一种基于ANSYS的机载高压氧气瓶设计与验证

介绍了一种机载用高压氧气瓶的理论设计方法,利用Pro/E软件建立三维模型,通过ANSYS对其设计强度进行了有限元分析,并完成样机试制、试验验证、试飞验证,验证该理论设计方法的正确性.该高压气瓶用于将机载氧气系统的高压氧气存储,配合气瓶阀门、减压装置为机载氧气系统提供稳定的低压氧气输出.同时该高压气瓶具有结构紧凑、质量轻...     

基于深度Q学习和可变形卷积U-Net的肝脏肿瘤分割方法

针对传统卷积神经网络U-Net对早期肝脏肿瘤的分割精度低的问题,在U-Net的基础上提出了基于深度Q学习和可变形卷积U-Net的肝脏肿瘤分割方法.首先使用深度Q学习对图像进行肿瘤目标定位,然后对目标肿瘤区域使用可变形卷积的U-Net进行分割,最后实现了粗剪裁到细分割的两段式学习框架.实验结果表明,利用该方法在肝脏肿瘤数据集上测试,其分割结果的Dice系数能够达到68％,较传统的卷积神经网络U-Net精度提升了6.89个百分点.     

基于深度学习的遥感图像目标检测与识别

为解决目前的遥感图像目标检测算法存在的对小尺度目标检测精度低和检测速度慢等问题,提出了一种基于深度学习的遥感图像目标检测与识别算法。首先,构建一个含有不同尺度大小的遥感图像的数据集用于模型的训练和测试;其次,基于原始的多尺度单发射击（SSD）网络模型,融入了设计的浅层特征融合模块、浅层特征增强模块和深层特征增强模块;最后,在训练策略上引入聚焦分类损失函数,以解决训练过程中正负样本失衡的问题。在高分辨率遥感图像数据集上进行实验,结果表明所提算法的检测平均精度均值（mAP）达到77.95%,相较于SSD网络模型提高了3.99个百分点,同时检测速度为33.8 frame/s。此外,在拓展实验中,改进算法对高分辨率遥感图像中模糊目标的检测效果也优于原多尺度单发射击网络模型。实验结果说明,所提改进算法能够有效地提高遥感图像目标检测的精度。     

生物识别技术综述

生物识别技术主要是指通过人类生物特征进行身份认证的一种技术,相比传统的密码验证或图案验证,其表现出巨大的优势,展现出广阔的市场前景。本文介绍了常见的生物识别技术及近年来新兴的生物识别技术,并分析了各种识别技术的优缺点,指出了未来生物识别技术的发展趋势。     

某型火箭发动机用高速大流量电磁阀动态响应特性研究

电磁阀为某型火箭发动机氧气系统实现高压氧气电控释放功能,将气瓶的高压氧气电控输出后供后端发动机使用所需压力的气体,为发动机工作提供氧气。电磁阀的响应特性对系统反应的快慢具有决定性的影响。从理论分析、试验研究及数值模拟三个方面对该电磁阀在空载、负载下的动态响应特性进行了对比研究,研究结果表明：三种方法计算得出的开启时间及释放时间最大误差不超过10%,从而验证了该有限元模型预测电磁阀响应特性的准确性,为其参数的设计及匹配提供了一种行之有效的方法。     

粗SVM理论及其在税收预测中的应用

粗糙集理论(RST)与支持向量机(SVM)作为模式识别,数据处理的有效工具,已成为机器学习的研究热点.结合粗糙集理论和支持向量机各自的特点,提出了基于粗SVM理论的相关关系预测算法,并运用到税收领域中,实验表明,该算法取得了良好的效果.     

基于Transformer和生成对抗网络的临床靶区分割方法

针对前列腺临床靶区的对比度不均、边缘模糊、形态大小不一等问题,提出了一种基于Transformer和生成对抗网络的前列腺临床靶区分割方法（TG-UNet）。首先借助多头注意力机制有效地提取全局及局部信息,将分割结果输入到生成对抗网络,然后判别网络判断输入是分割预测结果还是真实标签,最后分割网络利用判别结果优化调整自身参数以获得更贴近真实标签的分割结果。通过多组对比实验可知,与U-Net相比,该网络在Dice系数、平均交并比（mIOU）、平均像素准确度（mPA）等指标上分别提升了9.98个百分点、12.41个百分点、0.68个百分点。实验结果表明,所提方法能够提取更多前列腺临床靶区细节,且具有较强的泛化能力。     

机器人一体化关节模组驱控系统设计

机器人关节模组作为机器人的核心零/部件,需要满足高精度、高可靠性的要求,但由于体积、成本的制约,加大了其设计难度。设计了一种高度集成的一体化关节模组及其驱控系统,在满足“轻、薄”的机械结构设计要求基础上,重点进行了驱控系统软硬件设计开发。采用TMS320F28379D芯片为主控芯片,设计了驱控系统硬件电路,在此基础上完成了软件算法的设计。实验结果表明,所设计的一体化关节模组结构紧凑、集成化程度高且运转平稳,可以快速应用于机器人设计开发。     

基于CeO2/V2CTx纳米复合材料的的电化学传感器用于羟基自由基的检测

羟基自由基(·OH)的检测在人类各种疾病的发病研究进展中起着重要作用。目前基于电化学方法检测·OH的研究主要集中在有机材料载体方面。由于有机载体在极端环境中容易降解,导致以有机材料为载体的传感器稳定性和重复性都很差。虽然有一些基于无机传感材料用于·OH的检测,对于稳定性与重复性的改善成效显著,但是其有效活性位点数和导电性能的提升仍有很大的空间。通过简单的超声方法成功合成了CeO₂/V₂CT_x纳米复合材料,构建了用于·OH检测的电化学传感器,该传感器具有良好的选择性和较宽的线性范围(0.3～6 mmol/L),对·OH的检测限低至0.48μmol/L。传感性能的提高可以从2个方面解释:(1)由于V₂CT_x丰富的官能团使得·OH能够被快速吸附,从而引发具有双重氧化态(即Ce³⁺和Ce⁴⁺)的CeO₂产生电化学反应信号;(2) V₂CT_x的高导电性为电信号的长距离传输提供了途...