纳米压痕法测量Sn-Ag-Cu无铅钎料BGA焊点的力学性能参数

对Sn-3．0Ag-0．5Cu无铅体钎料和Sn-4．0Ag-0．5Cu无铅钎料BGA(ball grid array)焊点进行了Berkovich纳米压痕法实验,通过改变不同的加载速率研究了钎料的蠕变特征．钎料压痕载荷位移曲线蠕变部分表现出了明显的加载速率相关性．基于Oliver-Pharrr法确定的体钎料和BGA焊点的Young’S模量分别为9．3和20GPa．基于压痕做功概念确定的体钎料和BGA焊点的应变速率敏感指数分别为0．1111和0．0574．钎料的力学性能有着明显的尺寸效应。     

硫化矿捕收剂的研究进展

综述了硫化矿捕收剂的合成及浮选应用,混合捕收剂与组合用药的应用现状,捕收剂在硫化矿表面的作用机理。研究捕收剂分子结构和它们与矿物表面的作用机理,为硫化矿物新药剂的分子设计、开发与应用提供了理论指导。     

浅析关中传统民居建筑型制特征的形成

通过大量的下乡调研、测绘、丈量和现场绘图获取丰富的一手资料,并结合实体解剖分析和文献资料对比来阐述了关中传统民居建筑的形成原因,分析并总结出影响关中典型民居建筑型制特征的主要因素。旨为对关中民居院落型制的进一步研究和对物质文化遗产的传承与保护,以及为现代乡土建筑的规划与设计提供一些有益的参考和借鉴作用。     

钢筋钢纤维混凝土连梁的变形特点

通过4个不同钢纤维体积率的钢筋混凝土连梁在低周反复荷载作用下的试验,测试了连梁在低周反复荷载作用下钢筋应变和侧向位移,分析了钢纤维对连梁中钢筋应变和侧向位移的影响规律.研究结果表明:钢纤维对连梁的纵向钢筋应变、箍筋应变和侧向位移影响明显;随着钢纤维体积率的增大,钢筋的极限应变和连梁的极限位移都显著增大.     

边缘智能背景下的手写数字识别

随着边缘智能的快速发展,现有手写数字识别卷积网络模型的发展已越来越不适应边缘部署、算力下降的要求,且存在小样本泛化能力较差和网络训练成本较高等问题。借鉴卷积神经网络（CNN）经典结构、Leaky_ReLU算法、dropout算法和遗传算法及自适应和混合池化思想构建了基于LeNet-DL改进网络的手写数字识别模型,分别在大样本数据集MNIST和小样本真实数据集REAL上与LeNet、LeNet+sigmoid、AlexNet等算法进行对比实验。改进网络的大样本识别精度可达99.34%,性能提升约0.83%;小样本识别精度可达78.89%,性能提升约8.34%。实验结果表明,LeNet-DL网络相较于传统CNN在大样本和小样本数据集上的训练成本更低、性能更优且模型泛化能力更强。     

耦合高效高精度水动力模型的多组分污染物输移及衰减反应模型

为更好地模拟水污染事件中多组分污染物输移及衰减反应过程,全面耦合了基于图形处理器(GPU)加速技术的二维水动力模型与多组分污染物输移及衰减反应模型,通过改进模型源代码并在污染物输移控制方程中嵌入衰减项与反应项,建立了一个可应用于大区域复杂地形河道洪水演进全过程及多组分污染物输移和衰减反应的高性能耦合模型,同时引入GPU技术提升计算效率。将耦合模型应用于理想地形静水和两个复杂地形河道入流与溃坝算例的水质模拟,结果表明:多组分污染物输移及衰减反应过程在理想算例中的数值解与解析解基本吻合,在入流与溃坝算例中的模拟结果符合实际物理过程,模型运行速度快且计算效率高,可高效地模拟各类突发水污染事件并进行预警和评估。     

基于免疫机理与合同网协议的多Agent入侵检测系统

建立了一种基于免疫机理与合同网协议的多Agent入侵检测系统ICNPIDS.在被动免疫抗体PAb、记忆自动免疫抗体MANAb及模糊自动免疫抗体FANAb的基础上,将合同网的协同方法应用到抗体检测中,提出了联合免疫抗体UAb的概念,并研究了UAb抗体的生成、检测和更新过程,从构造上克服了Agent间分析经验难以共享借鉴的...     

移动互联网安全挑战与应对措施探析

根据移动互联网应用发展现状,从智能终端、网络和业务3个层面,总结、分析了移动互联网存在的安全问题以及面临的安全挑战,在此基础上,研究提出加快法规制定、整合管理职能、加强事中事后监管和产业链协作等多项措施建议。     

RGB-D相机位姿估计不确定性与观测参数化分析

针对基于RGB-D相机的位姿估计问题,根据最大似然估计和协方差传播规律,分析了ICP(迭代最近点)与PnP(n点透视)两种算法的位姿估计不确定性;并从数据关联的角度探究了2种算法在实际应用中的差异.此外,对比了不同的特征观测参数化形式对视觉里程计定位精度的影响,并提出了一种参数化方法.基于ICP与PnP算法的区别与联系,提出RGB-D SLAM(同步定位与地图创建)系统中2种PnP算法的切换策略,并在优化问题中根据观测的不确定性对各误差项赋予不同权重.在两大公开数据集上的实验表明,与主流RGB-D SLAM算法相比本文所提算法在弱纹理、相机快速运动和动态物体等多种场景下具有更高的定位精度和鲁棒性.同时,本文所提算法的时间效率较ORB-SLAM2算法提高了约10％.