基于生物组织体内温度测量的微型点温仪设计

生物组织体内部温度测量是研究组织热损伤的关键技术,本文介绍一种基于微型热电偶的联机测温系统,该系统采用集成温度传感器AD590和数值计算进行热电偶冷端温度补偿,同时进行软件非线性校正,实现温度的采集、处理、显示和存储,便于温度实时监测、数据回放和分析。温度传感器采用K型铠装热电偶(ф0.5mm),测温范围为0-600℃,响应时间<0.3s,AD590灵敏度为1μA/K。采样频率可调,实验时采用10Hz的采样频率,实验结果显示在26-98℃范围内误差绝对值<0.7℃。该电路无需精确的线性和增益调节、结构简单、调节方便,适合于瞬间和长期温度跟踪,具有较高的稳定性和测量精度,是一种实用的温度跟踪、分析和联机系统。     

对秦安县水利建设的思考

简要分析了目前秦安县水利建设与发展中存在的主要问题，提出今后水利工程建设与管理的努力方向。提高水资源利用效率和效益，最终为农业增产、农民增收和农业发展、农村经济发展、人与自然和谐共处、创建秀美和谐的人居环境奠定坚实的基础。     

小型个性化字库的设计与实现

为满足小型系统中文字库的需求，减小汉字图像字库的存储量以及实现个性化的需要，提出一种可用于小型系统中的小型个性化字库建立的方法。该方法总结包含基本部件的汉字，通过分割个性化汉字得到所需要的基本部件，设计基本部件库，利用仿射变换和图像卷绕来实现部件自动生成个性化汉字。试验表明该方法可行。     

基于光声光谱技术的SF_6气体检测系统方案研究

为了实现对SF6气体的检测,该文研究了一种基于光声光谱的SF6气体检测系统方案。首先,从理论上分析了该系统的基本检测原理。接着,对系统的组成进行描述。分析了SF6、CO2、H2O的红外吸收特性,并确定滤光片参数。在此基础上,选择宽带红外热辐射光源作为系统光源。设计了圆柱形共振光声池,并利用STM32嵌入式处理器实现对光声信号采集,以及SF6气体浓度计算。     

高浓度氨氮废水自养半短程硝化试验

在SBR反应器中采用消化污泥驯化启动自养半短程硝化系统。在温度35±1℃,溶解氧浓度（DO）1．0～1．5mg／L的条件下,可实现反应器的短程硝化。试验结果表明：反应器进水NH3-N浓度为510mg／L、HRT=12h、DO=0．8～1．2mg／L、pH=7．5～8．3时,SBR反应器出水NO2^--N和NH3-N的平均浓度分别为253．7和246．9mg／L,P（NO2^--N）／p（NH3-N）为1．02,满足ANAMMOX反应器的进水要求。     

融合多尺度对比池化特征的行人重识别方法

行人重识别是利用计算机视觉技术判断图像或者视频序列中是否存在特定行人的技术。受行人姿态、遮挡、光照变化等因素的影响,传统的行人重识别方法中特征的表达能力有限,导致准确率降低,提出一种融合不同尺度对比池化特征的行人重识别方法。利用残差网络ResNet50提取行人图像的多尺度特征,在网络的不同层次上,通过对输入的特征进行全局平均池化和最大平均池化,将每组平均池化特征和最大池化特征相减,对相减得到的差异特征与最大池化特征进行相加,获得具有强判别性的对比池化特征。在此基础上,利用三元组损失和交叉熵损失联合优化模型,提高模型的泛化能力,同时采用重排序技术优化网络性能。实验结果表明,该方法在Market1501和DukeMTMC-reID数据集上的首位命中率分别达到96.41%和91.43%,平均精度均值为94.52%和89.30%,相比SVDNet、GLAD和PCB等方法,其行人重识别的准确率较高。     

基于在线学习和结构约束的目标跟踪算法

为在复杂环境中对目标进行长期的精确跟踪,提出一种基于在线学习和结构约束的目标检测和跟踪算法。采用改进的光流法对特定目标进行自适应跟踪,实时目标检测采用非层次结构在线学习随机蕨丛分类器。用基于结构约束的非监督学习法精确确定目标位置,以适应目标的形态变化。实验结果表明,该算法能够适应目标的基本形态变化,在目标出现尺寸变化、旋转、部分遮挡或短暂消失时都能稳定精确地跟踪目标。     

基于稀疏表示的两级级联快速行人检测算法

针对复杂背景下的行人检测问题,提出一种两级级联的快速行人检测算法。第一级采用竖直方向的边缘对称特征和基于行人先验知识的弱分类器,排除大部分非行人区域。第二级采用梯度方向直方图特征和基于LC-KSVD字典学习的稀疏表示分类算法,对剩余区域进行精确检测。实验结果表明,该算法在保证检测精度的同时缩短了行人检测的时间,并且对遮挡情况有较好的鲁棒性。在INRIA数据库上每幅图像平均检测时间仅为69 ms,对数平均漏检率为38%,较CENTRIST+C4算法和HOG+SVM算法的漏检率有所降低,并提升了检测速度。     

基于非线性支持向量机的原核生物基因识别

应用非线性最小二乘支持向量机对原核生物进行基因识别,通过寻找序列开放阅读框(ORF),并与可靠基因位点文件进行比较产生训练样本集,然后提取样本GC含量和Z曲线特征,并利用T检验方法检验各特征值所包含的信息量,设计出了非线性最小二乘支持向量机分类器识别基因.结果表明非线性最小二乘支持向量机的识别率比Fisher判别和线性支持向量机在不同的特征组合下分别提高了7.09%～29.97%和10.97%～25.45%,并且在特征值信息量较小的情况下非线性最小二乘支持向量机更能表现其优越性.     

基于图论的多特征遥感图像区域分割方法

针对传统分割方法存在分割精度低、对噪声和灰度值突变敏感等缺点,提出了一种基于图论和颜色-纹理特征的区域分割方法.首先将彩色图像转换到符合人类视觉感知系统的Lab颜色空间,然后把图像分成固定大小的小块进行分析,利用Gabor滤波后的块内纹理特征与色彩特征结合构造特征向量,并作为图的顶点,根据块间距离加权计算块间的差异作为图的边权值,最后用最小生成树的方法进行分割.实验结果表明,该方法具有良好的准确性与鲁棒性,优于EGBIS方法.