融合语义标签和噪声先验的图像生成

针对现有生成模型难以直接从复杂语义标签生成高分辨率图像的问题,提出了融合语义标签和噪声先验的生成对抗网络(SLNP-GAN)。首先,直接输入语义标签(包含形状、位置和类别等信息),使用全局生成器对其进行编码,并结合噪声先验来学习粗粒度的全局属性,初步合成低分辨率图像;然后,基于注意力机制,使用局部细化生成器来查询低分辨率图像子区域对应的高分辨率子标签,获取细粒度信息,从而生成纹理清晰的复杂图像;最后,采用改进的引入动量的Adam算法(AMM)算法来优化对抗训练。实验结果表明,与现有方法text2img相比,所提方法的像素精确度(PA)在COCO_Stuff和ADE20K数据集上分别提高了23.73%和11.09%;相较于Adam算法,AMM算法收敛速度提升了约一倍,且损失值波幅较小。可见,SLNP-GAN能高效地获取全局特征和局部纹理,生成细粒度、高质量的图像。     

水基泡沫消光特性实验研究（特约）

水基泡沫在光电对抗隐身等领域有着广泛的应用，但现有光电干扰隐身技术存在作用时间短、干扰波段单一、污染环境等问题，难以有效对抗双模、多模精确制导武器。针对上述问题研究水基泡沫配方，开展了新型水基泡沫对可见光、红外（3～5 μm、8～14 μm）、激光（1.06 μm, 10.6 μm）、毫米波（3 mm, 8 mm）和厘米波（2 cm, 3 cm）的消光性能实验以及水基泡沫对8～14 μm波段热像遮蔽干扰效应测试，讨论了水基泡沫消光机理，指出以水基泡沫形成泡沫云或使之与人工雾复合构成幕障，有望获取一种“宽频谱”、“全波段”、“环保型”的新型烟幕武器装备。     

高频红外碳硫仪测定钢铁中总碳硫含量不确定度评定

采用高频感应燃烧炉红外吸收法测定钢铁中碳硫含量,并对影响结果的各个因素进行分析,并依据JJF 1059.1-2012《测量不确定度评定与表示》,对钢铁中碳硫含量测定结果的不确定度进行评定。     

基于红外光谱成像技术的环境微塑料检测研究

基于红外光谱成像技术提出一种微塑料检测方法,通过对泥土中的微塑料颗粒进行分离和提取,在红外光谱仪中进行光谱采集和分类。通过比对分类后红外光谱的吸收峰强度和数量,完成对微塑料颗粒的检测。测量k邻近分类结果的准确率和敏感度,使用ROC图对分类表现进行具体分析。研究结果表明:基于红外光谱成像的微塑料检测方法对环境中微塑料颗粒物的检测准确率超过89%。同时,系统具有高灵敏度、良好的鲁棒性等特点。研究结果对环境微塑料颗粒的快速检测技术的发展和应用具有一定的指导意义。     

一种复合型煤炭自燃阻化剂的制备及性能研究

为获得阻化效果好的煤炭自燃阻化剂,通过先添加聚丙烯酸酯在煤体表面形成一层覆盖膜,接着通过添加MgCl_2在其表面形成吸水隔热层,以两步混合法制备得到了聚丙烯酸酯-MgCl_2复合阻化剂,并研究其热解特性及阻燃性能。TG-FTIR试验证明,新型阻化煤样的TG特征温度显著提高,并能够抑制燃烧过程的H_2O、CO_2以及CO的释放,阻化性能试验证明,其阻化率能够显著提高并具有优异的稳定性能。可见两步混合法制备的聚丙烯酸酯—MgCl_2煤炭阻化剂能够综合无机阻化剂和有机阻化剂的优点,能够应用于煤炭自燃的阻燃领域。