煤层气集输管道持液率影响因素及排液点优选

煤层气开采压力低、产量小,且常含有大量液态水,集输管道上坡段容易产生管道积液,使得摩阻增大并出现段塞流,引起压力骤降,不利于集输管道安全运行。本文利用模拟软件OLGA分析入口流量、管径、气液比和出口压力对煤层气集输管道持液率的影响,得到了煤层气集输管道各管段持液率分布规律,并进一步比较了基于管道持液率、流型、压降和排液点个数的4种排液点设置方案。结果表明,煤层气集输管道压力骤降段均出现在上坡段,出口压力对管道持液率影响最为显著,入口流量和气液比对管道持液率影响规律相似,不同管径下管道持液率在流动方向上的分布也具有一定的相似性;设置排液点后,管道持液率明显下降,管道积液情况得到改善,且方案比较表明,当排液点设置在管段低洼处时,管道持液率最低,且各管段均无段塞流出现,管道压降最小。     

高清几何缓存多尺度特征融合的渲染超分方法

人们对图像显示设备高分辨率和逼真视觉感知的需求随着现代信息技术的发展日益增长, 这对计算机软硬件提出了更高要求, 也为渲染技术在性能与工作负载上带来更多挑战. 利用深度神经网络等机器学习技术对渲染图像进行质量改进和性能提升成为了计算机图形学热门的研究方向, 其中通过网络推理将低分辨率图像进行上采样获得更加清晰的高分辨率图像是提升图像生成性能并保证高清细节的一个重要途径. 而渲染引擎在渲染流程中产生的几何缓存(geometry buffer, G-buffer)包含较多的语义信息, 能够帮助网络有效地学习场景信息与特征, 从而提升上采样结果的质量. 设计一个基于深度神经网络的低分辨率渲染内容的超分方法. 除了当前帧的颜色图像, 其使用高分辨率的几何缓存来辅助计算并重建超分后的内容细节. 所提方法引入一种新的策略来融合高清缓存与低清图像的特征信息, 在特定的融合模块中对不同种特征信息进行多尺度融合. 实验验证所提出的融合策略和模块的有效性, 并且, 在和其他图像超分辨率方法的对比中, 所提方法体现出明显的优势, 尤其是在高清细节保持方面.     

瓷砖表面非常规尺寸瑕疵的检测

与普通目标检测任务不同,瓷砖表面瑕疵检测的困难之处在于检测小尺寸和大长宽比等非常规尺寸的目标.为了解决这两个问题,本文提出了一种基于改进Cascade R-CNN的新型瓷砖表面瑕疵检测算法.为了提高模型对小瑕疵的检测能力,本文模型利用侧向连接结构进行上下层语义信息的融合,使用可切换空洞率的空洞卷积来增加模型的感受野;为了提高模型对于大长宽比瑕疵的检测能力,本文模型在标准卷积上引入偏移域以更好提取目标特征信息.此外,本文模型调整Cascade R-CNN框架中预选锚框的大小和长宽比例.实验结果表明,在从瓷砖工厂收集的数据集上,本文所提出算法的平均精度均值(mean average precision, mAP)达到了73.5%,比改进前的Cascade RCNN模型提高了9.7%.本文实验代码可从以下链接获取:https://github.com/mashibin/Ceramic-tile-defect-detection.     

水泥净浆、砂浆及混凝土早期收缩 与内部湿度

采用早龄期混凝土变形与内部湿度测量装置,测量了水泥净浆、砂浆和混凝土的自由变形及内部湿度变化规律.结果显示:水泥净浆、砂浆和混凝土早期变形均具有先膨胀后收缩的特征,膨胀结束点之后的变形为有效变形;3种水泥基材料的早期收缩随龄期的发展遵循双阶段模式,即早期的快速发展期(阶段Ⅰ)和随后的缓慢发展期(阶段Ⅱ);在阶段Ⅰ,3种材料收缩差异不大,骨料对收缩变形的约束作用主要体现在阶段Ⅱ;最终混凝土收缩最小,砂浆次之,水泥净浆最大.从浇筑开始,材料内部湿度经历早期的水气饱和期(相对湿度RH=100%)和随后的湿度下降期,湿度下降的起始点基本与收缩发展阶段Ⅱ起始点相对应,表明阶段Ⅱ的收缩与内部湿度下降密切相关.收缩变形的双阶段模式及其与湿度发展的对应关系揭示了水泥基材料早期变形机制由化学减缩控制到湿度控制的转换过程.     

