Exploring Deep Learning Methods for Computer Vision Applications across Multiple Sectors:Challenges and Future Trends

Computer vision(CV)was developed for computers and other systems to act or make recommendations based on visual inputs,such as digital photos,movies,and other media.Deep learning(DL)methods are more successful than other traditional machine learning(ML)methods inCV.DL techniques can produce state-of-the-art results for difficult CV problems like picture categorization,object detection,and face recognition.In this review,a structured discussion on the history,methods,and applications of DL methods to CV problems is presented.The sector-wise presentation of applications in this papermay be particularly useful for researchers in niche fields who have limited or introductory knowledge of DL methods and CV.This review will provide readers with context and examples of how these techniques can be applied to specific areas.A curated list of popular datasets and a brief description of them are also included for the benefit of readers.

胞元结构X-Ray三维成像及其FEM模拟

采用微纳米X-Ray断面成像技术,通过对含有CaCl2生物淀粉膨化结构材料三维成像规律的研究,确定了胞元体结构形态,并分析了断层胞元分布规律.建立了带有微细孔洞结构材料三维几何描述模型,通过理论建模和数字编程实现了与非线性有限元的连接,分析了微米级胞体材料受载后的场变量分布.

粉末冶金AA2024合金搅拌摩擦焊的组织和力学性能

本文通过搅拌摩擦焊(FSW)成功实现了粉末冶金AA2024铝合金挤压板材的焊接,在航空航天、汽车工业领域具有重要应用前景。为了确定FSW的最佳加工参数,对FSW接头的微观结构、力学性能和断裂行为进行研究。结果表明,当搅拌速度为2000 r/min、焊接速度为100 mm/min时,获得最优焊接接头性能,其抗拉强度、屈服强度和伸长率分别为415 MPa(母材强度的85%)、282 MPa和9.5%。焊接接头的硬度从合金基体到热影响区逐渐降低。由于FSW过程中反复搅拌产生热量,样品发生过时效,导致热影响区附近的强度和硬度最低。搅拌区的平均晶粒尺寸(2.15μm)小于母材(4.43μm)和热影响区(5.03μm),并且热影响区晶粒具有<110>择优取向。

金属推型V-带无级变速箱损耗机理仿真 部分1:带组摩擦造成的转矩损失

以推型金属带为基体的无级变速箱(CVT)的动力传递效率低于有级变速箱,大家已往认识到采用CVT改进发动机/负荷匹配新取得的燃料经济性的好处有被取消的趋势。本组三篇论文详细阐述了发生在作为第一级用来取得效率改进的带传动中损耗机理的研究。已经进行试验研究了涉及推型金属V-带CVT空载和低载的转矩损失。本第一篇论文述及发生在金属带CVT由于带推块和带间相对运动造成主要转矩损失的新分析方法。本研究考虑到其他研究中的新发现并改进了金属V-带的设计。本文中采用几种不同的试验方法提供的实验数据推荐了转矩损失的数字模型。本组第二篇论文阐述了由于带轮变形的许多附加转矩损失机理。在第三篇论文中阐述了根据本文的发现提出带滑动损失的分析。