结合注意力的3D卷积网络脑胶质瘤分割算法

为了提升脑胶质瘤分割精度，提出一种结合注意力机制的3D卷积神经网络算法。输入3个不同尺度的图像块，经过9个卷积层和1个分类层后得到3个不同的分类结果，将分类结果与注意力学习到的权重相乘并逐体素相加得到输出。此外该算法采用了一种混合Dice损失函数与Focal损失函数的超参数损失函数。实验表明，该算法的Dice系数在整体区域、核心区域以及增强区域分别达到了95.31%、80.12%、82.25%。与已有的一种脑胶质瘤分割算法deepmedic相比，整体区域、核心区域以及增强区域的Dice系数分别提升了3%、2%、6%。在脑胶质瘤分割方面，具有重要的临床意义。     

面向噪声丢包感知的无线网络拥塞算法

针对无线网络链路干扰大、误码率高等特点，以及TCP Westwood算法（TCPW）存在估算带宽时过度依赖包的反馈，缺乏区分传输过程中丢包类型的缺点等问题，提出一种TCPW拥塞控制优化算法--TCPW-F。该算法利用发送速率等构建拥塞因子[F]作为判断丢包类型的依据，同时对判定发生噪声丢包时的拥塞窗口进一步调整，避免噪声丢包引起的窗口下降，提高该情况下窗口的发送效率。仿真结果表明，TCPW-F算法在时延性能方面表现更优，单位时间抖动趋于稳定的速度更快。在同一信道带宽下增大包生成速率，改进算法的实时吞吐量明显高于原算法，具备一定的噪声丢包感知能力，无线网络的TCP传输质量获得较大改善。     

Suvorexant关键中间体的合成研究

以2-氨基乙醇(2)为原料,经Ns保护,与(R)-(3-羟丁基)-氨基甲酸叔丁酯(4)发生缩合反应,再经Mitsunobu关环与脱Ns保护反应,得到Suvorexant关键中间体1。总收率为57%,产物的结构经~1H NMR和MS分析确证,该方法操作简单、收率高、无手性异构体杂质产生。     

汽车发动机缸体铸件砂眼缺陷实时控制系统设计

为了实现发动机缸体砂眼缺陷的预测和控制,提出了一种基于.NET的砂眼缺陷实时控制系统。首先对导致砂眼缺陷的10个影响因素进行了统计分析,然后设计了相应的预测数学模型并对其中的2个参数(权重和标准偏差)进行了计算分析,最后采用.NET平台下的C#编写程序开发了铸件砂眼缺陷实时控制系统。结果表明,该系统在实际生产过程中实时计算各因素数值的综合偏差,并与标准偏差进行比较以便判断产生缺陷的概率大小,从而给出提示信息以便及时调整工艺参数。在某汽车铸件厂中的应用结果表明,提出的系统能够实时有效地预测控制砂眼缺陷,降低了砂眼缺陷废品率。     

轨道交通对沿线建筑物不同楼层的振动影响分析

列车经过轨道交通高架桥时会对沿线区域带来振动干扰,为探究轨道交通对沿线区域建筑物不同楼层的振动影响特性,以某一城市轨道交通沿线4层楼建筑为研究对象,在振动评价理论基础上,对该建筑物1楼及3楼进行了振动测试,并通过数据分析,对两个楼层分别进行了振动加速度频域特性分析及振动加速度级1/3倍频程分析。研究结果表明,振动加速度方面:对于1楼,主要集中在0~100 Hz范围内,全局峰值在50 Hz附近取得,局部峰值在70 Hz附近取得;对于3楼,主要集中在0~150 Hz及650~750 Hz范围内,全局峰值在60 Hz附近取得,局部峰值在130 Hz及700 Hz附近取得。振动加速度级1/3倍频程方面:对于1楼,在50 Hz处达到全局峰值,为70~74 dB,在1 000 Hz处达到局部峰值,为55~59 dB;对于3楼,在63 Hz处达到全局峰值,为76~78 dB,在125 Hz及1 000 Hz处达到局部峰值,分别66~68 dB及68~69 dB。     

煤矿区生态塌陷风险远程监测与实时报警系统设计

传统系统采用定点式有线监控,受限于传输线路影响,导致煤矿区生态塌陷风险监测效率较低,为了避免人们生命安全受到威胁,设计远程监测与实时报警系统。在协同环境下分析不同层次关系,设计总体结构,为系统报警提供正确决策支持。采用TQ2440开发板设计的LCD液晶显示接口电路具有25针2.0 mm和20针0.5 mm两种接口,能够接各种单色和彩色液晶屏。采用TLP521-3型号芯片作为信息采集器的主要芯片,可通过按钮连接信息通道,为监测装置提供数据。采用SIM900A型号的监测装置可通过UART端口发送监测指令,使用敏感重力加速度计求解地势信息,获取塌陷风险最大值,根据监控风险报警实施流程完成系统设计。由实验对比结果可知,该系统风险报警预测与实际报警误差保持在-0.01～0.03范围内,具有精准监测与报警效果,为煤矿区人们生命安全提供保障。     

巷道支护参数的设计及优化分析

为提升巷道围岩的支护效果和支护质量,以32617运输大巷为研究对象,在分析其巷道特征的基础上,结合理论计算初步确定巷道支护参数,并结合FLAC3D数值模拟软件对支护参数进行优化。     

基于3D打印的中药废渣制活性炭技术研究

我国是世界上规模最大、品种最多、生产体系最完整的中药材生产大国,每年药渣排放量超过3 000万t。针对3D打印技术对中药材废渣的进行二次开发利用进行研究,将废渣制成特殊结构的活性炭,在回收中药废渣的同时,提高新型结构活性炭的净化效率,带来巨大的经济及环境效益,减少中药材废渣在现有处理方法中的低利用、高污染的现状。