基于推理注意力机制的二阶段网络图像修复

现有的图像修复方法在处理大面积缺失或高度纹理化的图像时，通常会产生扭曲的结构或与周围区域不一致的模糊纹理，无法重建合理的图像结构。为此，提出了一种基于推理注意力机制的二阶段网络图像修复方法。首先通过边缘生成网络生成合理的幻觉边缘信息，然后在图像补全网络完成图像的重建工作。为了进一步生成视觉效果更逼真的图像，提高图像修复的精确度，在图像补全网络采用推理注意力机制，有效控制了生成特征的不一致性，从而生成更有效的信息。所提方法在多个数据集上进行了实验验证，结果表明该图像修复方法的结构相似性指数达到了88.9%，峰值信噪比达到了25.56 dB，与现有的图像修复方法相比，该方法具有更高的图像修复精确度，生成的图像更逼真。     

建筑电气设计中相关问题分析

在民用建筑电气设计中,经常会遇到一些让人感到困惑的问题,特别是在国家及行业设计规范、标准的更新替换时,设计师对于新标准、规范的理解,往往会有不同程度的偏差,导致设计过程中出现一些问题或错误.就执行GB 51348-2019《民用建筑电气设计标准》过程中收集到的几个具体问题进行分析.     

基于图像分割技术的图像数字水印算法研究

针对数字图像水印技术,通过对闭运算得到的图像再进行开运算,使实验得到的图像区域较为完整,采用4×4的正方形结构元素,使得图像区域有更多的白色像素被置为黑色,对图像进行取反操作,能够对图像区域的非连通区域进行填充.希望能够利用精确的图像分割算法,实现对复杂版面的文档图像的有效切割,在一定程度上对图像数字水印的推广起到促进作用.     

有机二氟化硼配合物的合成及压致变色性能表征

以阿伏苯宗和三氟化硼为原料,经过一步反应,合成阿伏苯宗二氟化硼(BF2AVB),产物的结构经1HNMR谱确证.基于荧光光谱与X射线粉末衍射测试,对BF2AVB的压致发光性能和机理进行研究.本实验原料易得,反应条件温和,实验操作简单,反应收率高.BF2AVB的压致变色现象明显,通过探讨压致变色机理,加深同学对压致变色材料的了解.同时,该实验可以拓展学科知识,激发学生的专业热情和科研兴趣.     

碳化二亚胺类抗水解稳定剂Bio-SW100的合成与应用

以硫脲法工艺路线合成了单体型碳化二亚胺抗水解稳定剂SW-100,通过红外光谱、元素分析以及液相色谱考察了产物的结构、纯度。红外光谱和元素分析确定了合成产物结构正确,液相色谱确定产物纯度达到99%以上。在结构和纯度确定的基础上,将合成产物添加到聚乳酸中进行水解性能测试。结果表明,在1%添加量下聚乳酸拉伸强度保持率较纯树脂提高了80%。     

煤基高碳醇粗产品的加氢精制研究

高碳醇(C~+_6混合醇)是重要的精细化工原料,广泛应用于合成增塑剂,洗涤剂和分散剂等。以合成气为原料,经费托合成途径一步制得高碳醇的方法,近年来得到密切关注。但是,费托合成高碳醇的粗产品中,除了醇和烷烃外,还有较多的烯烃、醛等不饱和化合物,以及少量的有机酸,因此需要通过加氢精制将其脱除,以简化后续精馏分离工序。针对该体系开发了活性炭负载的Pd基催化剂,在液体空速6 h~(-1),氢油比100～300,温度100～310℃,压力8 MPa条件下,在实验室微型反应装置上对催化剂的性能进行了评价,考察其活性、选择性和稳定性。试验表明,不饱和组分的转化率随温度升高而增加,在温度高于250℃后,不饱和组分转化率可以达到99%以上,且能够将原料中大部分的酸加氢转化,转化率高于90%。但是当温度高于270℃后,醇收率开始显著降低,说明高温条件下醇在催化剂上发生了一定程度的氢解反应。因此,为了尽可能提高加氢产物中醇的收率,较优的反应温度应在250℃左右。采用X射线衍射(XRD)技术表征了反应前后催化剂活性位的晶相和粒径,证明催化剂的活性位是金属Pd纳米粒子,粒径约为20 nm,且在反应前后基本保持不变,催化剂在反应过程中活性位结构稳定。在实验室开发的基础上,该催化剂经历1 000 h寿命实验和规模化制备等环节,成功应用于陕西榆林合成气制高碳醇万吨级工业试验的粗产品加氢精制工序,在反应温度约250℃,8.4 MPa下,不饱和组分转化率100%,酸转化率90.4%,生产出只含有醇和烷烃的混合油品,为后续醇油分离技术的开发奠定基础。     

基于二分比较法的架空线路故障判断原理及其应用

针对架空线路故障判断问题,文章介绍了二分比较法的原理及二分巡线器,并通过实例阐述其现场应用     

基于双平行互质阵列的二维非网格DOA估计

近年来,基于稀疏表示的DOA估计方法已经被广泛提出,这些方法都需预设离散的网格点,而实际信号来波方向在空间域内具有随机性,任何来波方向都是等概率出现,很有可能信号的来波方向不在网格上,因而会存在网格误差,使DOA估计结果产生较大偏差。为提高DOA估计精度,本文提出了非网格的DOA估计模型。同时,为提高测向自由度,本文应用由两个均匀线阵组成的互质阵列,并且将两个均匀线阵平行放置在同一平面。通过将两均匀线阵的互协方差矩阵向量化成互协方差矢量,可得到一维虚拟扩展的接收数据矢量,并且在稀疏表示框架下应用相应的稀疏恢复算法恢复出跟DOA参数相关的向量,从该向量中得到唯一的并且自动配对的二维DOA估计参数。仿真实验结果验证了本文算法较传统算法具有更好的DOA估计性能。