Practical Fabrication of Discrete Chebyshev Nets

We propose a computational and practical technique to allow home users to fabricate discrete Chebyshev nets for various 3D models. The success of our method relies on two key components. The first one is a novel and simple method to approximate discrete integrable, unit-length, and angle-bounded frame fields, used to model discrete Chebyshev nets. Central to our field generation process is an alternating algorithm that takes turns executing one pass to enforce integrability and another pass to approach unit length while bounding angles. The second is a practical fabrication specification. The discrete Chebyshev net is first partitioned into a set of patches to facilitate manufacturing. Then, each patch is assigned a specification on pulling, bend, and fold to fit the nets. We demonstrate the capability and feasibility of our method in various complex models.     

CL2MDP脂质体的制备及对小鼠肝脏Kupffer细胞的作用

目的: 建立制备氯磷酸二钠（CL₂MDP）脂质体的方法,并观察其剔除小鼠肝脏Kupffer细胞的效果。方法: 采用脂质体包裹CL₂MDP,分光光度计检测包封率;并给BALB/c小鼠尾静脉注射（0.1 mL/10 g）;3 d 后,免疫组化检测小鼠Kupffer细胞的数量(抗小鼠F4/80表达阳性),流式细胞仪检测分离后肝脏贴壁细胞表达的CD11c,数据统计分析。结果: CL₂MDP包封率( %) 为 20.1±2.9;免疫组化结果,小鼠Kupffer细胞数量在PBS组为（16.2±1.8）个,CL₂MDP脂质体组为（4.3±1.1）个（P<0.05）;流式细胞仪检测分离后肝脏贴壁细胞,PBS组细胞高表达CD11c(82.3±1.8)％,而CL₂MDP脂质体为(7.3±0.9)％（P＜0.01）。结论: 本研究建立了CL₂MDP脂质体剔除小鼠肝脏Kupffer细胞的模型,为进一步研究Kupffer细胞功能,提供新的手段。     

A Bluetooth Routing Protocol Using Evolving Fuzzy Neural Networks

In this paper, a routing protocol which utilizes the characteristics of Bluetooth technology is proposed for Bluetooth-based mobile ad hoc networks. The routing tables are maintained in the master devices and the routing zone radius for each table is adjusted dynamically by using evolving fuzzy neural networks. Observing there exists some useless routing packets which are helpless to build the routing path and increase the network loads in the existing ad hoc routing protocols, we selectively use multiple unicasts or one broadcast when the destination device is out of the routing zone radius coverage of the routing table. The simulation results show that the dynamic adjustment of the routing table size in each master device results in much less reply time of routing request, fewer request packets and useless packets compared with two representative protocols, Zone Routing Protocol and Dynamic Source Routing.     

GC-MCR:有向图约束指导的并发缺陷检测方法

约束求解应用到程序分析的多个领域,在并发程序分析方面也得到了深入的应用.并发程序随着多核处理器的快速发展而得到广泛使用,然而并发缺陷对并发程序的安全性和可靠性造成了严重的影响,因此,针对并发缺陷的检测尤为重要.并发程序线程运行的不确定性导致的线程交织爆炸问题,给并发缺陷的检测带来了一定挑战.已有并发缺陷检测算法通过约减无效线程交织,以降低在并发程序状态空间内的探索开销.比如,最大因果模型算法把并发程序状态空间的探索问题转换成约束求解问题.然而,其在约束构建过程中会产生大量冗余和冲突的约束,大幅度增加了约束求解的时间以及约束求解器的调用次数,降低了并发程序状态空间的探索效率.针对上述问题,提出了一种有向图约束指导的并发缺陷检测方法 GC-MCR (directed graph constraint-guided maximal causalityreduction).该方法旨在通过使用有向图对约束进行过滤和约减,从而提高约束求解速度,并进一步提高并发程序状态空间的探索效率.实验结果表明:GC-MCR方法构建的有向图可以有效优化约束的表达式,从而提高约束求解器的求解速度并减少求解器的调用次...     

面向时间感知的知识超图链接预测

知识超图是一种使用多元关系表示现实世界的异构图,但无论在通用领域还是垂直领域,现有的知识超图普遍存在不完整的情况.因此,如何通过知识超图中已有的链接推理缺失的链接是一个具有挑战性的问题.目前大多数研究使用基于多元关系的知识表示学习方法完成知识超图的链接预测任务,但这些方法仅从时间未知的超边中学习实体与关系的嵌入向量,没有考虑时间因素对事实动态演变的影响,导致在动态环境中的预测性能较差.首先,根据本文首次提出的时序知识超图定义,提出时序知识超图链接预测模型,同时从实体角色、位置和时序超边的时间戳中学习实体的静态表征和动态表征,以一定比例融合后作为实体嵌入向量用于链接预测任务,实现对超边时序信息的充分利用.同时,从理论上证明模型具有完全表达性和线性空间复杂度.此外,通过上市公司的公开经营数据构建时序知识超图数据集CB67,并在该数据集上进行了大量实验评估.实验结果表明:模型能够在时序知识超图数据集上有效地执行链接预测任务.