点云空间与反射强度融合的非结构化道路可行驶区域检测

可行驶区域检测旨在检测和提取智能车辆在道路上可行进的区域, 目前主流的检测方法主要基于三维激光雷达的空间特征实现, 难以处理路面边缘无清晰空间特征的非结构化道路. 为此, 本文提出了一种基于点云空间和反射强度融合的非结构化道路可行驶区域检测方法. 首先, 通过融合反射强度因子改进了基于空间特征的柱坐标系检测模型; 然后, 使用强度和降维空间检测对检测精度较低的环形检测模型进行优化, 并将其与柱坐标系检测模型联合使用以提高方法检测准确率; 最后, 在自录实际道路数据集上进行对比实验. 实验结果表明本文方法显著提高了非结构化道路可行驶区域检测的成功率与精确率, 在结构化道路上也具有良好效果.     

南京地铁抢“尝”幕墙处理新技术

前天,一项命名为“双切面后切背栓式瓷板干挂新工艺”的陶瓷新技术,经过来自建设部标准司、国家幕墙委员会等专家的“笔试”、“面试”后正式通过评审。这项技术目前在国内幕墙的技术处理上属于首创,而南京地铁将在全国首试这项新工艺。有关专家介绍说,以南京目前的高层楼宇为例,其外立面幕墙基本是粉刷的,没见过有像多层住宅那样外立面贴瓷砖或大理石的,其奥秘就在于大理石等石材本身自重较大,时间长了容易脱落砸伤行人。另外,大理石还存在辐射、渗水等“毛病”,而“双切面后切背栓式瓷板干挂”的陶瓷新工艺,新就新在比普通的石材轻,而且在…     

并行计算机系统符号调试器的设计与实现

设计并实现了PAR95并行程序符号调试系统MDBG（MultiprocessorDebugger）。该系统对编译连接产生的符号调试信息进行分析,产生符号调试表;通过对i860操作系统进行扩充,对程序的运行进行控制;通过T805操作系统来完成各节点机之间及它们与主机之间的通讯。该系统具有友好的用户界面,用户能方便地在本系统上调试应用程序。     

调控沉淀剂制备不同形貌Cu_2O及其抗菌性能研究北大核心

以五水硫酸铜(CuSO_4·5H_2O)为铜源,L-抗坏血酸(AA)为还原剂,NaOH、Na_2CO_3、NaHCO_3、NH_3·H_2O为沉淀剂,采用沉淀法制备了不同形貌的Cu_2O。采用X射线衍射(XRD)、扫描电子显微镜(SEM)、透射电子显微镜(TEM)、纳米粒径电位分析仪对样品结构、形貌进行了表征。结果表明:通过调控沉淀剂分别合成了立方体、凹面立方体、花状、空心球Cu_2O,其中花状和空心球Cu_2O由更小的Cu_2O颗粒组合而成;抗菌结果表明不同形貌Cu_2O抗菌性能大小:空心球>立方体>凹面立方体>花状。     

应用酶联免疫吸附试验检测血清桥粒芯蛋白抗体水平监测寻常型天疱疮患者病情变化

目的:研究较大样本寻常型天疱疮(pemphigus vulgaris,PV)患者,血清抗桥粒芯蛋白(desmoglein,Dsg)1和抗Dsg3特异性抗体酶联免疫吸附试验(enzyme-linked immunosorbent assay,ELISA)指数长期的变化情况,观察其与病情变化的相关性,探讨其用于病情监测、预测疾病复发和指导治疗的可行性.方法:对20例确诊PV的患者进行长期随访,收集患者在各随访时间点的血清,记录每次随访时的病情并进行评分(autoimmune bullous skin disorder intensity score,ABSIS);检测患者血清的间接免疫荧光(indirect immunofluorescence,IIF)滴度、Dsg3 ELISA指数和Dsg1 ELISA指数;利用统计学方法和做图方法分析病情评分与Dsg3 ELISA指数、Dsg1 ELISA指数和IIF滴度之间的关系.结果:PV患者皮肤和口腔的病情评分,分别与Dsg3 ELISA指数、Dsg1 ELISA指数和IIF滴度均具有显著性关联(P＜0.01),患者疾病活动期和临床缓解期两组间Dsg3 ELISA指数、Dsg1 ELISA指数和IIF滴度差异均有统计学意义(P＜0.01).各组患者相关性分析发现,Dsg3 ELISA指数、Dsg1 ELISA指数和IIF滴度几乎均与病情平行波动变化,ELISA指数优于IIF的平行性,并且ELISA指数可以预测病情是否会反复,从而指导治疗.结论:PV患者血清抗Dsg3抗体ELISA指数与病情变化平行波动,可以反映疾病的活动程度,可用于病情监测,并可为临床上预测疾病复发,指导临床调整治疗提供有利的实验室证据.     

