分光光度计快速测定喷气燃料颜色的方法

介绍了一种用分光计快速准确确定测定喷气燃料颜色的方法,并将其与传统方法作了比较,结果证明,这种方法用于喷气燃料颜色是完全可行的。     

利用M模块扩展VXI总线I/O和功能选择

本文介绍了M模块的优点与应用,叙述了模块的结构与选择     

一种QAC实现方法与电路设计

介绍了一种新的QAC的方法和电路,该电路主要由电流转换电路、恒流源电路、积分电路、模拟开关电路等组成,其突出特点是转换速度快、电路简单、输入信号范围大（≤600pC）,适合构成多路QDC或多路QAC,在大型探测器阵列前端电子学系统中有着广泛的应用前景。     

相转移催化合成11-脱氧甘草次酸-3-位酯类衍生物

以甘草次酸为原料 ,经还原制得 1 1 -脱氧甘草次酸 ,然后在聚苯乙烯固载化聚乙二醇 40 0( PS- PEG- 40 0 )的催化下。合成了七种具有潜在药理活性和应用前景的 1 1 -脱氧甘草次酸 - 3-位酯类衍生物。合成方法简单 ,产率较高 ,后处理方便     

适用于不平衡样本数据处理的支持向量机方法

支持向量机算法在处理不平衡样本数据时，其分类器预测具有倾向性．样本数量多的类别，其分类误差小，而样本数量少的类别，其分类误差大．本文针对这种倾向性问题，在分析其产生原因的基础上，提出了基于遗传交叉运算的改进方法．对于小类别训练样本，利用交叉运算产生新的样本，从而补偿了因训练数据类别大小差异而造成的影响．基于UCI标准数据集的仿真实验结果表明，改进方法比标准支持向量机方法具有更好的分类准确率．     

一种分段在线支持向量回归算法

针对在线支持向量回归算法在提高时间序列预测执行效率的同时,其预测精度会有所下降的问题,提出一种分段在线支持向量回归的时间序列预测方法,通过缩减在线建模数据长度实现快速训练,并对在线支持向量回归模型进行分段存储,根据预测数据与子分段模型的匹配度,选取最优子分段模型预测输出,从而提高在线算法预测精度。通过对黑龙江移动通信话务量时间序列数据的实验结果表明,该算法既很好地保持了在线预测方法的运行效率,又通过分段使预测精度提高了5%～10%。     

一种应用于飞行场景仿真的图像注入模块设计

飞行场景仿真测试是目标特征捕获系统研制过程的重要组成部分,针对目标特征捕获系统模拟飞行场景仿真对场景图像显示的实时性以及数据传输高速率等挑战,本文提出了一种应用于飞行场景仿真的高速图像注入模块设计方案：以FPGA为核心器件,控制USB 3.0接口与LVDS总线实现图像的高速传输,利用FPGA进行图像转换提高图像显示的实时性,并采用基于乒乓操作的双缓存结构保证数据传输的连续性。实验结果表明,该模块在实现1.4Gbps图像传输速率的同时,保证了图像显示实时性与传输正确性。     

固定电压法与改进电导增量法结合的光伏发电系统最大功率点跟踪

由于光照强度、光伏阵列温度、负载时时变化,使光伏电池阵列的最大功率点也发生变化,需采用适当的最大功率点跟踪(MPPT)算法提高光伏转换率。提出固定电压法与改进的电导增量法结合的MPPT方法,先采用固定电压法将光伏阵列的工作点调整到最大功率点附近,以保证跟踪的快速性;而后利用变步长的电导增量法,使工作点电压与最大功率点电压近似相等。仿真结果表明,固定电压与电导增量法结合追踪最大功率点能够快速、准确地跟踪光伏阵列的最大功率点,减少了在最大功率点振荡的能量损失,提高了光伏发电系统的能量转换率。     

语义分割网络的 FPGA 加速计算方法综述

随着深度学习技术的发展和图像场景理解需求的提升,基于现场可编程门阵列(field programmable gate array, FPGA)部署语义分割网络,为用户提供低延迟、高能效的边缘端智能服务成为研究热点。针对语义分割网络结构中计算和存储密集型特点,构建基于FPGA的定制计算结构是研究的重点问题。鉴于此,本文在归纳总结语义分割网络基本原理和计算结构特点的基础上,分别从面向硬件资源约束的模型压缩方法和定制硬件架构设计两个角度阐述基于FPGA的语义分割网络加速计算方法,并重点对硬件架构设计中的计算结构设计和内存访问优化的典型方法进行总结。最后,展望了语义分割网络FPGA加速计算方法的发展趋势,以期为语义分割、边缘计算、定制高能效计算以及其他相关领域的研究者提供设计参考。     

高碱性脉石低品位氧化铜矿提铜研究进展

高碱性脉石低品位氧化铜矿属于"三高一低"的难处理的氧化铜矿, 其矿石具有高钙镁、高含泥量、高氧化率和低铜品位的特点。本文综述了该类矿物的资源特征、浸出方法和浸出液提铜方法。主要浸出方法包括:浮选法、氨浸法、细菌浸出等。铜氨溶液中提铜方法有萃取法、离子交换法、沉淀法等, 目前氨浸法和产氨菌浸出能有效而经济地浸出, 但氨浸法由于氨的挥发性和产氨菌浸出培养问题都有其缺陷, 因此, 笔者认为常温下低浓度氨浸-萃取或产氨菌浸出-萃取是从高碱性脉石低品位氧化铜矿石提取铜的未来发展方向之一。