区块链社交网络信息传播模型的优化研究

区块链的出现使得社交网络信息传播的模式发生了改变,如用户信任度、信息传播的转发概率等。因此,在传统社交网络信息传播模型的基础上,通过对用户行为模式的着重分析,基于用户信任度和经济激励等影响因素优化了转发概率;新增了合约状态节点解释用户的理智性,基于此提出区块链社交网络信息传播模型。理论与仿真分析表明,该模型在区块链社交网络的信息传播过程中具有较好的稳定性和敏感性,节点属性变化走势更加接近真实网络,能够较好地模拟区块链环境下社交网络中信息的传播规律。     

特征融合与训练加速的高效目标跟踪

基于孪生网络的目标跟踪,存在特征信息欠丰富,跟踪效率有待提高,大型数据集上训练时间长等问题。针对上述问题,提出特征融合与训练加速的高效目标跟踪。增加主干网络参考特征层级,减小下采样,融合多层级参考特征图,提取目标更深度、丰富的语义信息。深度互相关操作得到候选窗口响应（Response of Candidate Windows,RoWs）,在其中构建区域建议网络（Region Proposal Network,RPN）,通过权衡正负锚点的数量比,使孪生网络性能更加高效、稳定。大型数据集训练孪生网络时,使用均匀滑动漂移采样,代替随机漂移采样算法,在抑制中心偏置现象的同时,显著加快了孪生网络的训练速度。跟踪基准VOT2018上的评估实验结果表明,与所有参考的主流目标跟踪算法相比,所提算法具有最佳的跟踪性能。     

协同视觉显著性检测方法研究进展综述

协同视觉显著性检测是基于人类视觉注意力机制,旨在捕获一组相关图像中的公共显著目标,在协同分割和目标检测等领域广泛应用。对现有的协同显著性检测方法进行归纳总结和实验评估。根据特征形式的差异将所有方法分为两大类：一类是采用浅层特征的传统方法,另一类是采用深层特征的基于深度学习方法。根据获取组间显著性和模型构建策略的不同,对这两大类方法进行相关介绍和理论分析。将流行方法在领域内两个公开数据集进行了主观和定量的实验评估。对现有方法进行定性总结,并分析了现阶段研究中存在的问题,同时对未来工作进行展望。     

装配式集装箱结构体系优化及节点性能

为建立装配式集装箱结构的标准体系并掌握其力学性能,以一个典型的集装箱建筑方案为基础,以规范要求为评价指标,对其进行了6种不同结构方案的静力分析和抗震分析,研究了设置横梁立柱、辅助拉杆等构造措施对结构性能的影响,结果表明:该集装箱建筑体系对风荷载较为敏感,构件截面主要由风荷载控制,地震作用不起控制作用,增加局部立柱和横梁对于提高集装箱建筑的抗侧移刚度作用不明显,而设置侧向拉杆则能有效加强结构抗侧移刚度.最后采用多尺度分析方法对结构所采用的装配式集装箱建筑节点进行了模拟分析,结果表明该节点在结构各种工况下均能保持良好的工作状态,可为类似集装箱建筑的节点选用提供技术参考.     

基于光谱共焦位移传感器的非接触式回转误差测量系统北大核心

为了实现50 nm左右回转误差测量,设计了一种新型非接触式测量系统,该系统采用光谱共焦位移传感器,通过反向法获得回转轴系径向回转误差、标准球圆度误差。标准球圆度误差测量值与标称值的最大差值为5 nm,表明该测量系统的测量精度能够满足设计要求。     

多变量时间序列CAR模型在短期光伏发电量预测中的应用

提出一种采用多变量自回归时间序列CAR(Controlled Auto-regressive)模型作为预测光伏电站发电量的方法。该方法利用灰色关联度分析影响光伏发电量的关键气象环境因子,结合光伏电站历史数据,基于CAR模型建立了短期光伏发电量预测模型。以华中科技大学电力电子研究中心18kWp并网光伏电站资料进行预测试验,并通过调整模型参数获得了适合的模型,结果验证了该方法的有效性。应用结果表明,天气良好时,预测精度较高,对光伏电站发电管理具有一定的参考价值。     

波发生器外置谐波式齿轮泵轮齿表面耐磨分析

针对普通齿轮传动和谐波齿轮传动在齿面磨损计算方面的差异。通过对波发生器外置谐波式齿轮泵柔轮所受液压力的分析,推导了柔轮所受液压力矩的近似计算公式,并在此基础上推出了轮齿工作表面耐磨条件公式,为谐波式齿轮泵的设计和进一步研究提供了理论参考。     

燃烧合成法制备的Al2O3基多孔陶瓷

研究了Al2O3-TiC和Al2O3-TiB2两个体系的多孔陶瓷的制备过程,分析和讨论了产物的相组成、显微结构及成型性以及影响多孔陶瓷性能,如孔径大小、耐腐蚀性能和压缩强度的诸多因素.实验结果表明:布料时有序地改变反应物料的化学组成,可以在产物中不同区域产生不同尺寸的孔洞,形成梯度多孔陶瓷.利用燃烧合成法,可制备出孔径尺寸为1～500μm、酸碱腐蚀质量损失率小于2%、压缩强度为10 MPa左右的多孔陶瓷.     

利用Ca（NO3）2-P2O5乙醇溶液体系制备纳米羟基磷灰石

使用Ca（NO3）2-P2O5乙醇溶液体系制备纳米羟基磷灰石，研究了在该体系中水浴温度、煅烧温度、陈化时间等因素对粉体的相成分，粒度和结晶度的影响。结果表明：水浴温度低，合成的粉体粒度小（约20nm），颗粒均匀且具有良好的分散性，但是结晶度较低；陈化后导致粉体粒度变大，结晶度增加；随着煅烧温度的升高，粉体的结晶度增加，600℃时可以得到结晶高的单一的羟基磷灰石粉体。在800℃煅烧时，羟基磷灰石发生部分分解。