基于可拓展机器学习的失真图像视觉复原仿真

以获取优质的失真图像复原效果,并提升失真图像复原过程在嵌入环境中的适用性为目的,研究基于可拓展机器学习的失真图像视觉复原方法。基于图像的失真模型,采用机器学习算法中的最小二乘支持向量机的非线性映射能力,选取邻域对像素方法,构建失真图像与初始图像间的映射关系,依据该关系构建用于失真图像复原的回归模型,将失真图像和初始图像,分别作为回归模型的输入图像与目标图像,通过训练样本对的学习与训练过程,复原失真图像。利用映射—规约模型构建最小二乘支持向量机失真图像复原算法的可拓展架构,分析确定最小二乘支持向量机算法的图像复原并行性,并映射至多个并行失真图像复原处理模块,实现并行化失真图像视觉复原。仿真结果显示,所研究方法复原的失真图像视觉传达均方误差均值低于1.0,复原效果好,具有良好的可拓展性。

电力电子技术在电力系统中的应用

计算机技术的普及,为电力系统带来了新的发展机遇。电力电子技术与其组件的不断发展升级,为电力系统提供了更广阔的发展平台。通过对电力电子技术在发电过程的应用、电力电子技术在电力传输过程中的应用、电力电子技术在电力使用过程中的应用的介绍,指出其在节约能源、改善传统机械设备方面的价值,描述了电力电子技术正向智能化、高频化、集成化及自我修复的趋势发展。

基于DSP无刷直流电机调速系统设计

随着现代电子技术的快速发展,传统的直流电机由于其固有的缺点,噪音大、电机容量有限等,迫使人们去探索更加和谐的技术。随着电子技术和微控技术的迅猛发展,使得基于DSP的无刷直流电机以其效率高、噪音低、容量大等特点而被广泛应用,并且使得对调速系统的需求更加广泛。基于DSP无刷直流电机给出合理的调速系统设计方案,并就相关研究进行总结。

新时代高校教师培训的思考

高校教师在高校教学中发挥着主体作用,教师的教学水平关系着学生的学习情况,对于促进高等教育的发展具有重要意义。尤其是随着中国与世界接轨之后,对于教育的发展应该重新定义,对新时代高校教师的培训进行思考,提出相关建议。

有机荧光团及荧光标记细胞的阴极荧光成像研究

目的阴极荧光(CL)成像是一种以电子束为激发源的高分辨荧光成像技术,但生物材料对电子束的敏感性限制了CL技术在生命科学中的广泛应用。为了研究和发展CL技术在生物样品中的应用,本文旨在通过探究电子辐照引起碳基材料的结构损伤、有机基团的降解及荧光猝灭等问题,深入理解电子源对有机荧光团的激发特性。方法本研究应用扫描电镜(SEM)和阴极荧光谱仪系统(SEM-CL),研究电子源对有机荧光团及荧光探针标记细胞的激发特性,观测了有机物的CL信号的发射特性、强度衰减、成像方式及特点。结果实验结果显示,在低能量(2.5~5 keV)和低束流(~10 pA)电子辐照下,有机荧光微珠发射出较强的荧光,CL像分辨率达到~30 nm。荧光微珠经过12 min辐照,信号强度衰减了25%,CL像仍保持了可接受的发光强度和足够的信噪比。此外,还获得了从细胞表面到内部一定深度内,荧光标记的亚细胞结构信息。结论在SEM-CL系统中,可以同时获得由电子束激发产生的电子像和CL像,实现阴极荧光与电子显微镜关联(CCLEM)成像。本实验的研究结果为CCLEM技术应用于生物结构研究提供了数据及技术支持。

电子互感器在智能变电站中的应用研究

本文思考和讨论的是电子互摘感器在智能变电站中的应用。

关于汽车电机控制监控功能的研究

随着中国经济的飞速发展,国民对生活水平的要求不断的升高,传统燃油汽车的生产量和拥有量正呈现逐年递增的趋势。由于汽车的保有量不断的上升,越来越多的汽油和柴油被消耗,燃油的需求急剧增加,造成油耗上升。为达到汽车行业的节能减排目标,大力推进电动汽车的发展是增强中国的环境保护和能源安全的有效途径,这也是对汽车产业升级以及技术创新的必由之路。纯电动汽车在行驶过程中不排放对环境有污染的有害尾气。电动汽车的能源可以来自煤炭、水电、核电以及其他能源转换的能源,电力的来源不同实现了能源来源的多样化。电机及控制技术的研究是在开发电动汽车中最重要的问题,也是各研究小组所关注的研究重点。

基于直接功率控制的PWM整流器

PWM整流器对我们来说并不是那么陌生了，它具有输出电压恒定和能够实现单位功率因数运行等特点，这种整流器可以说让电能回馈，形成了绿色变换。应该不断的利用直接功率的传输，来解决这一问题。本文主要简单介绍了直流功率控制的PWM整流器，然后介绍他们的算法，最后介绍了PWM在直接功率的作用下的主要应用。

