皮革制造企业物流供应链管理模式创新

本文将大数据分析技术引入皮革制造企业物流管理中,以此对其供应链模式进行创新性改造。重点介绍了皮革制造企业在物流供应链管理模块存在的不足,结合大数据技术和物联网技术,提出了解决皮革制造企业物流供应链管理实际问题的具体思路。并利用无线传感器网络软件和硬件平台,构建了智能物流供应链管理系统框架,运用花粉算法和XGBoost模型分别解决了物流供应链管理中实物定位问题和供应链需求预测问题。

基于实例分割技术的草莓叶龄及冠幅表型快速提取方法

[目的/意义]为解决高通量草莓叶龄及冠幅提取问题,提出一种基于移动式表型平台和实例分割技术的高通量表型提取方法。[方法]利用小型移动式表型平台对温室内盆栽草莓植株的俯拍图像进行数据获取,并利用改进型Mask R-CNN(Convolutional Neural Network)模型对图像进行处理,以此获取草莓植株叶龄信息。首先利用带有分组注意力模块的Split-Attention Networks(ResNeSt)骨干网络替换原有网络,从而提高图像特征信息提取精度和执行效率。在训练时,利用Mosaic方法对草莓图像进行数据增强,并且使用二元交叉熵损失函数对原本的交叉熵分类损失函数进行优化,以达到更好的植株与叶片的检测准确度。在此基础上,对训练结果进行后处理,利用标定比值对冠幅进行计算。[结果和讨论]该方法能够在ResNeSt-101骨干网络下,实现80.1%的掩膜准确率和89.6%的检测框准确率,并且能够以99.3%的植株检测正确率和98.0%的叶片数量检出率实现高通量的草莓叶龄估算工作。而模型推理后草莓植株南北和东西向冠幅测试值与真实值相比误差均低于5%的约占98.1%。[结论]该方法有着较高的鲁棒性,能够为智慧农业下高通量植物表型获取与解析工作提供技术支持。

基于MySQL的数据管理系统设计与实现

为解决实践十号卫星有效载荷地面实验过程中实验数据统一管理的问题,文中设计了基于MySQL的数据管理平台。针对实验装置本身的特点提出了一种数据管理方法 ,采用MySQL数据库存储解析后的实验数据,实现实验装置地面实验过程的监控以及实验数据的查询统计分析,以图线和表格两种方式显示查询结果。实验结果表明,该数据管理系统能够精确解析实验数据,方便实验人员查询分析实验数据、修改解析参数。

基于一维卷积神经网络的舰船尾流检测

为了提高舰船尾流的检测准确率,提出一种基于一维卷积神经网络(1DCNN)的舰船尾流检测方法。利用舰船尾流散射回波模型构建仿真数据集,通过水箱仿真实验验证散射回波模型的可靠性并构建实验数据集,最后综合考虑不同结构模型的检测准确率和参数量搭建了1DCNN并与传统检测算法(基于单分类支持向量机和反向传播神经网络)在数据集上进行对比分析。仿真结果表明,相比与传统检测算法,文中所提出的1DCNN提高了不同信噪比下舰船尾流的检测准确率和检测效率,具有较好的工程应用价值。

一种舰船声尾流回波信号建模方法

通过声尾流回波信号模型构建仿真数据是研究舰船尾流的重要方式。文中针对已有模型忽略单个气泡散射回波的不足,提出了一种分区域点散射模型。该模型首先依据不同舰船尺寸、航行速度和海况确定尾流几何模型,进而根据气泡尺寸分布划分尾流为不同散射区域;然后根据收发平台的波束宽度、位置和发射角度确定尾流自导系统作用范围;最后划分尾流自导系统作用范围为有限散射单元,综合考虑传播损失后根据点散射模型计算尾流散射回波信号。仿真和水箱实验结果表明,文中所提模型可用于舰船尾流仿真,并为进一步开展尾流检测和识别提供支撑。

