基于双向参考集矩阵度量学习的行人再识别

针对行人再识别中由于外观差异不显著导致特征描述不准确的问题，该文提出一种基于双向参考集矩阵度量学习(BRM2L)的行人再识别算法。首先通过互近邻算法获得每个摄像头下的互近邻参考集，为保证参考集的鲁棒性，联合考虑各摄像头下的互近邻参考集获得双向参考集。通过双向参考集挖掘出困难样本进行特征描述，从而得到准确的外观差异描述。最后利用该特征描述进行更有效的矩阵度量学习。在多个公开数据集上的实验结果证明了该算法比现有算法具有更好的行人再识别性能。     

阻燃剂对丁腈橡胶阻尼材料阻燃和阻尼性能的影响

研究了阻燃剂体系及用量对以丁腈橡胶(NBR)为基体的橡胶阻尼材料的氧指数、烟密度和阻尼性能的影响。结果表明:三聚氰胺聚磷酸盐(MPP)阻燃体系与氢氧化铝(ATH)阻燃体系相比具有更低的烟密度和更高的阻尼性能;阻燃增效剂硼酸锌(ZB)的加入有利于提高丁腈橡胶阻尼材料的阻燃性能并降低烟密度,但会使丁腈橡胶阻尼材料的损耗因子最大值降低。     

融合多因子层次覆盖模型的绩效指标体系推进高校教育信息化建设

针对目前高校教育信息化建设科研性低、教育成本投入多的问题,设计一种融合多因子层次覆盖模型的绩效指标体系推进高校教育信息化建设方法。选取高校中绩效指标,引入三维模型,构建融合多因子层次覆盖模型绩效指标体系,从而推进高校教育信息化建设。实例分析结果表明,绩效指标体系推进后的高校教育信息化建设比推进前的科研比重高,并且在教育成本投入上比推进前成本投入少,证明绩效指标体系能够推进高校教育信息化建设。     

杨木预水解液中化学组分质量浓度的P因子调控

为研究P因子对木质纤维原料预水解液中化学组分质量浓度的调控机制，分析了不同预水解温度（170~210℃）和预水解时间（30~120 min）条件下，杨木预水解液中固形物、木质素、木糖和葡萄糖质量浓度的变化规律。结果表明：升高预水解温度和延长预水解时间，固形物、木质素和葡萄糖质量浓度均逐渐增大。而木糖质量浓度随温度的升高而降低；190℃时，木糖质量浓度随预水解时间延长迅速减小。P因子对杨木预水解液中化学组分的质量浓度具有调控作用。固形物、木质素和葡萄糖质量浓度随P因子增加呈指数增大。而木糖质量浓度随P因子增加呈指数减小，P因子小于3 300时，木糖质量浓度随P因子增加迅速减小。     

基于GRA-GRNN模型的露天金属矿爆破后矿岩界线位移分析

为了避免露天金属矿爆破后导致爆堆边缘矿石品位贫化损失,需要根据最低品位阈值重新计算矿岩边界,而影响矿岩边界发生改变因素众多,需要确定主要影响因素。因此,利用爆堆爆破前地形方向和爆堆地质数据,构建灰色关联-广义回归神经网络模型(GRA-GRNN)分析爆堆矿岩边界变化主要影响因素。首先对爆堆钻孔品位数据使用析取克里金法进行空间插值,并根据矿山工艺最低品位阈值提取爆破前的矿岩边界;其次,将爆破前后的数字DEM模型进行求差,求得爆破后的爆堆数字DEM模型,并构建爆破前后爆堆数字DEM模型空间分布椭圆,从而确定爆堆爆破后的水平形变方向;对影响爆堆爆破后形变的可能因素进行提取,并应用GRA-GRNN模型选取主要影响因素及对其强度进行分析,并将其结果与BP神经网络模型预测结果进行了对比。从实验结果可知,影响爆堆爆破后形变强度排前三的因素为:爆破前地形方向、爆孔排距和列距,强度分别为0.880、0.760和0.755,预测结果优于BP模型。     

放射性物品运输容器防脆性断裂安全设计方法探讨

本文主要介绍了基于断裂力学的运输容器防脆性断裂安全设计,重点研究了防脆断条件中应力强度因子的计算方法。经分析,可以得出如下结论:RCC-M第Ⅰ卷附录ZG中的应力强度因子计算考虑了应力非线性分布和塑性区的影响,考虑因素比较全面,推荐采用。     

深孔爆破冲击充填体损伤研究

为了研究深孔爆破二步骤回采爆破过程中充填体矿柱的损伤情况,以及在此过程中爆炸应力波在矿岩/充填体交界面之间的衰减规律,应用GDEM软件建立矿房与相邻矿柱的损伤模型,通过应力的衰减和损伤情况分析充填体矿柱的损伤情况及衰减过程,并探究了不同边孔距爆破时充填体的损伤情况。结果表明:矿山设计爆破参数对充填体边界损伤较大,且充填体的损伤范围随着边孔距的增大而减小。因此,可以通过合理调整边孔距尽量控制充填体矿柱的损伤范围,减小爆破损伤。