装配夹具的设计及应用

设计一种能够使工件按一定的技术要求准确定位和牢固夹紧的杠杆夹具,提高产品质量和生产效率。     

多标签分类器准确性评估方法的研究

分类是数据挖掘领域研究的核心技术之一,分类器性能评估方法也是众多学者的研究热点之一。以往的分类器性能评估方法一般针对于单标签数据集,对于多标签问题并未涉及。文中主要针对多标签分类问题中的单实例情况,提出了一种多标签分类器准确性评估方法（EMOSIML）。该方法的思路是：如果分类器对一个多标签对象预测的类别标签是其属于的多个类别标签中的任何一个,则分类结果都是正确的。该方法用C#编程实现,并对朴素贝叶斯分类器进行分类器性能评估实验,实验结果表明,EMOSIML评估方法较传统的准确率评估方法更合理。     

现代信息网络系统频谱分析与精确测量

随着现代信息网络系统频谱分析研究的不断深入,对应用频谱分析仪测量信号的精确度提出了更高的要求。以信息网络系统匹配传输技术要求为标准,对信息进行必要的频谱分析,在综合考虑影响频谱仪灵敏度与测量精确度的各种因素后,选择最合理的测量方案,使测量结果更精确,确保信号传输更通畅。     

使用贝叶斯优化对遥感影像目标进行精确定位

针对大尺寸遥感影像目标检测中检测边框不精确的问题,提出使用高斯过程贝叶斯优化对遥感影像中的目标进行精确检测与定位。研究分为两个阶段,第一阶段使用基于边缘信息的EdgeBoxes算法对大尺寸遥感影像进行目标候选区域的选取,用分类器得到初始检测结果;为了得到更加准确的边框,在第二阶段,基于高斯过程的贝叶斯优化对每个目标的边框进行微调：①以目标初始边框为基准,在其周围选取与初始边框相交的边框集合,并得到一个高斯过程分布;②使用贝叶斯优化估计出下一个边框,并将其加入边框集;③求分类器对所有边框的得分,得分最高的边框作为下次迭代的基准边框;④重复若干次贝叶斯优化后得到最终的边框。实验结果表明：EdgeBoxes方法以较少的候选框可以得到较大的召回率,使用高斯过程的贝叶斯优化可以明显地提高检测边框的精度。     

Therapeutic Vaccines for HPV-Associated Oropharyngeal and Cervical Cancer: The Next De-Intensification Strategy?

The rise in human papillomavirus (HPV)-associated oropharyngeal squamous cell carcinoma (OPSCC) has prompted a quest for further understanding of the role of high-risk HPV in tumor initiation and progression. Patients with HPV-positive OPSCC (HPV+ OPSCC) have better prognoses than their HPV-negative counterparts; however, current therapeutic strategies for HPV+ OPSCC are overly aggressive and leave patients with life-long sequalae and poor quality of life. This highlights a need for customized treatment. Several clinical trials of treatment de-intensification to reduce acute and late toxicity without compromising efficacy have been conducted. This article reviews the differences and similarities in the pathogenesis and progression of HPV-related OPSCC compared to cervical cancer, with emphasis on the role of prophylactic and therapeutic vaccines as a potential de-intensification treatment strategy. Overall, the future development of novel and effective therapeutic agents for HPV-associated head and neck tumors promises to meet the challenges posed by this growing epidemic.     

基于精准分析与柔性智造的纺织产品开发

从产品开发设计、组织生产到市场销售,纺织企业通过行业动态和自身优势分析,明确细分市场定位并建立体系化产品结构能够显著提高新产品市场化率;通过信息共享、虚拟组织、竞争性合作、差异性互补以及社会创新等商业模式,充分发挥内外资源配置功能,建立完整高效的运营系统,能够有效提高时间效率和改善成本结构,从而实现满足客户需求并达成持续共赢的目标。     

基于负荷特征传导的配电台区全状态精准感知与数字化应用

针对低压配电网存在的状态感知水平较低、数据共享挖掘不足等典型问题,结合能源互联网示范台区项目建设内容,以能源互联网的建设理念进行"信息支撑"和"价值创造"2方面的技术突破和应用.首先利用用户负荷特征和故障特征在低压电网中的纵、横向传导特性,构建台区的变、线、户、相位、电气阻抗完整拓扑信息,极大简化采集架构,完成台区全状...     

一种梁杆结构稳定性分析的精确有限元法

在插值理论下，给出了梁杆系统在常规有限元方法中描述的切线刚度阵。由二阶理论和随动坐标法建立了梁杆系统精确几何非线性有限元增量平衡方程和切线刚度阵。针对有限元方法在结构稳定性分析中的应用，对常规有限元方法和精确方法进行了比较，用实例说明，精确方法较常规方法在计算精度、工作量方面有着巨大的优势。     

基于优化异质BP神经网络信息融合的清洁机器人定位研究

清洁机器人的移动定位是个复杂的非线性定位的问题,精密机械结构与路径规划无法补偿定位不精确造成的移动误差,提出一种基于异质RBF神经网络信息融合的清洁机器人定位技术,设计了智能机器人的控制系统、移动系统和感知系统,设计多个位姿传感器后,实时采集位置信息,在主控芯片中使用粒子群优化神经网络技术对多传感器的信息进行融合,计算清洁机器人的位置信息,解决了位置因素非线性强,定位误差大的问题,并且有效提高了神经网络的局部收敛能力;使用机器人多传感器的实验平台测试证明,这种方法下清洁机器人的移动中定位准确率较传统方法提高13%,具有很强的可靠性与实用性。     

电磁导引小车最小精确定位系统的研究

针对传统电磁导引很难实现精确定位和定位算法计算复杂度高的问题,提出了一种基于电磁导引的寻线行驶的小车,利用电流导轨外磁感应强度的差别进行导引定位的技术,依据毕奥-萨伐尔定律和独立提出的三维空间感应电动势的计算模型,对小车建立最小的精确定位系统的方法。此方法能对电磁导引小车建立最小精确定位系统,而且定位算法不复杂。通过实验证明此方法是可行的。