摘要：A central composite design(CCD),with three variables and three levels,was used to optimize withering and fermentation processing during manufacture of Congou black tea of *** three independent variables were withering time,fermentation time and fermentation *** factor was set by three *** responses were predicted by analysis of the regression *** the study,the models of regression equation were significant by the analysis of variance(ANOVA).The second-order response surface figures were showed that interaction term is correlated with the *** process parameters for the maximum of TF and TR formation were obtained at withering time of 12 hours,fermentation time of 2 hours,and fermentation temperature of 30℃.The predictions of TF and TR formation were 0.52% and 3.98%.The results obtained in this study showed that the CCD and Response Surface Methodology(RSM) could be an effective tool to optimize the process parameters of Congou black tea manufacture.

摘要：城市多模式交通系统是一个高度复杂而多元的交通网络,旨在有效地满足城市内人员、货物和服务的流动需求。多模式交通系统复杂性源于许多因素,包括不同交通模式间的耦合性,交通需求和供应之间复杂的相互作用,以及开放、异质和自适应交通系统的固有随机特性。因此,理解和管理这样一个复杂系统是一个非常复杂且困难的任务。随着交通以及其他领域多源大数据可获取性的增加,计算机硬件算力的增强,以及机器学习模型的飞速发展,大模型的概念被许多领域应用与实践,包括计算机视觉、自然语言处理等。将大模型的概念应用于交通领域,提出了一种根据交通拓扑结构分层“点线面”的多模式交通大模型框架(Multimodal Transportation Generative Pre-trained Transformer,MT-GPT),旨在为复杂多模式交通系统中的多方位决策任务提供数据驱动的大模型。考虑到不同交通模式的特征,探讨了实现这一概念框架的核心技术及其整合方式,构思了适配交通的大模型数据范式与改进的分层多任务学习、分层联邦学习、分层迁移学习与分层Transformer框架。最后,通过搭建“任务岛”与“耦合桥”的框架讨论了这样一个多模式交通大模型框架在“点线面”3层大模型框架下的应用案例,从而为多尺度的多模式交通规划、网络设计、基础设施建设和交通管理提供智能化的支持。

摘要：近年来,基于卷积神经网络(Convolutional neural network,CNN)的图像去雾方法在合成数据集上取得了显著的进展,但由于真实场景中存在雾分布不均的问题,卷积运算的局部感受野难以有效捕获到上下文指导信息,从而导致全局结构信息丢失.因此,真实场景下的图像去雾任务面临着巨大的挑战.考虑到Transformer具有捕获长距离语义信息依赖关系的优势,有利于引导全局结构信息重建.然而,标准Transformer结构的高计算复杂度阻碍了其在图像恢复中的应用.针对上述提到的问题,提出一个由Transformer和卷积神经网络组成的双分支协同非均匀图像去雾网络***分支用于提取全局结构信息,同时设计稀疏自注意力模块(Sparse self-attention modules,SSM)以降低计算复杂度.卷积神经网络分支用于获取局部信息,从而恢复纹理细节.在真实非均匀有雾场景下的实验结果表明,该方法不管是在客观评价还是在主观视觉效果方面均达到优异的性能.

摘要：为了提高船用单轴旋转捷联惯性导航系统(RSINS)初始对准的精度和快速性,针对传统的EKF滤波线性化误差和单传感器精度不高的问题,设计了一种基于自适应交互多模(AIMM)算法的SCNS/RSINS紧组合对准方法。该算法将自适应滤波器与交互多模型相结合,利用了两个合理构建状态模型和量测模型的平行滤波来实现对实际模态的覆盖:滤波1应用姿态四元数算法建立了状态方程的模型,量测量为RSINS与SCNS之间的姿态四元数误差;滤波2的根据SCNS/RSINS的误差特性构建了状态方程模型,量测量为RSINS与SCNS位置和航向误差,然后应用自适应IMM算法将两个平行滤波的估计值进行数据融合。在某种程度上,因状态噪声和量测噪声的不确定性,EKF的性能会被降低,而通过模型转换机制,IMM可用于选择一个合理的模型自动计算器来自适应地调整对准过程中噪声的协方差矩阵,因此该算法可以有效地解决SCNS/RSINS组合导航系统的初始对准问题。仿真结果表明:与EKF算法相比,基于自适应IMM算法的SCNS/RSINS组合对准方法的估计精度和对准快速能力都得到了改善,其中对方位陀螺漂移的估计时间缩短了至少40%。

