摘要：高分辨率遥感影像中河流自动化精准识别,在河湖环境监测和流域变化研究等方面具有重要意义和研究价值。然而,因河流在影像中面积占比较小,易造成数据集正负样本不平衡。此外,河流具有形态多变和尺度变换复杂等特点,导致河流识别易出现边界不连续和格网效应等问题。基于此,提出一种融合全局多层次特征的跨尺度河流精准识别方法。首先,选取全球具有明显特征的曲流河和辫状河,创建多特征河流数据集,以此增加数据多样性。其次,以轻量级语义分割模型Segformer为主干网络搭建R-Seg模型,设计全局多层次特征提取GASPP模块,通过各阶段与Transformer级联提取多尺度特征,使得模型能更好捕捉河流影像上下文特征信息,减少信息损失并放大全局维度交互特征。最后,提出基于掩膜加权投票的跨尺度河流影像预测方法,通过对大场景河流影像进行滑窗裁剪,将各单元预测块与特定掩膜加权相乘得到子预测结果,并按照重叠投票方式依次拼接组成最终结果,实现不同尺度河流影像精准识别。实验证明,在所构建包含曲流河和辫状河的多特征数据集中,通过与其他方法对比可发现:在定性方面,R-Seg整体网络结构既能确保主干河流的识别精度,又能缓解细小河流断流现象,有效平滑河流边界,对500×500小尺度河流影像识别具有较好的鲁棒性;此外,采用掩膜加权投票方法,能有效减少格网效应造成的单元图块边缘缺失问题,充分利用单元图块预测结果,提升对更大场景遥感影像的适应能力和河流预测精度,实现不同尺度河流影像精准识别。从定量角度,方法各类精度评价指标相对最优,总体精度可达99.49%;其次,对单张影像识别时间不到1 s,效率可满足大多数实际要求。此外,相比于纯粹重叠预测策略,掩膜加权投票预测策略的河流识别总体精度高约0.28%~6.93%;通过调整重叠度参数可发现,重叠度与精度并非正相关,大约在12.5%精度能达到相对最优。方法通过设计R-Seg网络模型和提出掩膜加权投票预测方法,能一定程度上减少河流边界识别不连续和格网效应等问题,有效提升不同场景下遥感影像河流识别精度,具有较好的鲁棒性和目视效果,识别结果对河流地质勘探及流域变化等有重要应用价值。

摘要：为研究海港岸桥主起升环节的液压盘式制动器在工作过程中受到制动力的应力应变状况以及力学性能,首先建立盘式制动器的三维模型,然后根据有限元原理,运用有限元分析软件ANSYS Workbench对其进行静应力分析,得到制动器主要零部件应力、变形情况和应力、变形云图以及其主要部件的应力大小,并对出现应力集中的地方进行优化改进。同时提出增大制动臂底处连轴半径的方法,将原来的连轴半径由30 mm增大到35 mm并对其进行同条件下分析验证,为此盘式制动器的优化设计及动力学分析提供理论基础。通过模态分析,得出其前6阶固有频率和振型,通过计算分析得到结果验证该制动器在制动过程中不会发生共振,结构安全可靠,能满足实际工作要求。

摘要：为了建立一种灵敏度高、特异性强并且适合现场诊断的大口黑鲈弹状病毒(Micropterus salmoides rhabdovirus,MSRV)检测方法,研究基于CRISPR-Cas13a系统并结合多酶恒温核酸快速扩增(MIRA)技术建立了一种MSRV的检测方法。实验对MSRV序列进行多重序列比对分析后,针对MSRV衣壳蛋白(CP)基因的特异性区域设计两个靶点,并通过体外转录成特异性的crRNA,同时设计合成MIRA引物序列实现目标序列的等温扩增,最后结合Cas13a蛋白、crRNA、恒温扩增体系构建检测体系,并从高效crRNA的选择、反应温度、ssRNA报告探针浓度和Cas13a与crRNA的浓度比四个方面优化了反应体系,并采用最优检测体系对大口黑鲈样本进行检测验证。结果显示,在20μL检测体系中加入200 nmol/L Cas13a、100 nmol/L crRNA1、100 nmol/L crRNA2及500 nmol/L ssRNA报告探针,在37℃的情况下能够获得最佳的检测效果。并且该检测体系可以检测到102 fM的MSRV病毒,具有良好的特异性和灵敏性,此外检测结果可直接通过紫外灯照射直接观察。研究基于CRISPR/Cas13a系统结合等温扩增MIRA技术建立的MSRV检测方法,可在室温下且不需要昂贵的仪器进行MSRV病毒检测,检测结果可以肉眼直接观察,能在多种场合下使用,研究结果为检测MSRV提供了有效方法。

