摘要：对Sanicro 25奥氏体耐热钢进行变形量分别为0,20%,50%的冷轧变形,通过组织观察、电子背散射衍射、X射线衍射、拉伸试验和硬度测试等方法研究了冷变形对该钢显微组织、织构和力学性能的影响。结果表明:在试验条件下冷变形时试验钢中未形成新相;随冷变形量的增加,试验钢中孪晶数量和位错密度增加;试验钢在反极图z方向上的晶粒取向〈111〉,〈001〉为不稳定取向,冷变形导致了新的{112}〈110〉织构产生;随着冷变形量的增大,试验钢的Rotated cube{001}〈110〉和Goss{110}〈001〉织构的强度总体呈减弱趋势,抗拉强度、屈服强度和硬度增大,抵抗塑性变形能力减弱。

摘要：光纤连接器的表面检测属于精密仪器检测,因此工厂环境中的大量灰尘会影响连接器表面的复原效果。然而现有的检测技术运行时间长,对于图像细节的保留能力差,并且难以克服实际工作环境中的干扰。因此提出一种优化超限学习机的自识别降噪技术。首先对于干涉数据进行降维处理;其次,采用AdaBoost算法优化超限学习机对噪声点进行定位;最后通过滤波算法对噪声点位置进行修复。实验得出,基于AdaBoost-Elm的自识别降噪算法具有较高的噪声识别能力,其平均噪声识别率达97.33%。此外,采用基于AdaBoost-Elm降噪算法得到BBS的平均值为131.14,NRIQAVR的平均值为2.61,降噪效果均优于全局滤波算法。最后,通过模拟工厂环境,采用基于AdaBoost-Elm的中值滤波算法在不同光强条件下对重度污染的光纤探头进行3D复原测试,其BBS达到130左右,NRIQAVR低于2.57,对比基于Elm的中值滤波算法具有明显优势。

摘要：为了解决老年人网上购票困难的问题,通过智能语音识别技术的运用,实现铁路12306手机客户端语音购票功能,降低老年人网上购票的操作门槛。目前语音识别算法的准确率已经达到较高水平,但是通用的语音识别方法存在铁路专有名词识别困难的问题。针对此,提出融合铁路专有知识的语音识别方法,使用多重语言模型共同修正声学模型的解码结果;增加前缀束搜索的解码方法,提高解码过程中的召回率;设计的热词赋权模块,配置包含铁路专有名词的热词库,提高专有名词的检出率。在自建数据集上进行对比实验,结果表明,提出的基于多重语言模型融合的铁路购票语音识别方法能准确识别铁路专有名词,达到90%以上的识别准确率。

摘要：在大俯仰角和极端温差条件下,保持地基光电成像系统主镜面形精度的稳定性是关键。文中提出了一种新型单芯轴支撑结构,旨在提高主镜在极端环境下的稳定性和热膨胀适应能力,从而保证面形精度。通过卡式第二定理深入分析单芯轴应力尺寸链参数对镜面误差的影响,并结合Isight平台和多岛遗传算法进行结构参数优化,实现了结构稳定性与面形精度的平衡。仿真结果表明,在不同环境条件下,主镜的均方根波前误差(RMS)均小于30 nm,峰值差(PV)小于120 nm,满足光学成像的高标准要求。此外,在ΔT=80℃、主镜光轴水平状态下,RMS和PV的优化率分别达到59.99%和23.2%,刚体位移的优化率高达21.96%,体现了设计的高效性。在20℃和40℃的控制室温条件下进行的激光干涉仪测试进一步证实了设计的有效性,以及与仿真结果的高度一致性。该研究为在大温差、大俯仰角条件下的地基光电成像系统中,中口径主镜的支撑结构设计提供了有力的参考,特别是在提高主镜面形精度方面具有重要意义。未来的研究将探讨该结构在更广泛温差和更大口径主镜下的应用,以及进一步优化其光学性能和结构稳定性。

摘要：为进一步探究制造业企业固定资产管理流程的优化路径,结合制造业企业固定资产管理工作的一般需要,基于MVC架构设计固定资产管理信息系统,并结合实际工作内容,从时序设计的角度入手,对固定资产管理流程进行了优化设计,以此完成系统的整体功能模块设计工作。对本次设计的系统进行测试,结果显示,该系统各项功能均可实现,且运行性能参数较优,预计其在今后的制造业企业固定资产管理工作中也将得到逐步推广应用。

