降落伞投放实验仿真系统的研究与实现

该文介绍了某型降落伞投放实验仿真系统的组成、功能、设计思想和实现的方法。首先讨论了仿真系统的建模 ,提出了系统的功能并给出了整个系统的数据流图。接着介绍了伞系统的建模方法 ,重点讨论了主伞衣的模型和降落过程的实现。然后介绍了投放环境的仿真方法 ,讨论了天空、地形以及飞机的建模方法。最后给出了一个利用OpenGL实现该系统的方法 ,并显示了系统的运行情况。

空投空降救生系统仿真的研究

该文研究了降落伞系统的建模、验模与仿真技术，分析了降落伞仿真系统的数据流和降落伞救生系统的关键问题，设计并初步实现了降落伞建模、验模与仿真系统框架软件．对人用伞和典型的专用伞也进行了仿真实验．并对实验结果进行了分析和讨论。

试论计算机信息安全技术及其应用

随着信息技术的发展,计算机技术逐渐应用于各个领域以及人们的日常生活,人们在享受信息技术带来的便利的同时也承受着网络安全隐患所带来的威胁。在计算机网络攻击与防护技术不断提高的情况下,如何保护自身计算机信息的安全成了每个用户关注的问题。

计算机系统安全漏洞防范对策探讨

21世纪是信息技术快速发展的时代,以计算机为基础的信息技术对人们的生活与工作影响越来越大。然而计算机系统安全漏洞的存在,为不法份子提供了可乘之机。基于此,文章采用理论结合实践的方法,对当前计算机系统安全漏洞的类型予以了总结;并在现有技术条件下,重点探讨了相应的防范对策。

某型投物伞系统三维动态仿真的设计与实现

随着科技的发展,仿真的效果逐渐增强,仿真在各个领域的应用也日趋广泛。越来越多的军用和民用部门都希望用仿真技术来替代真实的训练或效果测试,以求最大限度地降低成本。文中主要利用OpenGL和VC技术设计并实现了某型投物伞系统在模拟环境中投放情况的仿真。首先介绍了OpenGL技术,接着重点探讨了通过几何建模、行为建模来建立三维图形、实现仿真的方法,并介绍了投放环境的绘制。最后给出了仿真效果视图,基本能显示出降落伞的投放完成情况。

上塘高架顶升纠偏监控过程研究

为了解决桥梁顶升纠偏问题,结合具体工程项目,全面详述总结了上塘高架顶升纠偏施工的监控过程,介绍了预应力混凝土连续梁桥梁顶升纠偏施工监控过程,同时为今后类似桥梁结构施工监控提供了一些实践建议。

超宽桥面连续梁拱组合式桥梁设计

以某三跨连续梁拱组合式桥梁为背景,总结了该类桥型的设计体会和设计要点,并采用空间有限元法对该桥梁进行了结构受力计算,分析了拱梁分担荷载比对超宽桥面梁拱组合式桥梁结构横、纵向传力的影响。

食品检验检测的质量控制探究

食品安全问题与国民健康息息相关,而食品安全问题与食品检测质量具有紧密的联系,所以各地政府都在加强食品安全的控制。论文从食品检测样品的抽取与检测技术出发,对食品检测工作中存在的问题进行了详细分析,并提出了合理的完善措施。

乳腺小叶原位癌与小叶非典型增生的高频超声特征分析

目的分析评估乳腺小叶原位癌与小叶非典型增生的超声特征,以提高鉴别诊断能力。方法回顾性研究31例乳腺小叶原位癌患者与8例小叶非典型增生患者的临床及超声检查资料,采用美国放射学会提出的乳腺影像报告和数据系统(BI-RADS)对39例患者的46个病灶(38个小叶原位癌病灶,8个小叶非典型增生病灶)进行评估。结果乳腺小叶原位癌患者的平均年龄大于小叶非典型增生患者(P=0.006 7)。大多数乳腺小叶原位癌和小叶非典型增生患者的病灶均位于外上象限,分布差异有统计学意义(P<0.05)。超声检查特征上,两组患者病灶的形态特点(P=0.001 4)、边缘是否光整(P<0.000 1)、结构是否扭曲(P=0.006 5)、病灶有无钙化(P=0.009)在小叶原位癌与小叶非典型增生之间差异具有统计学意义。绝大部分的乳腺小叶原位癌的高频超声特征表现为不规则形(n=29),边缘不光整(n=34),结构扭曲(n=20),病灶内有钙化(n=19)。大部分的小叶非典型增生的高频超声特征表现为椭圆形(n=4),边缘光整(n=7),所有病灶均无结构扭曲及钙化。结论乳腺小叶原位癌患者的平均年龄明显大于小叶非典型增生患者。相对于乳腺小叶非典型增生,小叶原位癌高频超声表现具有更高程度的恶性特征。

伴有钙化"混叠效应"的侵袭性乳头汗管瘤样腺瘤1例影像学特征

41岁女性患者因"右乳头增大6年"就诊.查体发现右侧乳头增大至约2 cm,质硬无压痛.钼靶X线摄影示右乳头乳晕区细小钙化到环形钙化的多重混叠,超声提示右乳头多个钙化堆叠伴后方声影.行乳头乳晕复合体的扩大切除术并确定切缘阴性,术后病理诊断为侵袭性汗管瘤样腺瘤,部分区域伴有骨化.随访4年,患者至今未见复发.此良性肿瘤的X线、超声表现与既往文献报道的影像学特征明显不同.应提高对此病临床影像学表现多样性的认识.

基于改进Faster R-CNN的新能源电池炸点缺陷检测分析

在新能源电池的生产过程中,常常会因为焊缝工艺问题而造成电池炸点缺陷问题,传统的炸点检测主要依靠人工观察,效率低下且精度不高。为了提高新能源电池在焊缝过程中炸点缺陷的检测精度,针对原始带有炸点的电池横截面图像少的问题,首先对原始数据集中的图像进行炸点标注,并使用一系列图像变换、图像拼接等方法进行数据扩充,然后在原始Faster R-CNN目标检测模型的基础上,将ResNet101作为特征提取网络,使用CIoU损失策略计算RPN和预测框的定位损失,引入特征金字塔FPN结构,使得小目标炸点的上下文信息更加丰富,在残差块中加入CBAM注意力模块,让模型更加关注图像中的炸点部位,以进一步增强小目标炸点的检测性能。在真实数据集上的测试结果表明,改进后得到的Faster R-CNN目标检测模型适用于新能源电池炸点的检测,得到的最高AP为75.126%,相比较于Faster R-CNN模型提升了9.52%,并且模型对不同尺度的炸点的定位更加准确,模型的推理和检测速度也没有明显的下降,为电池炸点缺陷检测提供了有效的算法。