“德国模式”在西方成一枝独秀

如今,在西方大的经济体中,美国、英国等大国仍然在导衰退作斗争,而德国经济则被西方媒体称为“一枝独秀”,“德国模式”重新得宠。若非德国经济这根“定海神针”,欧洲债务危机可能已经把欧洲带入灾难的深渊。     

膳食多酚对肠道菌群影响研究进展

人体肠道是一个复杂但稳定的微生态系统,其中肠道菌群对肠道及人体健康起着重要作用。健康的肠道中各菌间保持着微妙的平衡,但诸如膳食、年龄、药物、环境或生活习惯等多种因素均会打破肠道菌群平衡,而肠道菌群失衡是人体多种疾病发生发展的重要诱因。多酚是一类重要的植物次生代谢产物,具有多种生物学活性,如抗氧化、抗病毒、抗肿瘤、抗癌、抗菌、抗炎、预防心脑血管疾病等。大量研究报道证实,通过膳食补充多酚类物质对人类健康具有多种益处,特别是摄入膳食多酚对肠道健康和肠道菌群平衡有着显著的积极影响。本文归纳了近年来膳食多酚对肠道菌群影响相关研究进展,为科学、充分地利用多酚预防和治疗肠道疾病、保护肠道健康提供理论依据与参考。     

M15甲醇汽油高温气阻倾向研究

本文针对M15甲醇汽油夏季可能发生的高温气阻倾向,采用一种模拟实验方法,测定汽车使用不同气阻指数M15甲醇汽油发生高温气阻的临界环境温度,考察二者之间的关系。结果表明：气阻指数可以评价油品发生高温气阻的倾向,夏季使用气阻指数不大于100的M15甲醇汽油时,基本不会发生高温气阻。     

一种IC晶片导线特征检测方法的研究

针对IC晶片导线特征检测中的难点,介绍一种基于图像处理技术的导线特征分析和缺陷检测方法,把由局部缺陷引起的线路短路、开路故障分析归结为多条平行线宽和线距的分析,先通过Hough变换实现导线边缘的直线拟合和线宽、线距的亚像素测量,再根据测量结果建立起导线边缘标准模型,并把边缘图像的二维信号转换为一维信号进行分析,最终实现导线特征的分析和缺陷的定位;仿真和实际运用结果表明该方法使IC晶片导线特征分析简单化,并使缺陷分析定位变得更加方便灵活。     

多尺度卷积的时频域语音分离方法研究

在进行混合语音分离时,信号时域特征的深度学习语音分离性能优于频域特征。但目前时域特征的语音分离方法在真实噪声环境下的鲁棒性较差,且单一时域特征对分离模型的性能存在局限性。因此,提出一种基于Conv-TasNet网络的多特征语音分离方法,融合频域特征与时域特征,提高数据的多维信息。为了进一步提高分离网络性能,引入多尺度卷积块,提高网络对特征的提取能力。在包含真实噪声的实验环境下,所提方法与Conv-TasNet模型和最新的时频域融合语音分离基线模型相比,性能分别提高了0.91和0.52 dB,有效提升了语音分离的性能及鲁棒性。     

基于嵌入式的USB数据采集系统的设计开发

USB接口应用到数据采集系统中,提高了数据采集系统的速度,增强了系统的抗干扰能力和数据传输的可靠性.本系统利用了通用串行总线USB的高速传输功能,采取基于ARM技术的USB接口传输方案,以S3C44BOX为主控制器,将高频模拟信号经AD8321前置放大和增溢调整后进行AD7829模数转换,完成8路数据采集,并通过USB2.0接口芯片ISP1581实现与PC机的快速数据传输.整个系统在硬件与软件两个方面达到了较佳配合,实现了快速而准确地采集及实时处理.     

木材刚度的工业测评方法研究

木材力学性能的测试,通常仅限于实验室在标准条件下进行,无法满足现代化工业大生产的要求,基于木材弹性模量的测试,本文探索一种既高效、无损又适合工业大量生产的刚度测评方法．     

数控折叠线多微机控制系统与优化控制

在全自动数控折叠生产线中，采用工控机为主的多微机控制系统，通过优化控制，在快速精确的加工中取得良好的效果，本文就其工作原理和特点进行了分析讨论。     

CAN总线在热处理自动化系统中的应用

依据现场总线构建网络系统的优势,针对热处理车间控制现场温度变化范围大,环境恶劣,干扰强的特点,设计了一种基于CAN总线的热处理自动化系统,完成对各种炉型的热处理实时参数的采集、处理和控制。同时给出了一种基于AT89S51和SJA1000的CAN总线节点设计流程,较详细说明了CAN控制节点的硬件电路及软件实现方法,并重点介绍了系统采取的各种抗干扰措施。系统经试验调试表明数据传输速率最高可达320kbpS,能很好地监控系统运行状态和提供可靠、准确、实时的环境数据参数。     

基于SVM-DDA改进RBF网络的LED焊点检测方法

为了提高LED灯带生产中焊点类型被自动地识别的精度,提出了基于SVM-DDA的改进RBF网络的检测方法。它首先使用动态衰减算法(DDA)确定SVM的结构及参数,然后利用SVM与RBF网络的近似性,根据SVM确定RBF网络的结构及初始化参数。实验结果表明,该方法减少了训练的迭代次数,提高了焊点识别的准确率,并且对于样本较少的类别也有较理想的分类结果。