基于深度卷积长短时神经网络的视频帧预测

针对视频帧预测中难以准确预测空间结构信息细节的问题，通过对卷积长短时记忆（LSTM）神经网络的改进，提出了一种深度卷积长短时神经网络的方法。首先，将输入序列图像输入到两个不同通道的深度卷积LSTM网络组成的编码网络中，由编码网络学习输入序列图像的位置信息变化特征和空间结构信息变化特征；然后，将学习到的变化特征输入到与编码网络通道数对应的解码网络中，由解码网络输出预测的下一张图；最后，将这张图输入回解码网络中，预测接下来的一张图，循环预先设定的次后输出全部的预测图。与卷积LSTM神经网络相比，在Moving-MNIST数据集上的实验中，相同训练步数下所提方法不仅保留了位置信息预测准确的特点，而且空间结构信息细节表征能力更强。同时，将卷积门控循环单元（GRU）神经网络的卷积层加深后，该方法在空间结构信息细节表征上也取得了提升，检验了该方法思想的通用性。     

基于密集连接空洞卷积神经网络的青藏地区云雪图像分类

为了提高高纬度地区云雪卫星图像的识别准确率,提出了密集连接空洞卷积神经网络与空洞卷积相结合的方法进行云雪卫星图像识别研究。该方法首先采用常规卷积层对图像进行处理得到特征图,然后采用多个密集块和过渡层对特征图进行处理。其中,密集块中采用跨层连接的方式实现了网络中所用层的特征传递,使得大量云雪特征得到重用,同时减轻了训练过程中的梯度消失问题。密集块中的卷积核采用空洞卷积,在减少参数量的同时扩大局部感受野,对云雪的光谱信息进行特征提取。最后,该方法采用平均全局池化层与全连接层得到云雪图像的预测结果。实验结果表明,与其他机器学习方法相比,该方法能够提高卫星云雪图像的识别准确率,具有良好的泛化能力。     

有效特征参数分类正常与病理语音

采用残差信号的特征参数——基音幅值（Pitch Amplitude,PA）和频谱平坦度（Spectral Flatness of the Residue Signal,SFR）与语音信号倒谱域特征参数——倒谱峰值突出（Cepstral Peak Prominence,CPP）来区分正常与病理语音,在萨尔布吕肯语音数据库中选择自然音调的正常与病理语音/a/进行仿真实验。统计结果表明,与正常语音相比,病理语音的PA较小,SFR更接近零,CPP也较小。结合其他传统特征参数分析对比,证明SFR、PA和CPP更能有效分类正常与病理语音。通过不同分类算法比较,得出支持向量机的分类准确率相对更高。     

氯氧镁水泥涂层钢筋混凝土长期耐久性及退化规律分析

针对氯氧镁涂层钢筋混凝土(coated reinforced magnesium oxychloride cement concrete, CRMOCC)长期耐久性尚无研究的问题,结合西部盐湖、盐渍土环境,对CRMOCC进行溶液浸泡试验研究其长期耐久性退化规律。采用电化学试验、超声波试验、质量检测试验和微观试验对不同浸泡的试件进行耐久性研究;以相对锈蚀评价参数(ω₁)、相对动弹性模量评价参数(ω₂)和相对质量评价参数(ω₃)评价CRMOCC长期耐久性。结果表明：经过2 160 d的溶液浸泡试验后,以ω₁为耐久性评价指标,裸钢已达到锈蚀状态,涂层钢筋仍处于未锈蚀状态,以ω₂、ω₃为耐久性评价指标,涂层钢筋和裸钢试件均处于出现损伤未达破坏状态,涂层钢筋试件耐久性退化低于裸钢试件,表明涂层对钢筋具有良好的保护效果;以ω₁、ω₂、ω₃作为退化参数,CRMOCC可靠度曲线分别在25 000、20 00...     

