对萨中老区稳油控水的再认识

1．对高含水后期含水上升变化的认识 随着新井不断投入生产，注采关系不断变化，井网问的注采关系也更加复杂，新老注水井各层段的水量如何分配就需要认真地研究解决。目前所采用的分层配注是以管理人员生产经验为主的粗放式方法，这不能满足注水井精细调整的需要。由于受储采失衡、新井产能低、老井措施效果变差、层系间调整余地缩小等因素的影响，油田出现了产量递减和含水上升加快的趋势，经多次专题讨论会的充分讨论，得到了以下认识。     

浅谈塑料标准中存在的问题

众所周知,标准是用来检验产品质量以及规范市场的依据,尤其是强制性标准,它的地位几乎等同于国家的法律法规。作为标准实施者,应如何去运用标准,大家很容易做到的是按步就班地去执行标准中的每一条款,而后根据数据对产品进行判定,其实不然,任何事物都不可能是完美的,包括我们所使用的标准。从事塑料制品检验近二十年,从中体会到标准的实施过程既需要持认真的态度,又需要有科学的眼光,要敢于用审视的思维去发现和判断所遇到的问题。下面通过几个方面来进行分析、探讨。一、个别标准中存有明显错误大多数产品标准中都有关于性能指标的计算公式…     

Fe—Ga—O系平衡测定

在钼丝炉内氩气保护下，利用固体电解质定氧探头测定了含镓１．８７％～６．２１％范围内Ｆｅ－Ｇａ－Ｏ三元系平衡时的氧活度，通过处理得到镓在铁液中的标准溶解自由能等热力学参数与温度的关系。     

一类自适应预测控制方法及在电液比例控制中的应用

为电液比例系统提供了一个输入输出增量式线性时变模型，采用加权限定记忆回归法来估计模型参数，在此基础上进而提出了一种自适应预测控制方法，并给出了最优控制律，仿真结果表明了该线性时变模型和参数估计算法的可行性，表明该自适应预测控制方法具有优良的控制品质。     

从来就是这么酷：佳能超薄N1220U扫描仪

随着多媒体技术的发展和互联网的广泛应用,扫描仪越来越受到人们的欢迎。不用说专业图文处理领域,就连制作一幅带有精美画面的网页、复制一份可进行编辑的书面文稿或者设计富有个性的贺卡等等,都离不开高品质的扫描仪。随着电脑价格的下调,扫描仪也随着降低了身价,作为家用电脑的普通配置进入了寻常百姓家。在众多的扫描仪中,特别值得一提的是彩色平板式扫描仪,它以体积小、重量轻、操作容易及价格便宜等特点成为目前计算机图像输入设备之首选。在过去的几年里,各扫描仪厂商抓住有利时机,不断改进扫描仪的性能和降低生产成本,从而…     

Al18B4O33W/Mg复合材料制备方法及其对材料性能及界面的影响

综述了硼酸铝晶须增强镁基复合材料的研究概况,着重介绍了该复合材料的制备方法、性能、界面行为以及制备工艺对其影响,并对硼酸铝晶须增强镁基复合材料当前研究当中存在的一些问题以及某些需要深入研究的方向进行了探讨.     

果蔬包装用可生物降解材料的制备与应用研究进展

目的 可生物降解材料具有高效和环保的特点,可以减轻传统石油基材料过度使用带来的环境污染问题,总结可生物降解材料及其制备技术的特点为进一步促进其在果蔬包装中的应用提供参考和基础。方法 首先对现有的可生物降解材料进行分类,其次探究其制备方法,然后对近年来可生物降解材料在生鲜果蔬包装中的应用,以及对生鲜果蔬保质期和质量的影响相关的研究进行总结和分析,最后对可生物降解材料的特点和应用前景进行归纳、分析和展望。结果 可生物降解材料具有良好的性能,适当的透气性和透湿性,较高的CO2/O2选择透过性,可大幅度地提高果蔬的货架期。结论 可生物降解材料相较于现有的保鲜包装材料有更好的保鲜效果,高效环保,能减轻不可降解材料对环境造成的污染问题。     

基于改进RetinaNet的船舶检测算法

目前基于深度学习算法的目标检测技术在合成孔径雷达（SAR）图像船舶检测中取得了显著的成果,然而仍存在着小目标船舶和近岸密集排列船舶检测效果差的问题。针对上述问题,提出了基于改进RetinaNet的船舶检测算法。在传统RetinaNet算法的基础上,首先,将特征提取网络残差块中的卷积改进为分组卷积,以增加网络宽度,从而提高网络的特征提取能力;其次,在特征提取网络的后两个阶段加入注意力机制,让网络更加专注于目标区域,从而提升目标检测能力;最后,将软非极大值抑制（Soft-NMS）加入到算法中,降低算法对于近岸密集排列船舶检测的漏检率。在高分辨率SAR图像数据集（HRSID）和SAR船舶检测数据集（SSDD）上的实验结果表明,所提改进算法对于小目标船舶和近岸船舶的检测效果得到了有效提升,与当前优秀的目标检测模型Faster R-CNN、YOLOv3和CenterNet等相比,在检测精度和速度上更加优越。     

基于核主量和线性鉴别分析的人脸识别算法研究

采用基于非线性核空间的主分量分析法(KPCA)和线性主元空间鉴别分析法(LDA)相结合的算法,首先将人脸图像在非线性高维空间中进行主成分分量降维,然后采用基于主元空间的LDA方法对子空间再度降维,同时利用欧式距离分类器(KNN)对样本进行有效的分类识别.采用Matlab和ORL人脸库对该算法进行验证,实验证明,该算法识别性能显著提高,明显优于其他算法.