摘要：滚动剪切强度和滚动剪切模量是决定正交胶合木(CLT)力学性能的关键因素,被认为是CLT在工程应用中关键的设计参数。因此,CLT的滚动剪切性能是CLT领域的研究热点之一。文中首先从基材种类、密度、锯切模式、层板宽厚比等方面重点介绍正交胶合木滚动剪切性能的影响因素;其次全面介绍Timoshenko方法、γ理论、剪切类比法和k方法等滚动剪切性能理论计算方法的优劣和使用条件;随后着重介绍滚动剪切性能的常用测试方法——平面剪切试验和短跨度弯曲试验,并对比分析了不同理论计算方法和测试方法结果的差异;最后指出当前CLT滚动剪切性能研究中存在的问题,并提出相应的建议,以期能为CLT滚动剪切性能的研究提供参考,为CLT在实际工程中应用提供理论支撑。

摘要：目的:以ChatGPT为代表的AIGC技术风头正盛,正在开启人工智能发展的新纪元。对受互联网技术发展影响的新闻业来说,以ChatGPT为代表的AIGC模式将对传统新闻生产模式造成冲击。AIGC模式在为新闻业注入更多动力的同时,存在一定的风险。如何充分发挥技术的优势,并最大限度地规避风险,成为亟待研究的课题。因此,研究在新闻生产中应用AIGC模式所面临的机遇和风险,提出相应的解决方案,对于促进新闻行业繁荣发展具有重要意义。方法:文章以ChatGPT为切入点,结合具体案例,探究以数据为中心的AIGC模式在新闻生产中应用所面临的机遇、风险以及规制策略。结果:AIGC模式下的新闻生产节省了人工成本,新闻生产力显著提高;人机交互模式有利于优化用户体验及增强用户黏性;多元呈现极大地满足了用户的视觉化阅读需求。但也存在新闻内容价值降低、数据隐私及版权问题层出不穷、虚假信息泛滥等信息危机。对此,政府部门应加快建立健全相关法律法规,新闻工作者应提高职业素养,科技公司与受众应完善技术解决方案并合理使用监督权,推动新闻业高质量发展和智慧升级。结论:AIGC模式带来的风险,不仅是新闻传播行业的难题,更是全社会共同面临的问题,只有各方协同解决,才能实现AIGC模式繁荣发展。

摘要：为提高传统交通信号控制装置的前置计算能力,促进交通信号控制装置的智能化与集成化,采用Yolo v5目标检测算法,并将其部署在边缘计算设备树莓派上,对交叉口信息进行采集,实现对交通信号灯的实时控制。结果表明,经过测试该装置在车流较大的情况下能有效减少车辆通行时间,并且可操作性强,体积小、速度快、扩展性高,相较传统信号控制装置具有明显的优势。

摘要：为保证高温工作条件下旋转机械温度的实时直接监测,研究了声表面波无线无源测温方法中电极结构参数对温度测量特性的影响。采用多物理场耦合的有限元模型对硅酸镓镧基底的高温声表面波温度传感器进行模拟,分析了电极厚度和宽度对传感器温度测量特性及无线传输特性的影响,获得了高温工况下传感器电极优化设计参数。结果表明:电极厚度对品质因数Q的影响大于电极宽度;对谐振频率、机电耦合系数K2和品质因数Q进行综合分析,在高温测量下归一化厚度应该选择在0.5%~1.0%范围内,金属化率应该选择在0.5附近。

摘要：目的:人工智能技术的兴起和广泛应用正在极大地改变传媒形式和传媒生态,虽然将人工智能技术应用于新闻传播领域可以带来巨大变革,但同时产生了一系列新闻伦理失范现象。因此,如何充分发挥其优势,实现新闻传播领域良性发展,成为当下亟待解决的问题。方法:文章旨在运用传播学视角,探讨人工智能技术在新闻传播领域可能存在的伦理失范表现及其原因,并提出针对性策略。结果:文章主要列举人工智能技术所带来的伦理失范表现的四个方面:一是在技术的操纵下,信息抓取侵犯用户隐私;二是自动化组稿,新闻真实性存疑;三是困于数据,机器写作缺乏必要的人文关怀;四是智能推荐易使受众深陷“信息茧房”。基于此,文章提出相应的解决策略。首先,要充分发挥人的主体性,坚持“工具理性”和“价值理性”的结合。其次,相关行业的从业人员应不断促进相关技术的革新与完善,推动人工智能技术良性发展。再次,应做到人机协同生产,新闻工作者应承担起“把关人”的职责。最后,制定相关法律法规,破解技术“黑箱”。结论:人工智能对新闻传播业而言无疑是一把“双刃剑”,其在提高新闻生产效率的同时,带来了新闻伦理挑战,但技术的应用取决于人,只有多方协同、通力合作,技术才会朝着良性的方向发展,更好地为人类服务。