一种基于区域分割的多尺度遥感图像融合方法

光谱保持和高分辨率保留是图像融合的重要问题,提出了一种区域分割和小波变换相结合的多尺度遥感图像融合方法。首先对经过配准的待融合图像进行小波变换,然后对变换后的低频系数进行基于区域标准差的分割,将低频系数分为目标信息和背景信息,接着对目标信息采取基于绝对值的融合,对背景信息采用基于灰度误差的融合。对小波变换后的高频系数采用基于清晰度的融合规则,最后进行小波逆变换得到融合图像。将该方法和几种常用融合方法进行对比分析,结果表明:该方法在有效地保持多光谱影像光谱信息的同时,可以有效地提高融合影像的空间细节信息,有利于后续进行信息提取和图像分类。     

RoF系统中OCS调制的色散特性研究

为了降低RoF系统中色散的影响,研究了基于OCS调制的RoF链路传输性能,并对不同基带码元传输脉冲抗色散能力进行了仿真。结果表明,高斯脉冲在光纤传输距离小于最大传输距离的1/2时,能够有效抵抗色散导致的码元时移效应,非归零码脉冲的抗色散能力相对比较稳定,适合长距离的传输。     

瓦楞纸箱质量的影响因素及质量保证

本文介绍了造成瓦楞纸箱质量不合格的几种原因，并提出了保证其质量的方案。     

“互联网+”背景下智慧校园建设模式研究

"互联网+"行动计划作为教育改革的一个重要施行点,通过互联网强大的信息整合与数据挖掘功能,可建立一个基于校园教育与管理行为相整合的智慧校园体系,进而为各项教育服务的深度落实奠定基础。基于此,文章对"互联网+"在智慧校园建设中的作用进行论述,对国内外智慧校园研究进展以及我国校园智慧化体系建设现状进行分析,并对智慧校园建设模式进行相关探讨。     

螺杆空压机用消声器的设计和优化

高转速的干式螺杆空压机的排气管路中的噪声都比较大,为了有效降低螺杆空压机的排气噪声,利用双层微穿孔板声学理论,建立了由微穿孔板的孔径、板厚、穿孔率、腔深等结构参数计算双层微穿孔板结构扩散场吸声特性的数学模型,设计了一种适合该类空压机用的消声器,并利用遗传算法对其结构参数进行优化,得到双层微穿孔板最佳的吸声特性。优化结果表明:优化后的双层微穿孔板消声器的吸声系数比优化前大大提高,更有利于高转速干式螺杆空压机减噪的需求。     

夏枯草水提取物对血管平滑肌细胞增殖的影响及其机制研究

目的:探讨夏枯草水提取物对血管紧张素II诱导的血管平滑肌细胞（vascular smooth muscle cells,VSMCs）增殖作用及对Daxx/PTEN/NF-κB信号通路的影响。方法:培养VSMCs,体外用血管紧张素II （angiotensin II,Ang-II）(1 μmol/L)诱导细胞增殖模型,MTT和BrdU法分别检测夏枯草水提取物不同浓度(10、20、40、80、160 μg/mL)作用24 h后对VSMCs活性和增殖的影响、划痕法观察细胞迁移力,Western blot检测细胞中Daxx、PTEN、NF-κB蛋白表达。结果:与对照组比较,模型组VSMCs活力及细胞迁移能力明显增强;同时细胞中Daxx、PTEN蛋白表达明显降低,NF-κB蛋白显著上调;与模型组比较,20、40、80 μg/mL夏枯草水提取物成浓度依赖性显著抑制VSMCs活力与细胞迁移能力,以80 μg/mL浓度最显著;同时,夏枯草水提取物处理组细胞Daxx、PTEN蛋白表达明显上调,NF-κB蛋白下调。结论:夏枯草水提取物能显著抑制Ang-II诱导的VSMCs增殖与迁移,其机制可能与Daxx/PTEN/NF-κB信号通路有关。     

产油脂海洋微藻的筛选、鉴定及Fe3+对其生长和油脂积累的影响

采用尼罗红染色和油脂提取相结合的方法,从105株海洋微藻中,筛选并鉴定了1株油脂产量较高的微藻琴式菱形藻(Psammodictyon panduriforme),研究了Fe3+对其生长和油脂积累的影响.结果表明,添加Fe3+有利于Psammodictyon panduriforme的生长和油脂积累,在Fe3+浓度为4×10-4mol/L时,其生物量最大(0.65 g/L),油脂含量最高(49.07％),此时的油脂产量也最高,达到了318.96 mg/L,是不加Fe3+培养的6.15倍.     

纳西象形文Web植入技术

描述纳西象形文的Web植入技术，属于纳西象形文应用项目之一。纳西象形文的Web植入技术主要采用WEFT生成字体数据库，通过CSS2嵌入到纳西象形文Web页面中，从而使网络客户无需下载字体也可正常浏览纳西象形文字网页。     

基于神经网络的机器人轨迹鲁棒跟踪控制

在神经网络辨识的基础上 ,提出一种新的鲁棒迭代学习控制方法。该方法利用神经网络对非线性系统进行在线辨识 ,产生迭代学习控制算法的前馈作用 ,并与实时反馈控制相结合 ,实现连续轨迹跟踪控制。仿真结果表明 ,该方法能克服机器人系统动力学模型的不确定性和外部干扰 ,且以极少的学习次数和网络训练次数达到满意的跟踪控制要求 ,具有良好的鲁棒性和控制性能