摘要：在自行设计的浮选柱模拟系统中,对一种新型浮选柱微泡-逆流接触式浮选柱气泡发生器的发泡特性进行系统研究;以发泡器产生的气泡为研究对象,通过高速摄像记录仪获取气泡图像,采用图像处理软件对气泡直径及速度进行提取、统计,考察气泡发生器在不同充气条件下气泡密度及气泡尺寸分布特征,探索生成气泡的尺寸和速度之间的对应关系。研究结果表明,随充气量增大,气泡平均直径增大,气泡尺寸分布由变宽,微气泡数量减少;在充气量Q=4 L/min时,气泡尺寸分布比较均匀且产生充足的微气泡;气泡上升速度主要取决于充气量和气泡尺寸,通过试验数据分析,提出了该浮选柱气泡发生器生成气泡上升速度与尺寸之间的指数关系式。

摘要：目的 由于乳腺肿瘤病灶的隐蔽性强且极易转移,目前采用医学辅助诊断(computer-aided diagnosis,CAD)来尽早地发现肿瘤并诊断。然而,医学图像数据量少且标注昂贵,导致全监督场景下的基于深度学习的X-ray乳腺肿瘤检测方法的性能非常有限,且模型泛化能力弱;此外,噪声产生的域偏移(domain shift)也降低了不同环境下肿瘤检测的性能。针对上述挑战,提出一种单域泛化X-ray乳腺肿瘤检测方法。方法 提出了一种单域泛化模型(single-domain generalization model, SDGM)进行X-ray乳腺肿瘤检测,采用ResNet-50(residual network-50)作为主干特征提取网络,设计了域特征增强模块(domain feature enhancement module, DFEM)来有效融合上采样与下采样中的全局信息以抑制噪声,然后在检测头处设计了实例泛化模块(instance generalization module,IGM),对每个实例的类别语义信息进行正则化与白化处理来提升模型的泛化性能,通过学习少量的有标注医学图像对不可预见的噪声图像进行迁移学习,缓解因有标记医学图像匮乏而导致的泛化能力弱的问题;同时避免模型的冗余训练,进一步增强模型在不同环境下的鲁棒性。结果 为了验证所提模型SDGM的域内泛化性能,将INbreast的单域X-ray图像作为训练集,多种域偏移的图像为测试集,实验结果表明在域内泛化场景下SDGM性能优于FCOS(fully convolutional one-stage object detection)、Cascade-RCNN、FoveaBox、ATSS、TOOD(task-aligned one-stage object detection)、PVTv2-Transformer等方法,泛化性能比baseline方法的mAP(mean average precision)提升了9.7%;在训练数据量更小的前提下,单域泛化性能优于INbreast全监督场景下的baseline方法的性能。此外,为了进一步验证SDGM在不同数据集的域间的泛化性能,将CBIS-DDSM(curated breast imaging subset of DDSM)数据集作为训练集而多种域偏移的INbreast数据集作为测试集进行实验,所提方法 SDGM比baseline方法提升了5.8%。结论 所提单域泛化模型SDGM能够有效缓解域偏移对模型性能的影响,并能够针对医学数据域未知且数量少的特点进行泛化,能够较灵活地迁移至临床实践中未知域下的噪声场景。

摘要：广义零样本学习(GZSL)旨在利用视觉特征和语义信息之间的关系来同时识别可见类和不可见类。现有的大部分方法使用生成模型生成不可见类的伪视觉特征,但一般采用单向对齐VAE且语义原型种类单一,导致不可见类的语义信息非常有限。因此,提出了一种基于双语义双向对齐变分自编码器的广义零样本学习模型,首先采用户定义的属性和词向量两种语义原型,基于双向对齐的VAE分别稳定地生成2种伪视觉特征来获取丰富的语义信息;然后,设计了特征融合模块对2种伪视觉特征进行有效融合,并去除其中的冗余信息,增强伪视觉特征表示;最后,采用分类正则化进一步增强伪视觉特征的类别独立性。在3个基准数据集上进行了大量实验,并与相关算法模型进行了比较,结果表明了该模型的有效性。

摘要：雷达隐身材料对提高武器装备的生存和防御能力具有重要意义.氮化物材料由于其自身优异的物理化学性能,有望成为一种新型吸波应用材料.本文总结了近年来氮化物吸波材料的研究进展,论述了氮化钛、氮化铁、氮化锰、碳氮化硼和合金氮化物等吸波材料的研究现状,并从形貌调控、仿生结构设计、高温吸波特性和吸波机理等方面展望了氮化物吸波材料未来的研究趋势.