鞋服品牌零售模式发展创新路径分析

本文对我国鞋服品牌零售行业在期前已存的问题和新生的问题进行逐一分析,根据鞋服行业零售模式转型的趋势,采用环境分析法和案例分析法,深入探讨鞋服品牌零售行业现阶段的发展状况,以及下一步的战略调整,依照鞋服品牌零售的每一个影响因素及现有零售模式的不足和突破要点,相应地提出未来发展的创新方向和实现路径。研究发现,鞋服品牌零售行业逐渐将品牌价值的提升摆在重要的位置,有意识地利用先进的科学技术为自身品牌赋能,产生出了C2B、C2M等各种新兴业态,也体现出鞋服零售模式追求创新的要求。

空间科学实验通用地面检测系统研制

分析了地面检测设备在空间有效载荷研制过程中的作用,提出一种用于对多种空间微重力科学实验设备(载荷)进行地面测试的通用地面检测设备设计方法.通过载荷特性分析,对载荷中的控制对象进行分类.针对不同控制对象使用不同的操作进行控制.将载荷实验过程分解为一系列固定时刻执行的操作,通过配置静态配置表、动作配置表和动态配置表,实现对载荷实验过程的控制.地面检测设备由计算机、电源和RS422通信接口构成.针对不同载荷,使用规格一致的电缆和通信接口,保证地面监测设备的通用性.地面检测设备配合多功能炉、骨髓培养箱、辐射基因箱、煤燃烧箱、蒸发对流箱、导线特性箱及胶体材料箱7台载荷开展研制工作,在各载荷试验参数确定、空间试验流程确定、设备性能测试、环境模拟实验、电磁兼容实验、地面匹配实验以及载荷设备验收等过程中发挥了重要作用.

基于卷积神经网络的田间麦穗检测方法研究

为提高卷积神经网络对麦穗的识别检测精度,在YOLOv5检测模型基础上提出改进的识别检测模型YOLOv5-αTB,在特征提取网络末端部分加入Transformer模块,强化特征提取网络对小麦麦穗图像的颜色、纹理、几何等特征的提取,在特征融合部分将路径聚合网络(path aggregation network,PANet)替换成加权双向特征金字塔(bidirectional feature pyramid network,BiFPN),进一步优化多尺度特征的融合。针对边界框回归损失函数的计算方式IoU的局限性,引入了α-CIoU加强了边界框回归的效果。利用YOLOv5-αTB检测模型在测试集上得到的精确度(precision)、召回率(recall)和平均精度(average precision,AP)分别是99.95%、81.86%和88.64%,在平均精度上相比于传统的YOLOv5模型提升2.92个百分点。该模型检测统计麦穗数量对比人工计数结果,识别检测精度约为97.00%。

鞋服个性化定制电子商务系统的设计与实现

为了提高鞋服制造企业的整体经济效益,本研究结合互联网用户的消费习惯和产品期望值,构建出鞋服个性化定制电子商务系统。采用B/S结构作为系统的核心开发工具,有利于简化鞋服个性化定制电子商务系统的开发复杂程度及后期维护费用。通过Web服务器实现浏览器与数据库之间的数据交互,将该系统应用于鞋服制造企业符合预期的设计要求,具有一定的参考价值。

勇拓荒原的队员们

6月26日清晨,内蒙古库布齐沙漠腹地,晋豫源油气技术服务有限公司的LNG液化场站内,一片繁忙景象,承担该站劳务输出服务的中国石化地球物理公司华北分公司SGC2114队的员工们各司其职,开始了一天的工作。据悉,2023年年初以来,SGC2114队深入推进实施“双600”战略,积极承接LNG液化场站劳务输出工作,用责任担当奉献彰显着新时代石化物探人的风采。

