凯洛格换热型转化炉系统的机械设计

换热炉壳体由碳钢制造,并且有耐火材料衬里和水夹套。增加水夹套是为了保证换热炉的安全和可靠。这一特点已成为凯洛格(KRES)二段炉和高温废热锅炉的标准做法。即使耐火衬里发生故障,水夹套能保证壳壁的温度接近100℃不变。一旦发生这种情况,由于产生了蒸汽,水夹套中水的损耗明显增加(此时补充水流量亦显著增加),这就会提醒操作人员注意可能发生的问题并留有充分时间安全停车。壳体的内侧采用双层的     

眼底图像半自动标注系统

近年来,由于人工智能在医疗领域的高速发展,科研人员对医学图像的需求量与日俱增.这些医学图像往往需要经过精细地标注之后才能够被投入使用.与自然图像相比,医学图像的数据标注工作更具专业性、复杂性.因此,医学图像面临着标注速率低、标注成本高等问题,从而导致带标签样本稀缺的困境.眼底图像作为一种重要的医学图像,能够实现绝大多数的眼科疾病筛查与初诊工作,如糖尿病视网膜病变、青光眼等,但也同样面临着标注困难的问题.针对这样的现状,本文设计并开发了一种高效的眼底图像半自动标注系统,该系统的创新点是能够对多种眼病进行半自动标注.针对眼底图像进行多种疾病的预测,预测结果的类型包括疾病分级和病灶分割,标注人员只需对生成的预测结果进行审核并修改,这一过程可以大大降低标注人员的工作量.此外,该系统包括用户管理、项目管理、图像管理、算法模型管理4个模块.通过这4个模块可以实现团队标注中的任务分配,标注进度数据可视化,标注结果快速导出等人性化功能.该系统极大提升了标注人员的标注效率和标注体验.     

基于多尺度高阶注意力机制的视网膜血管分割

视网膜血管分割对于辅助医生诊断糖尿病性视网膜病变、黄斑萎缩、青光眼等眼科疾病具有重要意义. 注意力机制被广泛用于U-Net及其变体中以提高血管分割模型的性能. 为进一步提高视网膜血管的分割精度, 挖掘视网膜图像中的高阶及全局上下文信息, 本文提出基于多尺度高阶注意力机制的模型(multi-scale high-order attention network, MHA-Net). 首先, 多尺度高阶注意力(multi-scale high-order attention, MHA)模块从深层特征图中提取多尺度和全局特征计算初始化注意力图, 从而改进模型处理医学图像分割时尺度不变的缺陷. 接下来, 该模块通过图的传递闭包构建注意力图, 进而提取高阶的深层特征. 通过将多尺度高阶注意力模块应用于编码器-解码器结构中, 在彩色眼底图像数据集DRIVE上进行血管分割, 实验结果表明, 基于多尺度高阶注意力机制的视网膜血管分割方法有效地提高了分割的精度.     

钢筋非均匀锈胀力的理论分析

目前大多学者在采用弹性力学或有限元等方法研究钢筋锈胀现象时,均将其视为均匀锈蚀,然而这样并不能揭示锈蚀物产生、发展的机理,为此应用弹性力学理论建立了钢筋非均匀锈胀力的分布模型.该模型仍存在着误差,文章从锈蚀物物理参数的取值等方面论述了产生误差的原因,且提出了对理论公式的修正意见.     

一种改进的由氨基酸酯制备手性氨基醇的新方法

采用NaBH4/CeCl3作为还原体系,在无水甲醇溶剂中,将氨基酸甲酯还原为相应的手性氨基醇。以L-苯丙氨酸甲酯还原制备L-苯丙氨醇的反应为研究对象,考察了催化剂用量、反应温度及时间诸因素对产品收率的影响。结果表明:在n(L-苯丙氨酸甲酯)∶n(CeCl3)=1∶2、反应温度30℃、反应时间2 h的优化条件下,L-苯丙氨醇收率为90.3%。本法有操作简便,收率高等优点,该反应为制备手性氨基醇提供了一种新的有用的合成方法。     

工程胶的粘合原理及在水轮机中的应用

介绍了密封胶粘合原理、性能、优点，阐述了乐泰胶在水轮机中的应用。     

基于kHTTPd的HTTP压缩实现

kHTTPd是Linux新近引入的一个专门负责处理静态网页的内核模块，文章介绍了基于LinuxkHTTPd的一种HTTP压缩实现方案，方案实现后的kHTTPd提高了处理静态页面的速度和效率，增强了Linux作为Web服务器操作系统的性能。     

创新型高校产学研实验室建构

高校产学研实验室在提升高校科研水平、更新教学内容、促进科研成果转化中发挥着重要作用。文章分析总结当前高校产学研实验室创新建设中出现的问题,基于心理学中的创新思维4阶段模型和经济学中的第6代创新模型,结合产学研实验室的特点和实际建设经验,提出一系列创新建构措施。     

基于多传感器融合的自动导引车系统设计与控制策略

自动导引车在柔性制造业、物流业和自动仓储中具有广泛的应用前景和价值.提出并设计了一种基于CCD摄像头、RFID传感器、编码器、陀螺仪、声纳等多种传感器的自动导引车系统.通过对多种传感器数据进行信息融合达到控制目的,在实验室中搭建了模拟环境,开发了原型系统并进行测试,实验结果证明该方法提高了自动导引车系统的实时性和导航精度.     

基于人脸的活体检测系统

人脸识别技术由于其成本低、用户友好、效率高等特点被广泛应用,同时也出现了针对人脸识别的身份伪造攻击,主要包括照片人脸攻击、视频人脸攻击、三维人脸模型攻击等方式,对于这些攻击方式的防范方法都是围绕着基于人脸的活体检测这个中点进行展开. 本文着重研究的活体检测方法为眨眼检测与背景分析算法,通过区域增长算法进行人眼定位、形态学操作进行人眼张合判断、感知Hash 算法进行背景差异对比,构造出一个复合的活体检测系统. 基于复合的眨眼检测与背景分析算法,本文设计了一个包含眨眼检测模块与背景分析模块的活体检测系统,使用OpenCV2.4.9 与vs2012 的MFC 架构实现了一个可以抵御照片攻击与视频攻击的活体检测系统,并对系统进行实验与评估,在与其它同类型的系统进行比较的结果来看,本文实现的系统性能表现优异.