含抗生素污水处理技术研究进展

抗生素废水成分复杂,色度较高,生物毒性较高,含有多种抑制物质,属于高浓度难降解有机废水.另外,其残留物一般含有浓度不同、种类也不同的抗生素及生产、使用抗生素期间的代谢产物.抗生素废水成分的复杂性,决定其单纯依靠传统的处理方法,即生物组合工艺处理方式并不能达到国家法律、法规所要求的污水排放标准,不达标的废水直接排放会对生态环境造成不可估量的损害,特别是在对生态环境受到日益重视的背景之下,不达标的排放可能会给抗生素生产企业发展带来不容忽视的难题.对近年来国内外污水中抗生素的现状和抗生素废水处理技术(以青霉素类抗生素废水为例)进行了综述,并对抗生素废水处理未来发展的方向进行了展望.     

可变低温环境锂电池组内部短路故障诊断

针对可变低温环境下锂离子电池组易发生的内部短路故障问题,提出基于模型的电池组参数估计和故障诊断方法. 通过特性实验,建立三元锂电池容量与温度的关系. 根据标准-偏差模型,采用无迹卡尔曼滤波实时估计标准电池状态和参数,结合双卡尔曼滤波得到电池组状态和参数的实时估计结果,根据电池容量衰减定量诊断内部短路故障. 在5~25 °C时变温度下,结合实际工况进行电池组充放电实验,通过并联电阻法模拟内部短路故障,得到电池组状态和内部短路电阻估计值和真实值的对比. 实验结果表明,利用提出的方法能够快速、精确地跟踪电池组状态,准确地诊断电池内部短路故障.     

基于注意力机制的多模态幽默识别

近年来,幽默识别逐渐成为自然语言处理领域的热点研究之一。已有的研究多聚焦于文本上的幽默识别,在多模态数据上开展此任务的研究相对较少,现有方法在学习模态间交互信息上存在不足。该文提出了基于注意力机制的模态融合模型,首先对单模态上下文进行独立编码,得到单一模态的特征向量;然后将注意力机制作用于两种模态的特征序列,使用层级注意力结构捕获多模态信息在段落上下文中的关联与交互。该文在UR-FUNNY公开数据集上进行了实验,相比之前最优结果在精确率上提升了1.37%。实验表明,该文提出的模型能很好地对多模态上下文进行建模,引入多模态交互信息和段落上下文信息可提高幽默识别的性能。     

基于论证关系判别的议论文句子排序研究

议论文自动生成是自然语言生成中一项极具挑战性的任务,与诗歌、故事等生成任务不同,所生成的文章需要句子语义明确、论证结构清晰并合理地表达出核心论点。上述特点使得现有的预训练模型难以准确地建模并自动生成,因此传统的检索式方法成为解决该问题的主要方式。但前人方法在句子检索和排序过程中只考虑了语义相关度,忽视了对逻辑论证关系的判别,导致语义不连贯、论证逻辑倒置等问题。针对上述问题,该文将自然语言推理应用于论证关系逻辑判别任务,提出了基于显式语义结构的论证关系逻辑判别方法,新模型在论证判别数据集上取得优于以往自然语言推理模型的效果。同时将论文判别结果作为显式特征应用于议论文句子排序模型,在议论文生成数据集中有效改善了排序模型的逻辑不一致问题并进一步提升了议论文生成系统的总体性能。     

基于图像处理的智能交通信号系统设计

因交叉路口的信号灯常为固定周期控制，在面对不同方向车流量不同时无法做出合理的调整，出现绿灯方向无车辆通过，而红灯方向却有大量车辆等待的现象。故本文设计了一个智能交通信号系统，以树莓派为控制核心，搭载OpenCV库，利用帧间差分法、虚拟线圈计数思想、车道模板提取进行对车流量、信号灯前车队长度的获取，最后使用基于专家系统的模糊控制器对获取到的数据进行模糊计算得到一个相对合理的绿灯时间，以降低交叉路口时间分配的不合理，减少交通拥堵。     

基于离线地图的智能导航头盔设计

为减少骑行过程中注意力分散而产生的危险，设计了一个智能头盔，该头盔以ESP32为主控芯片，采用离线式地图设计，使用SD卡对地图瓦片进行保存，利用LVGL框架对瓦片图片进行切换，降低了设备对网络的依赖。在头盔内部设置显示屏幕，展示自身位置与附近的地图，配合离线语音模块，控制地图缩放以及头盔内部温度。