四种药用植物内生真菌的分离及抗单胺氧化酶的活性研究

从栓翅卫矛(Euonymus phellomanus)、甘西鼠尾草(Salvia przewalskii)、刺五加(Acanthopanax senticosus)和黄海棠(Hypericum ascyron)4种药用植物的根及茎中分离并鉴定内生真菌,对其发酵产物乙酸乙酯提取物进行体外抗单胺氧化酶活性筛选,并采用柱层析法、波谱法分离鉴定活性菌株中的成分。结果显示,从这些植物中共分离得到20株内生真菌。其中,菌株SJ-2、WJ-3、HJ-1抗单胺氧化酶活性抑制率分别为83.8%、84.2%、71.9%。根据菌落形态特征及分子生物学鉴定,菌株SJ-2被鉴定为镰孢属(Fusarium)真菌,内生真菌WJ-3被鉴定为青霉菌属(Penicillium)真菌,HJ-1被鉴定为链格孢属(Alternaria)真菌。从菌株SJ-2中分离得到3个化合物,分别鉴定为Enniatin B、Monomethylsulochrin、Fumitremorgin C。

踝节菌属真菌、胶孢炭疽菌化学成分的研究

目的研究踝节菌属真菌Talaromyces aurantiacus、胶孢炭疽菌Colletotrichum gloeosporioides GT-7化学成分。方法2种真菌活化发酵后的乙酸乙酯提取物采用大孔吸附树脂、硅胶、MCI、半制备HPLC进行分离纯化,根据理化性质及波谱数据鉴定所得化合物的结构。结果从中分离得到11个化合物,分别鉴定为没食子酸(1)、behenic acid(2)、对羟基苯甲醛(3)、(1 H-indol-3-yl)oxoacetamide(4)、12,13-dihydroxy fumitremorgin C(5)、fumiquinazoline F(6)、1,6-dihydro-1-methyl-6-oxo-3-pyridinecarboxylic acid(7)、6′-O-desmethyl ES-242-4(8)、麦角甾醇过氧化物(9)、thailandolides B(10)、penicillide(11)。结论化合物4~7为首次从胶孢炭疽菌中分离得到,化合物10~11为首次从踝节菌属真菌中发现。

大型整体壁板展开技术研究

介绍了数字化环境下航空零件集成设计理念,分析了大型机翼整体壁板结构特征及成型工艺方法,开展了机翼壁板的展开建模重构工作。因飞机理论外形前、后缘存在曲率变化较大的特性,采用现有的加工方法无法满足装配容差要求,因此提出一种局部区域不展的方法进行展开计算,在保证几何尺寸不变及过渡区光顺平滑的前提下,实现机翼壁板的展开,为大型壁板零件成型工艺提出新思路。

塑料制造业逆向物流系统构建设计

为了提高塑料制造行业的环保水平和资源利用率,本研究充分结合逆向物流管理的特征,对塑料制造业逆向物流系统进行构建与完善。阐述了塑料制造业发展逆向物流系统过程中存在的问题。将废弃的塑料制品作为核心原料,实现资源的回收利用和资源价值再生。建立了以回收中心作为核心体的层次结构,由回收中心负责对塑料废弃物资进行回收与处理,并将处理后的物资输送至塑料制造企业,可最大限度地提高塑料制造业的整体经济效益。

住宅小区工程管理初探

本文就城市建设过程中如何强化小区工程项目建设管理作了阐述，对建设和谐稳定，安全适舒的人居环境有参考价值。

基于VI-MFO的智慧乡村平台智能培养系统研究

为了提高智慧乡村平台智能培养系统信息传输的效率,提出一种基于VI–MFO算法的信息传输网络节点部署优化方法。研究首先从通信网络的全连通、通信能耗两个方面,建立网络节点最优部署的多目标评价模型。之后针对模型求解,提出一种改进的MFO算法,一方面通过引入全局扰动因子和互利因子,解决算法后期全局搜索能力下降且易陷入局部最优的问题;另一方面使用三维维诺图对网络节点的空间分布进行划分,将维诺图中各节点的权重引入改进MFO算法,设计了一种基于三维维诺图的引导式搜索算法,解决传统智能算法种群生成随机与搜索过程中无序的问题。结果表明,相较于原始MFO算法、SSA算法和BOA算法等经典群智能优化算法,改进MFO算法的性能得到了显著提高,在5个测试函数上的收敛结果都是最佳,寻优精度和寻优稳定性优越。基于VI-MFO算法对智慧乡村平台智能培养系统通信网络节点部署的仿真结果表明,相较于未结合三维维诺图的改进MFO算法,VI-MFO算法在实现通信节点的全连通的基础上,能耗成本得到了降低,求解耗时减少了3.04 s,证明了所提改进方法的有效性。

