电气工程及其自动化专业“工程化综合训练”课程改革探索

文章旨在探讨电气工程及其自动化专业“工程化综合训练”课程的教改方案。在传统教学模式下,电气工程及其自动化专业的学生在工程领域往往缺乏实践经验和跨学科的能力。因此,提出一种综合模式的教改方案,从建立合适的课程教学结构、调整优化课程教学内容、构建多元化课程考核制度等3个方面探讨了“工程化综合训练”课程的教改策略,并提出实施建议。该教改的实施旨在培养学生提升解决复杂工程问题的能力。

互斥技术在嵌入式系统中的应用

介绍嵌入式系统中互斥技术的应用,着重分析了任务优先级的禁止抢占法.通过这一技术,使嵌入式系统的性能更加均衡和稳定.

一种单片机控制的三相全控桥可控硅整流器的触发电路

本文研究了用MCS—96系列80C196KB单片机为基础结合外围器件来实现对可控硅三相全控桥的触发控制。采用锁相环技术及过零触发的方法,实现触发脉冲与电源信号(线电压)的同步,提高了触发器的抗干扰能力,改善了三相触发脉冲的对称性。由软件控制可产生不同顺序的6组触发脉冲。

基于滑模变结构的交流永磁同步电机伺服系统

传统的交流永磁同步电机(PMSM)伺服系统采用PI矢量控制器来控制速度,存在鲁棒性不强的缺点,而滑模变结构控制(SMC)虽具有很强的鲁棒性,但引发了抖动现象。文章介绍了一种自适应模糊滑模控制(AFSMC),是一种结合了模糊控制及自适应控制的新型滑模变结构控制器,具有对系统模型依赖小、对控制信号系统抖振小、能够随着系统状态的变化不断调整相关参数等优点。

基于等周理论的自动多级阈值分割方法(英文)

提出了一种基于等周理论的多级阈值分割方法。此方法将等周理论中的等周率作为选取阈值的准则,利用确定聚类数目的方法来自适应地决定阈值的个数。新方法的时间复杂度与阈值个数无关,避免了传统多级阈值分割方法由于穷尽搜索而引起的缺陷,即随着阈值个数的增加算法时间复杂度呈指数增长和分割性能不稳定。一系列图像上的仿真结果表明,与现有的几种经典的多级阈值分割方法比较,本方法分割图像的效果更好。

重组沙门菌侵袭蛋白A的原核表达与纯化

目的在大肠杆菌中表达重组沙门菌侵袭蛋白A,并对表达产物进行分离和纯化。方法提取沙门菌基因组模板,PCR扩增侵袭因子invA基因目的片段,插入表达质粒载体pET-30c(+)中,构建pET-invA重组子,经双酶切和测序证实后,转化表达宿主大肠杆菌BL21(DE3),异丙基-β-D硫代半乳糖(IPTG)诱导重组蛋白表达,镍琼脂糖凝胶亲和层析纯化重组蛋白,SDS-PAGE和Westernblot检测鉴定表达蛋白。结果成功构建了沙门菌pET-invA大肠杆菌表达重组子,实现了该蛋白在大肠杆菌中的高效表达,分离纯化的表达产物纯度达到电泳纯。结论沙门菌侵袭蛋白A的成功表达和分离纯化,为该蛋白的免疫学性能研究、相应抗体的制备以及沙门菌快速检测方法的建立奠定了基础。

消息队列系统在MMORPG服务器软件体系结构中的应用

简介了MMORPG服务器软件体系结构的构造模型.根据消息队列系统模型设计了MMORPG服务器构造模型中的核心层,以UML类图给出了静态结构,并用伪代码描述了实现过程.

基于STC89C51RC的家居安防报警系统的设计与实现

安防系统是智能建筑的重要功能之一,它能有效保证住户生命财产的安全和防止没有授权的非法入侵。文中以宏晶公司出品的STC89C51RC为主控芯片,设计了一种具有烟雾检测及报警功能、防盗检测及报警功能、火情检测及报警功能、当前室温显示功能、温度阈值的设置及其人机界面显示功能的家居安防报警系统。

鉴别矢量集方法的改进与比较

结合Foley-Sammon最佳鉴别矢量集方法和统计不相关最佳鉴别矢量集方法,本文给出了正交线性无关鉴别矢量集方法。为了对已得到的鉴别矢量集方法进行分析比较,使用Matlab鳊程实现了有关算法,并采用UCI中典型数据集以及ORL人脸图像数据库进行测试。根据测试结果,对各种鉴别矢量集方法做出了比较。

