摘要：为研究电磁干扰对诊断设备的影响,提出了利用天线进行靶室内外强电磁干扰测量的方法,研制了适应于神光Ⅲ原型装置靶室的天线测试系统。测试系统测量频谱范围100MHz^1.25GHz,并对靶室内外打靶时刻的电场进行初步测试。测量结果表明距靶室中心550 mm处电场干扰峰值强度达到26019V/m,靶室外距靶室中心2200 mm处峰值强度为978V/m。通过实验研究,提出用于该激光装置的电子学物理诊断设备设计时需具备的屏蔽性能要求。

摘要：完成了在DOS系统下车载GPS定位测向系统的设计,该方案应用8259A可编程中断控制芯片和INS8250异步通信适配器(UART),实现车载GPS的定位测向。

摘要：目的:为保障临床用药的安全性和有效性,建立五倍子药材及其加工制品混伪、掺假特异性聚合酶链式反应(PCR)鉴定方法。方法:根据五倍子细胞色素C氧化酶亚基Ⅰ(COⅠ)基因序列设计引物,筛选出五倍子的稳定引物区间,并在区间内筛选获得五倍子的特异性单核苷酸多态性(SNP)位点,根据SNP位点设计五倍子特异性鉴别引物WBZ-F、WBZ-R,分别收集五倍子及其混伪品,建立五倍子配方颗粒特异性PCR鉴别方法并优化PCR体系,对该方法进行耐受性和适用性考察。结果:退火温度为53℃,循环36次,五倍子及其配方颗粒经PCR及凝胶电泳后,可在约138 bp处观察到单一明亮的特异性鉴别条带,伪品倍蛋蚜虫虫瘿无条带。结论:建立的特异性PCR鉴别方法可准确鉴别五倍子药材、标准汤剂冻干粉、配方颗粒中的五倍子蚜虫源性成分,也可为其他中药配方颗粒的质量标准研究提供参考。

摘要：可靠性设计是系统设计的关键技术。人工气候室为实现对各状态参数的自动测试和控制,必须设计和构建安全可靠的通信系统。从硬件和软件两方面讨论了人工气候室通信系统的设计原理和实现方法。实际应用表明,通信系统安全可靠,参数测量准确。

摘要：对排水管道修复过程中常用的整体修复及局部修复等9种类型的工艺进行了综述,分析了各类工艺的适用条件,并对非开挖修复过程中的临时排水及注浆等辅助措施进行了介绍。总结了非开挖修复过程中遇到的管道弯曲、变径及暗井等特殊情况,并给出了解决方法及建议。最后结合南方某排水管道非开挖修复实际工程案例,介绍了非开挖修复工艺在城市排水管道中的具体应用情况。

摘要：为了有效进行目标码分析与验证,提出了通过扩展CPU模块获取目标码控制流图及结构覆盖率的方法。采用CPU分支指令功能扩展,并新增动态地址跳转记录单元,实现目标码控制流信息的有效采集,结合目标码流图构造算法,完成结构覆盖率计算。分析结果表明,该方法不依赖于开发工具链信息和无需代码插桩,对CPU运行性能影响小且目标码流图构造算法为线性复杂度。

摘要：针对数值模式的物理参数,发展了一个多参数优化系统,可以根据观测数据对模式的多个参数进行同时调整。该系统具有设计简单、无需伴随模式和便于移植等特点。在孪生试验中,针对盒子模型的3个参数,经过约10次迭代,多参数优化系统可以收敛到预先给定的参数真值。通过对比同时优化和分别单独优化3个参数增量,发现分别单独优化参数增量存在一定的局限性。将多参数优化系统应用到简单模型的尝试和检验,结果表明:优化算法的收敛速度和模型的积分次数处于可接受的范围内,因此具有同时调整多个复杂模式物理参数的潜力。

摘要：井下位置监测管理系统利用GPS全球定位系统、LBS基站定位服务和GPRS来实现井下用户和监控用户之间信息的交互,利用GPS与LBS相互切换为用户提供准确的定位信息,通过GPRS将数据实时传送给上位机,用户位置在百度地图上显示。硬件部分采用STM32模块和SIM908模块来实现定位数据的采集、存储与发送等功能。

摘要：目的:试验旨在对务川黑牛SOCS1基因进行SNPs筛查。方法:选取务川黑牛为试验对象构建DNA池,设计2对引物分别扩增SOCS1基因的编码区和3'-UTR序列。切胶回收后对PCR产物进行双向测序。结果:结果表明,在牛中发现SOCS1基因SNPs位点。结论:SOCS1基因的编码区有1个SNPs,C645T为同义突变;3'-非翻译区(3'untranslated region,3'-UTR)有C815A和C900T 2个SNPs,3个SNPs等位基因频率分别为0.893 7、0.658 5和0.867 9。研究结果为下一步遗传效应分析及SOCS1基因对牛生长调控的功能研究提供一定试验基础。

摘要：针对传统布料疵点检测准确率低、识别较慢且计算量大问题,提出基于卷积神经网络的布料疵点检测方法,实现增强布料疵点检测鲁棒性、高效性的设计目标。为保证训练结果准确,首先采集数量以千万级为单位的布料图像并进行图像预处理,标记无疵点布料和疵点布料;然后将图像送入设计的卷积神经网络进行训练和测试,获取疵点检测框;紧接着采用改进的非极大值抑制分类算法对检测框进行多框合并,减少误检,进一步提高模型检测效果;最后利用设计的特征图分割算法使网络模型脱离图形处理器显存限制,适用于各种性能计算机。实验结果表明该方法可在实现布料检测高速度、高准确率的同时增强检测方法的鲁棒性。实际检测速度为3 f/s,准确率可达99.6%,超过现有疵点检测算法,表明该检测方法可应用于对布料要求更高的生产企业。