稠油加工污水中氮污染来源及处理技术研究进展

氮污染物对水环境质量有突出影响,威胁国家水安全,是地表水体的关键污染物和约束性指标。综述了石油炼制工业中稠油加工污水中氮污染物的来源,介绍了物化和生物处理技术对氮污染物的处理效果,并对今后的研究提出了展望。     

重庆大剧院舞台桁架高空滑移安装施工技术探讨

重庆大剧院舞台桁架综合工期、安全、经济和技术可行性采用半榀吊装、高空拼装、整榀滑移方案。即在另处楼地面拼装半榀桁架,施工三个方向剪力墙时完成滑轨埋件、桁架支座埋件工作,进行滑轨、拼装平台、滑移小车安装,竖向组立整榀桁架,利用葫芦滑移,利用门架将桁架就位。     

针织小物件图案设计及应用

以针织小物件为研究对象,对图案的种类和色彩进行分析,并根据图案设计中个性化、美观性、时尚流行性和创意性原则,设计制作出集创意与市场为一体的针织抱枕,试为针织小物件图案设计和应用提供参考。     

以头部为基准的人体轮廓模型

为了提高以人体轮廓为主要特征对人体行为进行识别时的性能,提出一种以头部为基准的人体轮廓模型.采用无需重新初始化的level set方法提取视频序列图像中的人体轮廓,将人体轮廓纵横比最小的帧确定为关键帧.根据欧式距离局部极大原则确定关键帧中轮廓上的人体端点（头、手、脚等）,通过肤色模型确定头部位置并作为轮廓标记的基准点,建立以头部为基准的人体轮廓模型.基于该模型提取特征,采用支持向量机（SVM）对人体行为进行识别.以WEIZMANN数据库为对象的行为识别实验结果验证了该模型和行为识别方法的有效性.     

国土空间规划传导机制构建及湛江实践

当前各级国土空间总体规划之间、总体规划与专项规划、总体规划与详细规划之间的传导机制尚不明晰,尝试分析规划传导机制存在的现状问题,吸收学习国内相关城市实践经验,结合湛江具体情况,构建纵向、横向、实施层面的多向立体传导机制,以期为其他城市的规划建设提供借鉴。     

基于CMAC神经网络的人脸表情识别

针对BP等全局性神经网络收敛速度慢和局部极小的存在,用于人脸表情分类时,不仅实时性难以达到要求,而且识别精度也存在不确定性。为提高速度,加快收敛,提出一种基于局部性CMAC（Cerebellar Model Articulation Controller）神经网络的人脸表情识别方法。先对样本图像进行预处理,提取感兴趣的脸部区域,通过K-L（Karhunen-Loeve）变换对处理后的图像提取眼、嘴和鼻等重要特征点的位置和局部几何形状作为识别特征得到感兴趣的表情区域。最后将待测表情与标准表情的欧氏距离作为CMAC神经网络的输入,表情类型作为网络输出,对人脸7种典型表情进行识别。实验结果表明,基于CMAC的方法能有效地识别人脸表情,而且算法简单,学习速度快,可用于需要实时分析人脸表情的场合。     

聚合物驱采出水处理技术研究进展

聚合物驱油提高石油采收率,是我国普遍应用的提高采收率技术。聚合物驱采出水中含有大量的PAM,具有成分复杂、粘度大和油滴粒径小等特点,油水分离困难。叙述了聚合物驱油采出水的主要方法和处理工艺,得出高效破乳剂的研发、多功能一体化设备的研制和多工艺联合是聚合物驱油采出水处理的研究重点。     

一种多功能波轮式全自动洗衣机与离合器

随着当前社会智能化的发展，电器领域也不可避免的迎来了智能化的革新，洗衣机的智能化应用更是首当其冲。针对传统洗衣机技术存在的不足，本文进行了全面的阐述，并对洗衣机的智能化设计提出了几点拙见。     

废旧棉质纺织品资源化利用新方法

基于国外的研究成果,介绍了一种废旧棉质纺织品回收利用的改进方法,即先用N-甲基氧化吗啉（NMMO）溶液对废旧棉质纺织品进行预处理分离出纤维素,然后将分离出的纤维素水解发酵生产乙醇.对该方法的优缺点和工业化的经济效益和社会效益进行了评价.     

引入注意力机制和多视角融合的脑肿瘤MR图像U-Net分割模型

目的 脑肿瘤核磁共振（magnetic resonance,MR）图像分割对评估病情和治疗患者具有重要意义。虽然深度卷积网络在医学图像分割中取得了良好表现,但由于脑胶质瘤的恶性程度与外观表现有巨大差异,脑肿瘤MR图像分割仍是一项巨大挑战。图像语义分割的精度取决于图像特征的提取和处理效果。传统的U-Net网络以一种低效的拼接方式集成高层次特征和低层次特征,从而导致图像有效信息丢失,此外还存在未能充分利用上下文信息和空间信息的问题。对此,本文提出一种基于注意力机制和多视角融合U-Net算法,实现脑肿瘤MR图像的分割。方法 在U-Net的解码和编码模块之间用多尺度特征融合模块代替传统的卷积层,进行多尺度特征映射的提取与融合;在解码模块的级联结构中添加注意力机制,增加有效信息的权重,避免信息冗余;通过融合多个视角训练的模型引入3维图像的空间信息。结果 提出的模型在BraTS18（Multimodal Brain Tumor Segmentation Challenge 2018）提供的脑肿瘤MR图像数据集上进行验证,在肿瘤整体区域、肿瘤核心区域和肿瘤增强区域的Dice score分别为0.907、0.838和0.819,与其他方法进行对比,较次优方法分别提升了0.9%、1.3%和0.6%。结论 本文方法改进了传统U-Net网络提取和利用图像语义特征不足的问题,并引入了3维MR图像的空间信息,使得肿瘤分割结果更加准确,具有良好的研究和应用价值。