基于多视数据重构损失标定的叶片型面光学检测

航发叶片型面检测是保证叶片加工质量、工作性能和使用寿命的关键环节。对此,该文开发一套基于线激光器的叶片型面检测平台;在完成线激光器与叶片相对位姿校准及Z向测量基准建立基础上,实现叶片型面特定截面处型线数据的多视采集;提出一种基于多视数据重构损失标定回转中心的型线重构方法。以两种典型燃气轮机导向叶片为检测对象,所提出方法获取的检测数据与三坐标测量机检测数据的对比结果表明,轮廓度检测平均绝对偏差在0.022 mm以内,最大标准偏差为0.0186 mm,最大RMS估计为0.0251 mm;特征参数检测最大偏差为0.0401mm。实验结果验证了所提出方法面向叶片型面检测的可行性。

基于卷积神经网络和模态转换的磁瓦内部缺陷检测方法

针对人工检测磁瓦内部缺陷过程中需要成熟的经验知识,检测过程不稳定且效率较低等问题,设计一套智能化检测系统。受人工检测的启发,提出一种基于卷积神经网络和模态转换的磁瓦内部缺陷检测方法。将时域信号转换为时-频域语谱图,利用卷积神经对语谱图提取特征并分类。为更精准地强调重要信息而抑制无关信息,将坐标注意力机制引入到卷积神经网络中。提出的基于卷积神经网络和模态转换的预测模型的准确率达到98.4%,证明提出的检测方法对于磁瓦内部缺陷检方法是有效的。实验结果表明,模态转换和坐标注意力机制能提升模型的性能。

三大专项计划

“我出生在一个偏远的乡镇,从小对外面的世界心怀向往,所以我把清华北大视为自己的目标,一直努力学习,相信自己值得拥有更精彩的人生。很多人不理解,嘲笑我是痴人说梦。但冲刺的最后阶段,专项计划给了我绝佳的助力,用降分优惠鼓励着像我一样的寒门学子,让我们相信,只要刻苦向上,名校将不再是一个遥不可及的梦。”

光敏音乐盒

音乐盒在人们生活中使用率越来越低,在现代生活中年轻人已经不在使用音乐盒了。因此,本设计的主要目的就是设计一款现代化,人性化的音乐盒。当通电运行后,首先进行系统初始化,液晶屏进入工作模式,显示实时时间;并且同时通过人体红外检测是否有人,如果没有,则进入休眠状态;如果有,则进入工作状态,并且通过人工操控播放音乐。本设计既能做到对传统音乐盒的改变,也同时还能让音乐盒重新回到人们的生活中,具有一定的应用价值。

基于多支路卷积神经网络的磁瓦表面缺陷检测算法

针对磁瓦表面缺陷检测难度大和精度低的问题,提出了一种新的磁瓦表面缺陷检测算法。首先,设计了一种多支路网络结构,并在各支路中构建了一种能有效提取磁瓦图像特征的卷积神经网络;然后,引入注意力模块突出图像的重要特征;最后,通过判别相关分析使同类特征的相关性和不同类特征的差异性最大化,并通过级联融合得到优化的磁瓦图像融合特征。在磁瓦图像数据集上,对算法检测性能进行了测试,测试精度达到99.90%;在实际检测工作中,本文算法的检测准确率保持在99%以上,检测速度达到129块/min。实验和运行结果表明:本算法检测精度高,性能稳定可靠,能满足磁瓦大批量生产实时在线检测要求。

肠道病毒71型防治研究进展

肠道病毒71型(enterovirus 71,EV71)是引发5岁以下婴幼儿患重症手足口病(hand,foot and mouth disease,HFMD)的主要病原体,该病会引发中枢神经系统损伤,严重时可导致患儿死亡。考虑到该病的致死率和致残率高,本文现对目前预防EV71感染的疫苗以及治疗手段做出综述。

另一条路径实现军营梦

案例简介傅同学,湖南省怀化市某重点中学文科男生,2018年参加高考,总分为356分,距离当年三本线130分,但仍然实现了他的军营梦。356分,也能实现军营梦傅同学的父母从商,故从小给予他的陪伴不多。2018年高考前夕,傅妈妈特意赶回怀化家中陪伴他。2018年6月,傅妈妈听了一场有关志愿填报的讲座。讲座结束后,傅妈妈咨询了当时讲课的高考志愿规划师。

非编码RNA与病毒性心肌炎

病毒性心肌炎(Viral myocarditis,VMC)是一种由病毒感染所引起的以心肌细胞炎症为特征的疾病。由于病毒性心肌炎的发病机制尚未完全研究清楚,因此该病的诊断及治疗对于临床医生来说仍具有极大的挑战性。非编码RNAs (Non-coding RNAs,ncRNAs)是一类不具有编码蛋白质功能的RNA,越来越多的研究表明ncRNAs参与到调控VMC的发生和发展过程中,这可能成为VMC的治疗或诊断的新研究靶点。文中对近3年来关于ncRNAs在VMC的发病机制及诊断中可能发挥的作用进行了综述。