水分胁迫对干旱锻炼后水稻抗旱涝能力的影响及其生理机制（英文）

水分胁迫会影响水稻的产量及其生长。为了提高水稻对逆境的适应性并探讨其相关生理机制,设置了分蘖期干旱适应性锻炼处理,探讨了拔节-孕穗期继续干旱和淹涝耐受性的产量形成以及生理变化。结果表明,分蘖期经过干旱锻炼处理后持续干旱处理（D+D）水稻产量比在分蘖期不经过干旱锻炼处理但是后期经过干旱处理后（ND+D）的水稻产量高10.92%,而在分蘖期经过干旱锻炼处理后期进行淹涝处理后（D+S）的水稻产量比在水稻分蘖期不经过干旱锻炼处理且后期淹涝处理后（ND+S）的水稻产量高19.91%。干旱锻炼后进行淹涝处理（D+S）较不干旱锻炼后进行淹劳处理（ND+S）的净光合速率、蒸腾速率显著性提高,分别提高10.6%、26.69%。ND+D处理的Fv/Fm较D+D处理显著降低3.67%。D+D处理的可溶性糖含量较ND+D处理下降9.36%,但差异不显著。D+S处理的可溶性糖含量较ND+S处理高21.41%,无显著性差异。经过干旱适应性锻炼的水稻植株,后期再进行干旱处理或者淹涝处理时,SOD、POD、CAT活性、总抗氧化力（T-AOC）均有不同程度的升高,MDA content和H₂O     

基于Bootstrap与SVM集成的可靠性评估方法

针对传统的可靠性评估方法应用于数控装备时遇到的非线性与准确度低等问题,提出一种适用于小子样情况的数控装备可靠性评估新方法.综合采用Bootstrap和支持向量机等方法建立了小子样条件下的可靠性评估模型,给出了可靠性评估全过程的统一建模语言序列图,并进行了实例仿真分析.结果表明,该方法能够较好地解决小子样条件下可靠性评估遇到的非线性和评估准确度低等问题,并能够给出可靠性评估结果的可信性度量.     

基于GL-MSR的火灾监控图像去雾研究

针对建筑物中发生火灾时,内部闭路电视系统在热烟气影响下监控图像效果差的问题,提出一种融合高斯金字塔和对数查表法的多尺度 Retinex（GL-MSR）火灾监控图像去雾方法。构建基于 GL-MSR 的火灾图像增强模型,并利用高斯金字塔和对数查表法减少图像处理时间。实验结果表明：基于 GL-MSR 的图像处理时间是传统 MSR 方法的 1/26;在应急照明灯情况下烟雾图像处理效果比红外线照明情况下更佳;与传统的去雾算法相比,GL-MSR 处理后的烟雾图像更为清晰,能够有效提高火灾现场监控图像的监控效果。     

冀东油田南堡2-3区馆陶组储层综合评价

从储层厚度、渗透率、延伸长度、实进系数等指标评价南堡2-3区馆陶组(Ng)主力含油储层,指出单因素储层评价结果存在相互矛盾,不利于全面认识储层;运用灰色关联法分析,计算上述4项参数的权重系数,并采用权重法对储层进行综合评价。评价结果显示:NgⅠ4、NgⅠ6为Ⅰ类储层;NgⅡ5、NgⅡ6、NgⅣ为Ⅱ类储层;NgⅡ13、NgⅢ为Ⅲ类储层。分析了各类储层的特征,并利用动态资料证实了评价结果的可信度。     

一种基于Lora无线局域网的智能型医用点滴监护系统设计与实现

针对采用ZigBee等传统无线技术的医用点滴监护系统存在数据传输距离有限、系统功耗高等诸多问题,设计了一款基于Lora技术的低功耗医用点滴监护系统。按照实现的功能不同可将整个点滴监护系统划分为3个部分,各个部分之间通过Lora无线网络实现数据交互。其中检测端的核心器件为红外光电传感器,其将获取的点滴速度和药液余量一方面通过Lora无线网络发送给手持端,另一方面通过语音播报和液晶显示传达给病人,检测端还负责接收手持端和后台端发送来的病人信息。手持端接收检测端发送来的信息,护士根据接收的信息实时监测病人的点滴情况,手持端还负责将病人信息发送给后台端。后台端负责全方位监测病人和护士情况。实测结果表明,所设计的医用点滴监护系统具有较强的抗干扰能力,能够实现数据远距离传输,不仅功耗低,而且便于组网,具有广泛的应用前景。     

高精度闭环全自动线切割机系统设计

针对传统线切割加工系统难以加工出高精度等分齿形的工件,作者设计了一种高精度闭环全自动线切割机系统.该系统通过基于单片机的钼丝直径数据自动采集装置获得测量数据,然后将测量结果反馈到线切割机的闭环控制系统进行补偿,最后再通过基于时栅位移传感器的高精度空心式分度转台进行分度,从而实现精密线切割加工.实践表明,该系统具有加工精度高、可靠性好,成本低等特点,极大的提高了生产效率.     

一种基于OneNet云平台的变电站可视化监控系统设计与实现

针对变电站监控体系中传输大数据信息有可能出现时间延迟或者不通畅等问题,设计了以OneNet为基础的云平台监控体系以解决上述问题,系统对于视频数据的收集利用高清CCD摄像头实现,将获取到的信息传送给工控板,工控板核心处理器为DSP+ARM双核架构芯片TMS320DM6467T,压缩视频信号是利用以H.264视频数据压缩协议算法来完成的,然后开启WIFI模块将上面获取到的压缩信息然后借助OneNet云平台向后端监控器传输,对于后端监控器来说,需要对视频数据解码后储存,解码是利用PC服务器提供的解码算法实现,解码完成后的视频通过手机端进行浏览。经过实践证实,系统在视频传输时效和播放质量等方面都符合预定标准,发展前景良好。     

基于遗传算法的备件配置优化方法

针对随舰备件配置中遇到的备件配置费效比低、求解模型单一等难题,构建了三个随舰备件配置优化模型,通过为遗传算法设定合适的遗传算子和参数,求解得到满足评价指标要求的最优备件方案;算例分析结果显示:在满足任务可靠度要求的情况下,所得的最优备件配置方案与初始备件配置方案相比,其备件费用更低;根据模型特点匹配合适的遗传算子和参数,能有效提高遗传算法的计算效率。     

基于O-YOLOv3 的无人机森林火灾识别研究

为解决传统森林火灾检测误报率高、响应速度慢等问题,提出了以无人机作为探测平台,地面站作为火灾识别系统,实现森林火灾的自动探测、识别和定位。开发了六旋翼无人机平台,通过所搭载的红外摄像机和机载计算机获取森林火灾现场图像并实时传回地面。利用地面站对所接收到的火灾图像进行处理,实现对森林火场的在线监测。在森林火灾识别算法方面,提出了O_YOLOv3 算法,采用Darknet 框架进行网络训练,使用K_means 方法自动生成锚点,有效提高火灾识别精度与响应速度。将O_YOLOv3 算法与其他几种算法进行对比实验验证本文算法的有效性。实验结果表明：O_YOLOv3 火灾识别算法能够快速、精准识别森林火灾;所研制的基于O_YOLOv3 的无人机森林火灾探测系统能够用于实际森林火灾探测。