基于创业生态系统视角的众创空间物理场地价值研究

从众创空间的物理场地这一基础性资源要素切入,基于创业生态系统与资源协奏的理论视角,通过对优客工场、创新工场和腾讯众创的对比研究,分析不同类型的众创空间物理场地资源编排的基本逻辑。研究发现,物理场地是众创空间提供创业服务必不可少的基础资源,物理场地的编排是一个以众创空间的多元化服务目标为基础,以使用群体的异质性需求为导向的差异化配置和动态化演化的过程。不同模式的众创空间根据自身的独特目标或形式,有针对性地获取、设计或配置物理场地,以满足生态系统内使用群体的不同需求,进而提供多元化的创业服务。

基于机器学习和无人机多光谱遥感的苜蓿产量预测

作物产量快速准确预估对规模化农业生产具有重要意义。该研究在河北省涿州市开展田间试验,设置5个灌水处理及雨养对照区,使用无人机搭载多光谱相机在苜蓿的分枝期、现蕾期和初花期进行遥感监测,将光谱参数与苜蓿产量做相关性分析,分别挑选各生育时期相关性较好的5种植被指数,以去除土壤噪声后的5种植被指数和作物表面模型提取的苜蓿株高为输入变量,通过支持向量回归算法建立各生育时期的苜蓿产量预测模型,并结合实测产量进行模型评价。结果表明,苜蓿产量预测模型精度由高到低的生育时期依次为初花期、现蕾期、分枝期,使用植被指数和株高组合作为输入变量可以提高产量模型的预测精度。在初花期使用植被指数和株高组合输入变量所构建的估产模型最优,其决定系数、均方根误差和标准均方根误差分别为0.90、500 kg/hm2和14.3%,可用于苜蓿产量的快速准确评估。研究结果可为苜蓿的规模化生产和精细化管理提供技术支持。

基于多时相无人机遥感生育时期优选的冬小麦估产

为确定无人机遥感产量估算的最优生育时期及采集次数,以砂土种植冬小麦为研究对象,设置了4组灌水(36个样区)与5组施氮(15个样区)处理,采集了起身期至灌浆后期的8次遥感数据。采用偏最小二乘法(PLS)、随机森林(RF)和套索(LASSO)算法构建了单生育时期产量估算模型。根据提出的最优模型,利用三次B样条曲线和复合梯形公式,建立了5种特定生育阶段日植被指数积分的产量估算方案。结果表明,不同生育时期的冬小麦产量估算模型精度差异显著,随冬小麦生长精度总体呈递增趋势。单生育时期中,PLS、RF和LASSO模型的最优生育时期分别为灌浆前期、灌浆前期和灌浆后期。除拔节前期外,RF模型的产量估算精度均优于PLS和LASSO。冬小麦多生育时期的产量估算精度优于单生育时期,从起身期至灌浆后期的8次遥感产量估算精度最高(决定系数R~2为0.96,标准均方根误差(NRMSE)为5.39%),而起身期至开花期的6次遥感产量估算精度亦达到极好(NRMSE为9.16%),可减少遥感采集次数,提前预测产量。研究结果对采用无人机遥感进行冬小麦产量预测和精度提升具有重要意义。

创业视角下数字内容价值创造基础与内涵研究

数字经济时代,内容创作已成为中国青年创造价值的新形态,他们参与社会生产的规律,成为国家、社会以及相关研究者不可忽视的现象。本文从价值角度出发在微观层面探讨了数字内容创作的行为规律,并在此基础上,基于创业理论探讨了数字内容价值创造的机理路径。不同类型数字内容具有内在一致性,在微观层面上表现为其与传统内容价值创造的差异,这些特征赋予了数字内容更大的价值创造空间。价值空间促使大量数字内容创作者的行为具备了创业属性,而创业具备的机会、资源及团队三要素之间相互作用的动态提升过程进一步实现了更大的价值创造。

液压装载机工作装置的构型综合与优选

研究11杆2自由度液压装载机工作装置的构型综合与优选。首先,介绍平面多环运动链单色与双色拓扑图的表达方法与平面多环机构多色拓扑图的建立方法;其次,基于平面11杆2自由度运动链图谱库,提出液压装载机工作装置构型综合方法,综合得到35个单铰液压装载机工作装置构型和35个复铰液压装载机工作装置构型,并绘制符合液压装载机工作装置结构特征的平面多环机构简图;第三,提出液压装载机工作装置的优选原则,优选得到18个可用于液压装载机工作装置的构型;最后,针对优选的液压装载机工作装置构型建立虚拟样机,模拟液压装载机实际作业工况,验证液压装载机工作装置创新构型的实用性。该机构构型综合与优选方法研究为具有自主知识产权的新型工程机械装备的研发提供了新思路。

高校教师培训制度的改革和创新

高校教师是对大学生进行品德教育、学习指导的骨干力量,加强对高校教师队伍的素质,对于高校来说是相当重要的,同时这是培养具有较高素质和能力的新一代国家栋梁的基础之一。现在,我国的大学生数量可以说是日益增长,这也就意味着培养在校学生的任务也更加重大。这就更加要求高校教师具有更加专业的素质以及对在职岗位更加负责。而大学教师的培训是使得教师在短时间内达到要求的有效手段,所以就要对现有的高校教师培训制度的改革和创新。