简介：一种用外加磁场来增加大功率激光焊接材料焊缝深度的新技术日前在西北工业大学通过专家鉴定，项目总体研究属国内首创，各项经济技术指标达到国际先进水平。这项由航空科学基金资助的项目称为“对外磁场对U02激光焊熔深影响的研究”，是由西北工业大学焊接研究所刘金台副教授为首的课题组，历时4年攻关研究成功的。这是首次采用“外加磁场法”来抑制等离子体对激光传输的影响，

简介：目前，从全球制造业与互联网融合的情况来看，呈现出新要素、新动力、新模式、新链条、新格局的“五新”特征。因此，对制造业与互联网融合特征进行分析总结，对提高我国制造业竞争力，加快推进《中国制造2025》有重要意义。

简介：以淬硬层深度（渗碳淬火硬化层）为基础，对渗碳钢轴承的渗碳层深度进行研究，并找出金相法与硬度法测量渗碳层深度的对应关系；对渗碳轴承零件的生产过程检测和成品渗碳零件的最终检测具有指导意义。

简介：伴随着我国科技的不断发展,混动汽车已经成为了这个世纪工业改造发展的重要领域,其具备了新的部件和动力系统,产生了新的运行模式,但也要看到即便在掩蔽噪声方面比传统内燃机有了更进一步的改进,整车结构与系统变化下振动噪声方面依旧存在不少问题.本文结合笔者多年的工作实践经验,探讨深度混合动力汽车NVH问题及解决技术的应用.

简介：行人再识别是视频监控领域的关键问题之一，难点在于不同摄像机中同一行人的图像差异较大．基于行人图像的标识可由图像中的语义属性组合间接表示的假设，现提出使用一种基于深度哈希函数的行人再识别算法．通过卷积神经网络学习得到哈希函数，结合多目标损失函数保证分类的准确和哈希编码的有效，使得相似的图像能够获得相似的哈希编码，最后比较哈希特征间的汉明距离进行再识别．实验结果表明，深度哈希特征能够有效地进行行人再识别，提高了算法的执行效率．

简介：经过一年半的等待，CVT变速箱终于出现在了新天籁的配置清单中。它不仅不会再束缚VQ35发动机的性能表现，反而能让其发挥得更加醋畅淋淳，真可谓是如虎添翼了！

简介：通过进行淬火感应器结构的对比试验，找到提高表面淬火硬化层深度的途径。

简介：针对深度信念网络无法科学有效地确定网络模型深度和隐层神经元数目等问题，根据贪心算法思想，提出了一种动态构建深度信念网络模型的新方法.即从底层逐层构建深度信念网络的过程中，根据验证集错误分类率调整当前层神经元数目，使当前模型达到最优后，固定当前层神经数目，网络深度增加一层；继续调整下一层神经元数目，直至整个模型构建完成.最后，根据重构误差微调各层神经元数目.结果表明，与依据重构误差构建的深度信念模型相比，利用此方法构建的深度信念网络模型的分类准确率更高.

简介：基于深度学习的医学图像处理已成为该领域研究的热点。深度学习方法在各种医学图像应用中取得了优异性能,达到甚至超过了专家级医生的水平。本文首先简述深度学习模型的基本原理,尤其是监督学习算法中的各种神经网络,然后总结它们在医学图像分类与识别、定位与检测、分割、配准与融合等应用领域的研究进展,最后探讨医学图像处理深度学习方法面临的挑战及应对措施。

简介：为了确定各红外热成像定量测量方法在深度定量测量方面的检测能力，对深度定量测量方法原理进行了分析，并进行了实验研究。通过在碳纤维层压板反面制作平底孔的方法制造已知深度分层缺陷，采用红外热成像方法对已知缺陷进行检测，从理论上分析温差峰值时间、对数温度偏离时间以及对数温度二阶微分峰值时间与缺陷深度的关系，通过分析确定温差峰值时间法、对数温度偏离时间法、对数温度二阶微分峰值时间法对深度进行定量测量方法的适用性，并利用上述方法对已知缺陷进行深度定量测量分析，确定不同方法对深度定量测量的检测适用性及检测能力。实验结果表明，温差峰值时间法测量深度达到2mm，对数温度偏离时间法测量深度达到4mm，对数温度二阶微分峰值时间法测量深度达到5mm，同时对数温度二阶微分峰值时间法受三维热扩散影响小，检测无需选择参考区域。因此，对数温差二阶微分法所能测量的缺陷深度最大，准确性更高。通过对不同方法进行应用分析，能够明确不同深度定量测量方法的适用范围与检测准确性，为主动式红外热成像方法的定量检测提供依据。