预应力斗栱腹杆空间组合桁架的工程技术研究

将预应力斗棋腹杆空间组合桁架加固技术应用于多层多跨工业建筑.详细地介绍了方案的影响因素和设计内容,分析了结构的特点,对加固前后结构的自振频率、振动速度、振动加速度等参量进行了测试与比较.工程实践表明,该技术的加固效果显著,有一定的工程参考价值.     

汽车新型压铸零部件的铸造工艺分析

对Mg-9Al-1Zn-05Ce汽车新型压铸零部件试样进行了压铸成型,并进行了力学性能和耐腐蚀性能的测试和分析。结果表明：随浇注温度的升高和压射速度的加快,试样的抗拉强度、屈服强度先增大后减小,腐蚀电位正移后逐渐负移,伸长率变化幅度较小,力学性能和耐腐蚀性能均先提升后下降;与620 ℃浇注温度压铸时相比,650 ℃浇注温度下的抗拉强度、屈服强度分别增大了1308%、2378%,断后伸长率减小了1%,腐蚀电位正移了43 mV;与1 m/s压射速度压铸时相比,3 m/s压铸下的抗拉强度、屈服强度分别增大了1120%、1645%,断后伸长率减小了08%,腐蚀电位正移了31 mV。Mg-9Al-1Zn-05Ce汽车新型压铸零部件的压铸工艺参数优选为：650 ℃始锻温度、3 m/s压射速度。     

抗硫酸盐水泥混凝土的合理试件尺寸选取

采用两种不同尺寸的混凝土试件进行室内混凝土抗硫酸盐腐蚀性快速破坏试验,寻求适用于室内混凝土抗硫酸盐腐蚀性快速破坏试验的最合理的混凝土试件尺寸。结果表明：采用尺寸为100mm×100mm×400mm的混凝土试件比采用尺寸为40mm×40mm×160mm的混凝土试件进行抗硫酸盐腐蚀性快速破坏试验的试验结果具有较好的准确性,所以进行混凝土抗硫酸盐腐蚀性室内快速破坏试验时选取100mm×100mm×400mm的试件尺寸较为合理。     

复合钾盐聚合物钻井液的研制及应用

四川金秋区块深盆气资源丰富,但存在地层压力系数较高、气层活跃、CO2气侵严重、上部存在较厚的紫红色泥岩层极易造浆等难题,且甲方要求不能影响测井,这些均对钻井液提出了较高要求。针对以上问题,结合该地区特点,优选出复合钾盐抑制剂、降滤失剂等处理剂,研发出复合钾盐聚合物钻井液。该体系对泥岩岩屑一次回收率93%、抗CO2、钙镁离子污染能力强,密度最高可达2.20~2.30 g/cm3。现场应用结果表明,该体系能够满足四川金秋区块的钻井需要。     

《粮食加工》近5年基本情况及引证报告分析

《粮食加工》杂志从2002-2006年5年间，油料加工类文章减少，稻谷加工类文章逐渐增加；第一作者涉及全国25个省、市、区，其中国外1篇；涉及全国高等院校90所；在国内粮食行业15种期刊中，总被引频次为280；影响因子为0．357，列第4位；基金论文比为0．10，并列第4位。     

基于Azure AutoML的泥沙预报模型构建与应用

泥沙预报是开展水库泥沙实时调度的前提,而水沙作用机理和演进规律的复杂性又导致开展高效、精准的泥沙预报较为困难。基于微软在2018年发布的Azure AutoML自动化机器学习技术,进行了泥沙预报模型构建与应用的探索。选取三峡水库泥沙重要控制站——寸滩、清溪场、万县、黄陵庙站构建了含沙量预报模型,并从模型构建与评估、预报精度、输入因子重要性等角度开展了分析。研究结果表明：Azure AutoML技术可便捷地进行自动化机器学习模型的构建,基于该技术建立的预见期为1～3 d的模型针对沙峰消退阶段和含沙量较小阶段预报效果较好;预见期为1～2 d的模型可以对沙峰开展较为准确的预报;寸滩、清溪场站含沙量主要受到上游来沙的影响,而万县、黄陵庙站的含沙量自相关性较强。