摘要：文章以微生物学实验课程教学模式为研究对象,基于成果导向的教育(outcome based education,OBE)理念,从理论出发,梳理了课程主导思想及其知识框架;同时,围绕ADDIE教学模型中分析(Analyze)、设计(Design)、开发(Develop)、实施(Implement)和评价(Evaluate)五个环节,具体设计了实践课程教学过程,优化了实践教学内容,并形成了由基础模块和高阶模块构成的双模块实验教学模式。该模式以学生为中心,既强调基础技能的培养,又注重综合能力的提升,注重全方位调动学生的实践操作积极性,同时引入网络视频资源和虚拟仿真平台,以满足线上线下不同场景的学习要求。经过两轮实践,有效提高了学生在教学过程中的参与感,培养了学生的独立思考、团队协作、问题解决和科研创新等能力,取得了较好的学习效果。

摘要：随着网络信息的爆炸式增长,推荐系统在缓解信息过载和信息迷航问题方面发挥着关键作用.如何更好地利用海量的网络信息挖掘用户的偏好和项目的特征成为当前研究的热点.针对这一热点,本文设计了一种深度混合模型从而更充分的提取文本上下文信息特征辅助推荐,提出的基于循环卷积神经网络的上下文感知协同过滤推荐模型通过利用循环卷积神经网络挖掘项目描述文本上下文信息中的特征,再结合概率矩阵分解实现评分预测.此外,探究利用多头注意力机制重点关注文本上下文信息中的多项重要信息.模型在两个公开数据集ML-100k和ML-10m上进行了实验,实验结果表明,本研究所提出的模型在RMSE和MAE评价指标上相较于广泛使用的基线模型有明显改进,其中RMSE指标在ML-100k数据集上的有效性比aSDAE高出5.42%.

摘要：为了提高转运仓库的转运效率,提出了一种基于变体马尔可夫博弈的自动引导车任务协同处理(VMG-AGV任务协同处理)方法。在利用FlexSim构建转运仓库模型的基础上对ProcessFlow、全局表、任务分配器、AGV等组件或实体进行参数、脚本设计,将VMG-AGV任务协同处理方法与传统的“一车带一物”拣选方法进行对比实验。仿真结果表明:新方法与传统方法相比,4辆AGV的平均利用率提高了11%,在制品平均运输量提高了40%,4台出库合成器平均每小时增加出库4.5单。

摘要：分别从主要技术参数、总体布置、部件选型以及整车性能等方面介绍了国内首台1000 kW交流传动重型轨道车的研制,在牵引性能、经济性、可靠性、可适用性、可维护性等方面进行了优化和提高,该型重型轨道车满足设计和使用要求。

摘要：报道一种新的、高效的方法合成2,7-二(氮咔唑基)-9,9-二甲基芴(9,9’-(9,9-dimethyl-9H-fluorene-2,7-diyl)bis(9H-carbazole),MFC),并以该物质为聚合单体,以FeCl_(3)为促进剂,在室温下聚合得到聚2,7-二(氮咔唑基)-9,9-二甲基芴(MFC-CMP-1)。之后对该聚合物进行性质表征,包括形貌、热稳定性、孔结构等,并进行多种气体(N_(2)、CH_(4)、CO_(2))的吸附试验。结果表明该材料对CO_(2)表现出良好的吸附性能,其吸附量达到50.4 cm^(3)/g(0.1MPa和273K条件下),且吸附选择性良好。这对于设计并合成高效的气体吸附剂、二氧化碳捕集利用和储存相关应用,具有一定的参考价值。

摘要：在高等教育信息化建设背景下,基于虚拟仿真技术的地学类“测量学”实践教学体系有待完善。综合测绘新技术,融合地学类专业的差异,分别设计了技术基础模块、设计与综合模块和创新模块等模块;并在此基础上探讨了实践教学方法、教学管理、实践教学评价和实践教学保障等内容,进而形成了具有地学特色的“测量学”虚拟仿真实践教学体系。该实践教学体系以学生为中心,为不同专业学生提供多项选择,培养学生的实践能力及复杂工程能力,进而提升大地学专业学生的综合创新能力。

摘要：柴油发电机组作为电传动重型轨道车的动力来源,其稳定性对整车的行驶品质有着至关重要的作用。由于公共底架承载整个柴油发电机组,又受到车内空间限制及整车布置的要求,因此合理的结构形式对柴油发电机组的稳定性和可靠性是非常重要的。以某重型轨道车柴油发电机组公共底架为研究对象,对其设计分析过程进行了介绍,并对其进行了可靠性验证,以满足实际运用要求。