基于多传感器的扶贫平台异常智能预警系统设计

扶贫平台中包含大量的数据信息,原有系统对异常数据界定不清晰,导致预警响应速度较慢,不能完全过滤掉异常数据,无法保证扶贫平台中工作项目的正常运行。为解决上述问题,设计基于多传感器的扶贫平台异常智能预警系统。在硬件设计中,构建扶贫平台异常分级架构,匹配多个智能预警传感设备,设计异常信号监测板电源电路。在软件设计上,基于多传感器构建异常数据融合模型,利用状态矩阵变换异常信号,均值化求解置信区域,发送异常数据的预警信号,完成智能预警系统设计。实验选择危房改造作为扶贫平台的测试项目,以错误数据和重复数据,作为扶贫平台的异常数据,测试该预警系统的响应速度和压力并发效果。在纯文字的错误信息预警过程中,该系统可保持在1.0 s以内,且能够过滤掉全部错误信息。在2 500组的新增用户中,设定100组重复数据,该系统可以做到全部重复信息的预警,具有实际应用价值。

基于改进K-means聚类的数据自动采集系统设计

在数据聚类要求下,由于常规数据自动采集系统只能对现有数据进行一次采集,无法进行后续聚类处理,针对这一问题,设计了基于改进K-means聚类的数据自动采集系统。该系统的硬件部分对数据采集器进行了重新优化,引入A/D转换器、AT89S52单片机、MPC85XX芯片,为保证上述元件具备充足电量,对原有电源进行改进;软件部分获取初始数据中心点候选集,通过数据采集聚类最佳指标的获取,实现数据自动采集与聚类处理。实验将基于改进K-means聚类的数据自动采集系统与常规的数据自动采集系统进行比较,结果表明,本文系统有效地解决了常规数据自动采集系统出现的问题,提升了数据采集量。

基于无线射频技术品供应链溯源系统

针对传统供应链溯源系统溯源路径单一、数据共识性低,导致溯源效率低下的问题,设计一个基于无线射频技术的供应链溯源系统。首先,根据供应商和分销商的实际需求,对系统整体结构进行设计;然后在系统中加入Merkle PbiTree索引算法,在正向追溯、反向追溯、过程追溯和召回机制四个方面进行算法实现,通过该算法解决溯源路径单一的问题;然后提出改进的PBFT算法,将其应用到溯源系统中,作为共识机制。实验结果表明,提出的索引策略在进行数据溯源时所用时间最短,溯源性能更佳。对比于改进前的算法,改进后的PBFT算法在溯源系统中数据传输损耗更小,运用时间更短,可提升溯源系统的追溯效率,具备可行性和有效性。

电子商务环境下自助售货机故障自动诊断研究

现今,网络执行远程维护诊断系统存在无法确定故障下的唯一索引,甚至诊断结果不精准的问题。针对该问题,提出了基于故障树的电子商务环境下自助售货机故障自动诊断研究。依据电子商务环境下自助售货机结构,设计知识规则匹配遵守原则,确定知识规则编码下唯一索引。构造故障树,定性、定量分析故障树,构建诊断专家系统知识库模型,设计自助售货机故障自动诊断流程将表明存在故障的自助售货机中的商品销售失败的故障数据传送到移动终端,由移动终端显示状态数据。通过实验验证结果可知,该技术饮料温度范围为15℃~20℃,与实际故障温度范围一致;投币故障反应与实际情况一致,具有精准诊断结果。