简介：交通事故深度调查是近年来提升交通事故预防工作的一项重要措施,通过深度调查,可以对道路交通事故发生的深层次原因以及道路交通安全相关因素进行查找分析,准确发现安全隐患、管理漏洞及薄弱环节,并从预防交通事故角度出发,提出相关工作对策建议。本文对深度调查工作现状和面临的问题进行简要梳理,就建立完善相关机制作出探索和思考。

简介：摘要：火电厂抽汽储能深度调峰技术可以改善调峰能力，促进能源的梯级利用，提高能源利用的稳定性与安全性，因此得到了广泛的应用。本文深入分析了火电厂抽汽储能深度调峰技术运用时的蒸汽加热方案和储能释能优化路径，并结合具体的案例分析，说明该方案在保证机组运行安全和降低造价方面的优势，以期对我国的火电厂储能方式优化有积极的意义。

简介：

简介：人脸识别已经广泛地应用于日常生活中,作为关键技术之一的人脸清晰度评价成为了热门的研究课题.然而,传统的手工提取特征的方法在效果和鲁棒性上都有所欠缺.为此,我们运用卷积神经网络实现特征的构造和选择,有助于提高评价结果的准确率.同时针对网络复杂、参数过多和耗时长等问题,还提出将传统的卷积结构改造成双卷积层结构的方法来提升计算速度.经过大量的实验表明,本文提出的人脸清晰度评价算法能够准确地进行人脸清晰度的评估,并且具有较快的处理速度.

简介：自智能交通系统出现以来,汽车驾乘员的安全带检测一直是备受关注的研究课题.依据城市道路的交通卡口监控数据,研究一种基于深度学习的汽车驾乘人员安全带检测算法,能够准确识别驾驶员是否佩戴安全带.通过对卡口图片进行人工标定,并运用深度学习方法训练两个检测器和一个分类器,最终实现安全带的快速定位和分类.本文提出的方法在城市道路卡口采集的图像上检测效果较好.

简介：软件的图形用户界面(GUI)的视觉设计影响着用户的使用体验.在没有既定标准的情况下,测试人员对GUI评分的主观性和大量的重复性工作,会造成GUI测试的评分偏差和效率低下.针对上述问题,本研究工作构建了基于云平台的软件GUI自动测试系统,分别使用HOG+SVM模型和AlexNet模型对GUI图像进行特征提取并分类.考虑到软件GUI数据样本量小,提出利用迁移学习策略改善AlexNet网络的性能.针对用户的多样性和算法对计算性能的需求,GUI自动测试系统部署在云平台上,用户可以对软件GUI进行实时评估.实验证明,系统用于GUI自动测试具有良好的性能,并且可以避免主观因素的影响以及减轻软件测试员的工作量.

简介：摘要：媒体深度融合则是指不同媒介形态之间的深度融合，即将不同类型、不同格式、不同接入方式的媒介形态进行深度整合，从而实现信息传播的一体化。媒体融合的深入发展，给播音主持工作带来了新的挑战和机遇。播音主持在传统媒体环境下，节目形式较为单一，节目内容也较为单调。在媒体融合背景下，播音主持需要不断革新和创新，从内容、形式、风格等方面进行创新，提高节目的质量和水平。播音主持需要在坚持正确舆论导向的前提下，提高政治站位，注重内容的时代性和原创性。播音主持人需要不断提升专业能力和综合素质，不断增强服务意识和责任感。要努力在实践中不断积累经验，从思想观念、工作方式等方面进行创新和突破，充分发挥播音主持在传统媒体环境中的重要作用。

简介：公安交通集成指挥平台是公路交通安全防控体系“三位一体”建设的重要内容，也是公安交警部门科技信息化规划建设的四大信息平台之一。针对前端卡口过车图像质量差和干扰因素多的问题，本文提出一种基于深度学习算法的卡口车辆图像特征识别方法，实现车辆号牌号码、品牌型号、年检标识等车辆特征的准确识别和提取。与现有二次识别算法进行分析比较，在提升卡口过车图像识别准确率的同时，避免了人工设计特征带来的误差干扰，为公安交通集成指挥平台业务的开展提供了强有力技术支撑。

简介：新一代S40的出现，为原本以稳重和安全见长的沃尔沃品牌融入了更多的新鲜的、年轻化的活力因子。

简介：在此提出一种改进的深度卷积神经网络模型,该模型通过增加并联卷积层,拓展卷积神经网络宽度实现,有利于提取图像特征,提高网络性能;卷积层中对特征图像采用批量归一化方法进行预处理,加快网络训练.实验结果表明,该模型能更准确地学习宫颈癌细胞图像特征,从而有效降低了分类错误率.