CTI技术在天津市电力公司客户服务中心的应用

本文介绍了CTI在天津市电力公司客户服务中心的应用情况，CTI技术的实现方式，以及所带来的效益。     

基于多粒度区域相关深度特征学习的行人重识别

在对行人重识别的研究中,联合使用从图像中提取的全身与局部特征已经成为当前的主流方法.但是许多基于深度学习的重识别模型在提取局部特征时忽略了它们在空间上的相互联系,当不同行人具有局部相似的外观时,这些局部特征的辨别能力会受到很大影响.针对该问题,提出了一种学习多粒度区域相关特征的行人重识别方法.该方法在对骨干网络提取的卷积特征张量作不同粒度的区域划分后,设计了区域相关子网络模块来学习融入空间结构关系的各局部区域特征.在区域相关子网络模块中,为了赋予局部特征与其他区域相关联的空间结构信息,综合利用了平均池化运算的空间保持能力与最大池化运算的性能优势.通过对当前特征和其他各区域的局部特征进行联合处理,使各局部特征间产生很强的空间相关性,提升了特征判别能力.在区域相关子网络模块的设计上,采用了与深度残差网络相同的短路连接结构,使得网络更易于优化.最后,由全身特征与使用区域相关子网络增强后的各局部区域特征联合实现行人重识别.Market-1501,CUHK03,DukeMTMC-reID 3个公开数据集上的实验结果表明,所提算法取得了优于当前主流算法的行人身份匹配准确率,具有非常优秀的重识别性能.     

用正序反时限和负序反时限构成的集成电路型电动机保护

本文提出用正序反时限电流继电器反应电动机的过负荷、堵转和三相短路故障，用负序反时限电流继电器反应电动机的继相、转子鼠笼开焊、匝间短路和各种不对称短路故障。反时限特性能与定子绕组允许的温升特性相匹配，并考虑了热积累效应的影响。同时还考虑了可靠躲开自起动电流的措施。利用集成电路构成的这种新型保护，具有灵敏度高、动作电流误差小、功耗小、体积小、性能价格比高等优点。     

改进的形态学和小波变换边缘检测算法研究

针对传统数学形态学边缘检测算法存在的图像噪声干扰、边缘分辨率较低等问题,提出了一种基于数学形态学与小波变换方法相结合的边缘检测改进算法。在小波域中,对图像分解的弱边缘进行适当的加强,对低频系数采用模极大值法进行边缘处理,对边缘细节比较多的高频系数采用基于多尺度的双结构元素数学形态学算法进行边缘检测,最终得到图像的完整边缘。实验结果表明与传统的小波变换边缘检测法以及数学形态学边缘检测等方法相比,此种算法更能有效提取准确的边缘信息,而且又具有很强的抗噪性,是一种有效的边缘检测方法。     

一种近似模型表示的启发式Dyna优化算法

针对基于查询表的Dyna优化算法在大规模状态空间中收敛速度慢、环境模型难以表征以及对变化环境的学习滞后性等问题,提出一种新的基于近似模型表示的启发式Dyna优化算法(a heuristic Dyna optimization algorithm using approximate model representation, HDyna-AMR),其利用线性函数近似逼近Q值函数,采用梯度下降方法求解最优值函数.HDyna-AMR算法可以分为学习阶段和规划阶段.在学习阶段,利用agent与环境的交互样本近似表示环境模型并记录特征出现频率;在规划阶段,基于近似环境模型进行值函数的规划学习,并根据模型逼近过程中记录的特征出现频率设定额外奖赏.从理论的角度证明了HDyna-AMR的收敛性.将算法用于扩展的Boyan chain问题和Mountain car问题.实验结果表明,HDyna-AMR在离散状态空间和连续状态空间问题中能学习到最优策略,同时与Dyna-LAPS(Dyna-style planning with linear approximation and prioritized sweeping)和Sarsa(λ)相比,HDyna-AMR具有收敛速度快以及对变化环境的近似模型修正及时的优点.