PVDF压电纤维仿生柔性传感器水下传感特性研究

感知器官对于许多动物必不可少,尤其是生活在水下的生物。该文以聚偏二氟乙烯(PVDF)为材料,模仿水生动物海豹的触须设计制备了一种表面四电极PVDF压电纤维仿生柔性传感器。利用激振源测试所制备的传感器性能,包括输出不同的波形测试对不同激励的感知,对水动力的感知及对水下运动物体方向的感知。实验结果表明,该传感器对不同激励的感知性能很好,速度检测极限可达0.15 mm/s,且有良好的方向性检测能力,对水下情况感知的应用前景广。     

有机-无机压电材料TMCM-MnCl3的研究

有机-无机压电材料是一种分子铁电体，具有柔性、结构灵活、易成膜、全液相合成及环保节能等优点，可满足新一代薄膜器件及可穿戴设备的需求。该文以三甲基卤代甲基铵(TMXM, X=F, Cl, Br)为有机部分，MnCl₂为无机部分，通过溶液蒸发法制备了具有钙钛矿分子结构的有机-无机压电材料三甲基氯三氯化锰(TMCM-MnCl₃)，并对其分子结构组成、压电、热学、声学及铁电性进行表征。结果表明，TMCM-MnCl₃的压电常数为106 pC/N，居里温度为130 ℃，声阻抗值约为16.5 MRayl，低于压电陶瓷PZT-4(大于33 MRayl)，具有广阔的应用前景。     

IEC/TC108标准解释组发布的信息文件(一)

为使产品安全性评估人员全面了解INF文件,充分了解标准中安全评估要求的意图,以及部分安全评估测试的操作细节,文章介绍了 TC108标准解释组的职能、工作流程和其发布的文件的功用,梳理了解释组目前为止发布的15个解释文件的内容,并以案例的形式详细阐述了其中关于"标准过渡期各项要求的应用以及各种材料、元器件和组件的验收"文件的内容.以期帮助相关人员加强对标准的理解,推动标准平稳过渡.     

探索5G时代通信电源系统的挑战和解决思路

现阶段我国工业化与信息化的不断发展,使得5G的发展与应用迈上了新的台阶,我国也成为了全世界第五个可以使用商用5G牌照的国家。基于此,本文对网络建设过程中5G时代通信电源系统的相关内容展开讨论,进而从通信电源系统的基本构成以及运行要求出发,针对5G网络的架构及其面临的挑战加以探究,并从DC机房电源以及无线侧电源等方面提出了相应的解决思路。     

探究湿法炼锌综合回收银的现状及发展趋势

当前,我国冶炼技术快速发展,促使湿法炼锌技术更加成熟,在我国冶炼公司中得到广泛普及,在湿法炼锌的规模不断增加过程中,浸出渣产出量也不断增加。对此,本文分析了湿法炼锌综合会收银现状,阐述了发展趋势,同时针对浮选工艺提出几点优化策略,希望能够为相关人员提供参考。     

酱心独运

正酱在中国,历史久远,周王室甚至专门为制作肉酱而设置了一个官职,称之为"醢人"。据考证,《十三经》中提到的酱类有14种。孔子也说:"不得其酱不食。"除却本意,似也可通俗地理解为"酱"遇良材的惺惺相惜,有如川菜中少了郫县豆瓣酱,失之毫厘差之千里,菜肴更没有了灵魂。"酱"率百味之鲜,色泽红润,浓郁酱香里蕴含着时间沉淀的味道,各种酱料的灵活搭配,则成就     

三维CT层间图像超分辨重建与修复

CT图像在疾病诊断、癌症精准放疗阶段发挥着重要的作用.然而,受X射线剂量的限制以及现有医疗设备等因素的影响,三维CT图像成像采样间距较大,层间分辨率远低于层内分辨率.为提高CT图像的层间分辨率,避免因相邻层CT图像之间存在较大差异对超分辨率重建造成干扰,提出一种在相邻CT图像序列切片间利用上下层的配准信息插值出一个新的中间切片,并对插值得到的中间切片进行修复的方法.首先,利用CLG-TV光流估计模型配准算法估计相邻2幅CT图像之间的像素运动,得到一个稠密的光流场,从而获得2个连续切片之间精确的像素对应关系,并依据新切片位置对速度矢量进行缩放;然后,利用计算出的速度场在连续2幅图像之间生成初始插值图像.由于相邻切片之间的像素难以一一对应,插值后的图像通常存在像素缺失现象.最后利用序列图像的帧间非局部自相似性,通过求解最优化问题以修复插值图像中像素丢失的区域.在DIR-Lab实验室和山东省医学影像学研究所提供的数据集上的实验结果表明,与其他经典方法相比,文中方法能够生成高质量的中间CT切片,在定量和定性上提高了层间分辨率.     

面向心脏MRI分割的半监督空间一致性约束网络

精准分割心脏磁共振图像(MRI)分割对于心脏功能分析至关重要.当前基于数据驱动的神经网络模型极大地促进了心脏MRI分割的发展,然而对标注数据的依赖极大地限制了神经网络模型在心脏MRI分割领域的应用.为了降低神经网络模型对于标注数据的依赖,提出一种基于无监督空间一致性约束的半监督心脏MRI分割方法,在少量有标注数据的监督学习基础上,利用无标签数据在模型输入端和输出端分别进行空间变换后前后一致的特性,构建对于无标注数据的空间一致性约束.使用ACDC 2017心脏多组织分割数据集评估了所提出的方法,实验结果表明,相对于有监督学习,通过无监督数据的空间一致性约束能够显著提升模型的泛化能力;此外,相对于其他state-of-the-art的半监督方法,文中方法也拥有更优的泛化性能.