摘要：本实验通过研究不同矫味剂单独使用及联合使用对布洛芬口服液的矫味效果,以优化矫味配方。首先利用电子舌技术广泛筛选矫味剂种类与质量分数,采用人工口尝法并结合AHP-模糊数学法、Box-Behnken设计试验深入综合评价不同矫味剂组合对布洛芬口服液的矫味效果,优化矫味配方并进行验证。研究获得了北京中医药大学审查委员会的伦理批准(伦理号:2024BZYLL0102)。结果显示,通过单因素试验分别筛选出矫味剂质量分数与种类,Box-Behnken响应面连用AHP-模糊数学法拟合得到函数模型:Z=688.310 11-3 023.722 22X_(1)-11.477 00X_(2)+62.721 67X_(3)+14.600 00X_(1)X_(2)-179.666 67X_(1)X_(3)-3.152 00X_(2)X_(3)+4 031.111 11X_(1)^(2)+0.525 28X_(2)^(2)+9.772 00X_(3)^(2),该模型稳定可靠,确定矫味的最佳配方为甜菊苷3.9 g·L^(-1),木糖醇100 g·L^(-1),甲基-β-环糊精30 g·L^(-1),验证试验综合评分均值为88.14,RSD为0.39%,具有可行性。本研究通过客观与主观结合实现了布洛芬口服液口感的改善,并建立了3种类型矫味剂联合使用改善药物口感的方法,筛选出布洛芬口服液的最优矫味配方,极大改善了原制剂的口感,提高了患者的顺应性,可为制剂的不良口感改善提供新思路。

摘要：高质量的陶瓷靶材对于射频磁控溅射法可镀制出综合性能优异的BaBiO_(3)基负温度系数热敏薄膜至关重要。基于此,本工作以纯Ba Bi O_(3)靶材样品的收缩率、平整度和体积密度为主要质量特性衡量指标,通过改变保压时间、烧结温度、保温时间和升温速率等4个因素,设计了正交实验并加以分析各因素与靶材质量指标的构效关系。同时,基于烧结行为对BaBiO_(3)靶材晶粒生长的影响关系,包括调控烧结温度、保温时间和升温速率等关键烧结工艺参数,结合唯象方程和截距法,探讨了晶粒生长机制、生长指数n与关键影响因素间的内在关联性。基于此,进一步联合X射线衍射、Raman光谱、扫描电子显微镜和能谱等表征方法分析了不同工艺参数条件下靶材样品的相结构和元素构成,从而验证了正交化实验的有效性。结果表明,获得综合质量较优(变形程度小、致密度高和表观质量良好)的BaBiO_(3)陶瓷靶材的烧制工艺为:保压时间12 min、烧结温度750℃、保温时间120 min和升温速率2℃/min。

摘要：针对遥感影像复杂的目标成像特性,采用传统的目标检测算法准确率低、鲁棒性不够的问题,提出了一种基于深度学习的光学遥感影像在轨目标检测方法.在硬件层面,设计了大规模可编程逻辑器件FPGA与多核DSP为构架的星上硬件处理平台,支持在轨目标检测网络参数上注重构功能,实现深度学习模型性能不断优化.在软件层面,采用模块化、参数化和并行流水等设计思想的软件架构和数据流,有效提升了算法实现的效率和可移植性.在算法层面,该方法在YOLOv3特征提取网络(DarkNet-53)的基础上引入深度分离卷积(depthwise separable convolution)以有效压缩模型参数与推理计算量.在检测阶段加入局部再检测模块以提升算法对密集目标的适应性.硬件实测结果表明,与目前常用的目标检测方法相比,该方法在处理速度和精度上都有较大的提升,目标检测精度高于90%,单元处理速度达到334.24FPS.同时支持飞机、舰船、车辆等典型目标的检测,为型号应用奠定基础.

摘要：基于LaSalle不变集定理,设计自适应混沌控制器对永磁同步电动机中的混沌进行控制.由于该控制器能自动跟踪平衡点,无需预先知道系统平衡点位置,不需要改变受控系统原有的结构,因此设计直接简便,控制代价小,易于工程实现.仿真结果表明了该方法的有效性.

摘要：本研究以单因素实验为基础,没食子酸、鞣花酸、咖啡酸3种酚酸类成分的总含量为质控指标,利用星点设计-效应面法优化乙醇浸提化香树果序酚类物质的最佳工艺;采用DPPH和Fetion法考察其抗氧化性。结果表明,醇提一体化的最佳工艺为料液比14.28,提取时间114.43min,乙醇浓度73.71%,提取温度89.04℃,提取3次,提取量10.68mg·g^(-1)。化香树果序酚类物质在梯度浓度内,DPPH自由基、羟基自由基的清除率呈上升趋势。该工艺简便可行,为化香树果序的提取生产及抗氧化组分利用提供了依据。

摘要：新中式风格的别墅,是以古建筑元素和现代建筑的结合为主,并通过转译与简化运用到别墅室内外空间设计中去,体现古建筑元素与现代建筑结合带给我们的形式美感,使之独具特色。总之,从目前的情况来看,我国的别墅设计行业还是比较年轻的,因此,要继承民族传统文化,让传统的艺术在当今别墅建筑中得到合适的体现,"新中式"别墅风格设计是最佳的选择。