本科拔尖培养中的科研训练考核创新模式研究

本科生科研训练已成为当代高等教育发展和学生综合素质与能力提升的重要方式。考核作为科研训练活动中一个非常重要的环节,是评测科研训练效果的重要手段。在分析当前高校本科生科研训练与考核中的主要问题的基础上,针对大学四年中本科生科研能力的成长规律特点,北京工业大学樊恭烋荣誉学院制订了三段式科研训练计划,从实践创新能力、团队协作能力和成果展示沟通能力三方面对科研训练效果进行综合考核,取得了良好效果,可为新时代的高校本科生科研训练考核模式改革提供有益的参考。

基于YOLOv5的超市自动取货机器人设计与实现

设计开发了一款超市自动取货机器人。首先搭建可完成物体识别和运动控制的机器人系统,根据特定的超市环境,研究基于YOLOv5的视觉识别算法,实现目标商品的识别和定位。然后研究目标物体的抓取控制,完成目标物体的搬运。该机器人基于YOLOv5神经网络框架,具有较高的准确性,它既可帮助人们在超市内拾取商品,又可在物流作业线上抓取和搬运货物。

复合榫卯节点连接特性拟静力试验研究

实际工程中的榫卯节点往往形式复杂,由多种不同榫卯连接形式组合而成,称这类节点为复合榫卯节点,目前复合榫卯节点的连接特性尚不明确.基于沈阳故宫文溯阁古建筑,以影响该建筑力学特性和抗震性能的一个重要的复合榫卯节点作为试验对象,进行拟静力试验研究,分析讨论了该节点的受力变形特征及其破坏形式.得到了相应的弯矩-转角滞回曲线、骨架曲线、特征参数和恢复力模型.试验结果表明复合榫卯节点拥有良好的变形性能,破坏形式为榫头脱出量超过规范要求导致的破坏,弯矩-转角滞回曲线呈Z字形,验证了复合榫卯节点的半刚性能.所得到的恢复力模型可以为文溯阁古建筑的有限元分析提供必要的理论依据,也可为同类型木结构古建筑的保护和修复提供可靠的试验基础.

中国清式大木作梁架结构脊瓜柱-脊檩复合榫卯节点拟静力试验研究

脊瓜柱-脊檩复合榫卯节点是一种普遍用于清式大木作建筑中的承重构件,对于建筑物整体的抗震性能有着不可忽视的影响。基于沈阳故宫文溯阁古建筑,以其中的脊瓜柱-脊檩节点为原型,通过对一足尺模型的拟静力试验,测得了对应的弯矩-转角滞回曲线,提取了骨架曲线和刚度变化曲线,分析了节点的受力变形特点和破坏模式,建立了相应的恢复力模型。试验结果表明节点的破坏形式为低周反复荷载作用下榫卯发生脱离以及垫板的面外偏斜,此时构件的各组成部分并未发生明显的弯曲和剪切破坏。最终的结论可以为文溯阁古建筑的有限元模拟提供必要的理论依据,也可为清式大木作古建筑的保护和修缮提供参考。

抽动症儿童的箱庭治疗个案研究

探讨箱庭治疗对抽动症儿童的有效性和作用机制。对一名抽动症儿童进行15次箱庭治疗,综合使用作品分析、访谈法和问卷法对治疗的过程及效果进行评估,结果发现个案的变化经过问题呈现、转变和自性三个阶段,箱庭治疗所提供的自由受保护的空间、矫正性的情绪体验以及良好的咨访关系等能够帮助个案减少抽动症状,提高情绪调节能力和人际交往能力。

基于K-D树和机器学习的时空数据检索-预测系统

针对时空数据数据量大和多维属性造成的索引效率低、关联关系建模难等问题,本文提出引入KD树结构进行静态多维数据建模与检索。同时结合机器学习中Linear Regression,SVR,Nearest Neighbors Regression等六种算法进行未来状态的预测。我们对比了六种常用学习算法,对预测结果的拟合情况进行分析,以天气预测为应用背景,对比得出具体环境下,KD树与SVR算法的结合检索速度快,预测精确。

基于DPU的低功耗嵌入式手势识别系统设计

为了解决嵌入式手势识别系统的速度慢和功耗高的问题,提出基于深度学习处理单元(deep-learning processor unit,DPU)的手势识别系统设计方法。通过把DPU部署于现场可编程门阵列(field programmable gate array,FPGA)器件,再调用ResNet-50网络对手势图片进行识别,设计并实现了一套低功耗的手势识别系统。实验结果表明,系统在工作频率为150 MHz时识别准确率为97.7%,运行速率可以达到129 GOPS,其能效比为26.3 GOPS/W,优于一些现有嵌入式FPGA神经网络手势识别实现方法。

基于奖励引导的六足机器人自主步态学习

为提高机器人自主学习能力,提出一种基于奖励引导的机器人自主步态学习算法.首先给出自主设计的机械式步态同步六足机器人的机械结构,其独特的多层钢堆叠腿部设计方案和特有的机械同步传动方案为机器人后续步态学习研究奠定良好基础;接下来提出一种基于奖励引导的机器人步态学习算法,该算法可以让机器人在未知环境中进行技能学习;最后,在MATLAB和ADAMS联合仿真平台上进行算法验证实验,实验结果显示以速度和高度分别为主评价指标会呈现出2种合理的收敛结果,且在该算法下六足机器人可以自主学习到翻越木块的高难度技能.

一种新型智能门锁装置

"互联网+"时代的到来,门锁的智能化成为必然趋势,其智能控制开关门的功能、新型开锁模式(指纹),以及监管安全报警的功能可解决传统门锁面临的主要问题。文章基于此,综合市场需求、能力条件、能源利用最大化及最优性价比等方面内容,设计和开发出一款新型智能门锁装置,在传统门锁基础上进行完善以为人们提供更多便利。

应用光谱重建理论的傅里叶变换光谱仪

本文将重建光谱仪的光谱重建理论应用于傅里叶变换光谱仪中,使光谱仪可以兼具重建光谱仪高光谱分辨率优势以及傅里叶变换光谱仪固有的高光通量优势。利用构建的简易空间外差傅里叶变换光谱仪实验装置在520~530 nm光谱范围内进行验证实验。使用实验装置采集的不同单波长入射光光斑图像进行光谱校准实验,证明了傅里叶变换光谱仪可满足光谱重建理论必需的光斑与波长间唯一的一对一映射关系。随后,使用用于光谱校准的光斑图像进行光谱重建实验,实现了0.10 nm的光谱分辨率,相比通过傅里叶变换光谱仪原理得到的~5.65 nm光谱分辨率有明显提高。最后,使用额外采集的波长525 nm入射光光斑图像进行光谱重建实验,重建光谱中存在重建误差,且525 nm处光谱信号峰的半峰全宽(FWHM)~0.30 nm。光斑图像相关性分析显示,光谱重建受光斑图像采集过程中噪声和相邻波长入射光光斑图像高相似性的影响。尽管如此,重建光谱仍然可以反映入射光的光谱信息,且信号峰的FWHM小于傅里叶变换光谱仪原理得到的光谱,验证了将光谱重建理论应用于傅里叶变换光谱仪的可行性和高光谱分辨率优势。

大数据时代高校一站式服务大厅的建设研究

高校一站式服务大厅建设是提升学生获得感,推进高校内涵式发展的重要着力点。通过探索大数据时代一站式服务大厅的建设模式的创新,梳理重构办事流程,绘制大数据模型,科学设置窗口,进一步提升高校学生事务工作科学化和精准化水平。