枫糖尿症一例报告

枫糖尿症极少见，国内仅见报告4例，作者于1994年发现1例，报告如下。

基于PLC控制技术的鱼苗检测系统研究

在渔业养殖中,鱼苗数量的检测往往依赖于人工计数,不但费时费力,而且计数精度也不高。西方研制出的现代化鱼苗计数器,技术复杂、价格昂贵。文中项目利用PLC、传感器等技术进行工作台的控制,通过Python给PLC输入接口发送信号,PLC接收到该信号后将给对应输出端口输出信号,进而实现对电机模块的控制,再通过PLC编程实现计算机对传送带的控制,从而能够对鱼苗的运输进行控制。通过光电传感器给PLC发送输入信号,PLC再将触发信号发送至摄像机实现触发拍照,从而能够进行鱼苗的信息采集。这一方法实现了高效率、低成本的鱼苗计数控制系统,有效地解决了渔业发展的痛点问题。

基于深度学习的鱼苗目标检测方法研究

在渔业养殖中,随着养殖规模的日趋庞大,鱼苗大小分类与数量检测成为难点问题。传统的人工成本过高,计数时间过长,效率低下且影响鱼苗的成活率[1]。文章提出一种基于深度学习的鱼苗目标检测方法。首先通过传统的技术手段获取鱼苗图片,通过YOLO将目标检测作为一个回归问题进行求解,将输入的图片分割成S×S网格,然后每个单元格负责检测中心点落在该网格内的目标,每个单元格会预测多个边界框(bounding box)以及边界框的置信度(confidence score)[2],便能得到图像中所有物体的位置和其所属类别及相应的置信概率,最后使用数字图像处理技术对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理。YOLO在目标检测的算法中具有其独特的优越性,从而能检测到更加精确的鱼苗数量。

中国尼蠓属一新种及一新纪录(双翅目:蠓科)

本文报道1978年在四川省岷江流域采获尼蠓一新种，即异状尼蠓Nilobezziaatopornasp．nov，一新纪录种，日本尼蠓NilobezzianipponesnsisTokunaga；并分别作了描述和重描述。标本保存于军事医学科学院微生物流行病所医学昆虫标本馆。

融合多颜色分量的舌图像阈值分割算法研究

针对中医自动化舌诊中的舌图像分割问题,提出一种融合多颜色分量的舌图像阈值分割算法。对RGB颜色空间中的蓝色和红色分量执行阈值分割,确定舌图像中的人脸区域;对HSI颜色空间中的色调分量执行变换,在变换后的色调分量上执行阈值分割,以获得包含真实舌体与上嘴唇的初始目标区域;对初始目标区域对应的红色通道执行阈值分割,得到舌根和嘴唇之间的间隙区域;利用间隙区域剔除掉初始目标区域中的上嘴唇,获得最终舌体分割结果。仿真实验表明:该算法较大程度地改善了舌图像分割的精度。

一种基于深度学习的两阶段图像去雾网络

雾是户外图像降质的主要因素之一,图像去雾旨在恢复有雾图像中的内容。基于图像底层特征和先验知识的传统算法去雾效果不稳定。针对以上问题,受深度学习理论的启发,提出一种端到端的两阶段去雾深度神经网络算法。将图像去雾和图像超分辨率重建相结合,先利用编码器-解码器预测低分辨率雾霾残留图像,再利用亚像素卷积和残差块重建出原始分辨率雾霾残留图像,最后预测出原始分辨率无雾图像。在合成和真实有雾图像上的实验表明,该算法在定量评价和定性评价中均优于对比算法。

四川省毛蠓属二新种（双翅目：蠓科）

本文报导采自四川省的毛蠓二新种，即西部毛蠓Ｄ．ｏｃｃａｓｕｓ，ｓｐ．ｎｏｖ．和沪定毛蠓Ｄ．ｌｕｄｉｎｇｅｎｓｉｓ，ｓｐ．ｎｏｖ。新种的模式标本保存在北京医学昆虫标本馆。

纺纱胶辊表面粗糙度初探

介绍了纺纱胶辊表面粗糙度的涵义,分析了影响胶辊表面粗糙度的因素及胶辊表面粗糙度与成纱质量的关系;分析了胶辊磨砺设备、磨砺工艺和相关管理对胶辊磨砺质量的重要性;指出应根据不同硬度的胶辊和纺纱工艺需要,控制胶辊表面合理的粗糙度,其Ra值过大过小均不利于成纱质量。