摘要：完成了3个截面形式分别为一字形、L形和工字形的1∶3缩尺两层单跨预制钢管混凝土剪力墙的拟静力加载试验,研究了箍筋插销连接的竖向接缝的抗剪性能,并与国内外学者及有关设计规范中提出的抗剪承载力公式计算值进行了对比。结果表明：混凝土齿槽的作用对竖向接缝总抗剪承载力的贡献远远小于抗剪钢筋的销栓作用;剪力墙底部截面的抗剪承载力对竖向接缝的变形破坏也有显著影响,墙底部截面抗剪承载力较高时,竖向接缝不易发生破坏。对预制装配式剪力墙结构,要想保证竖向接缝的可靠性,必须首先保证水平接缝的抗剪能力。

摘要：为了有效利用多视图数据信息提升监督特征选择的性能,构建了一种结构化多视图稀疏限定,并基于该稀疏限定提出了一种监督特征选择方法,即结构化多视图监督特征选择方法(SMSFS)。该方法在特征选择过程中能够同时考虑不同视图特征的重要性以及同一视图中不同特征的重要性,从而有效的结合多视图数据信息,提升监督特征选择的性能。SMSFS目标函数是非凸的,设计了一个有效的迭代算法对目标函数进行求解。将所提结构化多视图监督特征选择方法 SMSFS应用到了图像标注任务,在NUS-WIDE和MSRA-MM2.0图像数据库上进行了实验,并与其他特征选择算法进行了比较,实验结果表明该算法能够有效结合多视图数据信息,提升特征选择性能。

摘要：目的制备恩格列净载药微丸与缓释微丸,并测定载药率与研究其体外释放度。方法采用包衣液液相层积法与流化床底喷包衣技术结合制备缓释微丸,以载药率与释放度为评价指标,通过正交设计优化流化床的载药参数,Box-Behnken实验设计优化缓释层处方。结果载药层处方为:0.75 g恩格列净原料药、1.50 g羟丙基甲基纤维素、30 g 70%乙醇;流化床参数为:进风量14 m^(3)·h^(-1)、进风温度55℃、包衣液流速1 mL·min^(-1);缓释层处方为:5.70 g乙基纤维素、0.18 g聚乙二醇、0.57 g柠檬酸三乙酯、0.30 g滑石粉,所得恩格列净缓释微丸的4 h释放度小于30%,12 h释放度为60%~70%,20 h释放度大于80%。结论所用工艺简单易行,操作性强,所得恩格列净微丸的载药率较高,恩格列净缓释微丸的缓释效果明显,释药行为良好,有一定的开发价值。

摘要：针对虚拟物流网络物流任务调控的动态性、迅速性和及时性特点,提出了基于三支决策的虚拟物流任务动态调控模型。首先,根据物流任务的描述模型,将虚拟物流任务划分为13个小属性,建立物流任务决策信息表;其次,在已建立的物流任务决策信息表基础上,基于三支决策构造理论,提出改进的三支决策动态调控模型,建立了虚拟物流任务动态调控模型,设计实现了相关算法,给出了一种新的代价矩阵确定方法;最后通过实例说明了模型与算法的有效性和合理性。

摘要：针对传统基于按区域划分模式的快递取件控制系统存在快递取件业务效率降低,信息查询偏差高等缺陷,设计基于物联网概念的自助快递取件系统,其用户为客户、客服中心和快递员,分析了系统用户实现自助快递取件控制的业务流程。系统通过物联网采集服务端存储的快递员位置以及快递订单等信息,就近安排快递取件业务,提高快递取件业务的效率。给出系统的功能模块设计内容,对其中的物联网Web端前台功能、物联网Web端后台功能以及手持部件功能的结构和业务流程进行了分析。实验结果说明,所设计系统具有较高的信息检索效率和精度,进行自助快递取件效率高。

摘要：随着现代机器人学和医疗行业的迅速发展,使用康复机器人对下肢运动损伤患者进行治疗成为国内外研究热点之一。为实现更好的康复治疗效果,对一种3自由度下肢康复机器人开展轨迹规划研究,模拟健康踝关节运动规律,对下肢康复机器人的运动轨迹进行了优化设计。基于踝关节的康复、损伤机制和运动形式,对比分析几种少自由度平面对称并联机构,确定了以2UU-UPU机构为康复执行机构的设计原型;对下肢康复机器人开展下肢康复训练的轨迹规划研究,推导了摆线运动规律、叠加摆线运动规律的轨迹规划运动公式,并验证了在不同康复训练条件下轨迹的合理性;为探究更合理的康复轨迹,使用光学动作捕捉系统采集坐姿状态下踝关节的运动轨迹,建立康复轨迹约束条件,提高了规划轨迹与人体动作的相似度,可实现更好的康复效果。