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雷击环境下延展金属箔电磁屏蔽特性

高电压技术 2022年第10期48卷 4189-4195页

作者：钱宇琛卢翔周显达中国民航大学航空工程学院天津300300

延展金属箔目前常用于航空器复合材料层压板的雷电防护。为探究雷击条件下延展金属网箔的电磁屏蔽特性并对其优化设计,建立了延展金属箔等效模型并优化屏蔽效能理论公式,通过仿真计算和文献对比验证了等效模型的准确性,然后通过仿真分... 详细信息

延展金属箔目前常用于航空器复合材料层压板的雷电防护。为探究雷击条件下延展金属网箔的电磁屏蔽特性并对其优化设计,建立了延展金属箔等效模型并优化屏蔽效能理论公式,通过仿真计算和文献对比验证了等效模型的准确性,然后通过仿真分析了延展金属箔屏蔽效能的影响因素,同时模拟了含延展金属箔防护的复合材料飞机受雷击后内部线缆瞬态感应电流。分析表明:延展金属箔可以有效提供雷击间接效应防护,其屏蔽效能随网箔密度增大而增大、受绝缘基质电导率和厚度影响较小;当金属箔线宽达到0.1 mm以上有较好的屏蔽效果,延展金属箔呈各向异性且其长节距与航空器表面电流流动方向一致时防护效果最佳。

关键词：延展金属箔雷击间接效应屏蔽效能各向异性复合材料等效模型感应电流

A Software Defined Receiver for GNSS/INS Ultra-Tight Coupling Simulation

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A Software Defined Receiver for GNSS/INS Ultra-Tight Couplin...

第十一届中国卫星导航年会

作者： yuchen Xie Pengcheng Ma Zukun lu Feiqiang Chen Feixue Wang National University of Defense Technology

The performance of navigation can be significantly enhanced by coupling the Global Navigation Satellite System(GNSS) and the Inertial Navigation System(INS) because the characteristics of these two sy

关键词： GNSS/INS Ultra-Tight Coupling Software Defined Receiver Extended Kalman Filter

Performance Comparison of Data Classification based on Modern Convolutional Neural Network Architectures

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Performance Comparison of Data Classification based on Moder...

第三十九届中国控制会议

作者： yuchen Tan Yanxiang Li Han Liu Wang lu Xiaowu Xiao Institute for Cultural Heritage and History of Science and Technology University of Science and Technology Beijing The Shenyang Palace Museum Henan Museum School of Automation Beijing Institute of Technology

In recent years, convolutional neural network（CNN） has become the most powerful tool to deal with some computer vision applications, for example, classification, object detection, semantic segmentation, and so on. This benefits from the development of computer hardware and theory of deep learning. Many state-of-the-art CNN architectures have been proposed and they produce better performance than previous conventional methods. However, the effects of these modern CNN architectures are usually demonstrated based on some public datasets. The performance of these architectures on unpublished datasets is still not clear. To solve this problem, we compare classification performance of six different CNN architectures based on our own Lead isotope dataset. Six architectures are ZFNet, VGG16, ResNet18, ResNet101, GoogLeNet, DenseNet, *** experiments, we find that all CNN architectures can produce satisfactory classification results, and the performance of some architectures in our dataset is different from that in some public datasets.

关键词： Data Classification Convolutional Neural Networks Deep Learning Lead Isotope

Improved Visual Odometer Based on Two-stream Convolutional Neural Networks

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Improved Visual Odometer Based on Two-stream Convolutional N...

第40届中国控制会议

作者： yuchen Zhou Guan lu Xi Chen Yiming Xu Li Wang College of Mechanical Engineering Nantong university College of Electrical Engineering Nantong university

The purpose of the visual odometer is to use the image information input by the camera to estimate the motion information of the *** a positioning method,it has been widely used in fields such as autonomous driving and mobile robots in recent *** of the disadvantages of traditional visual odometers such as cumbersome implementation process and complicated calculation,the improvement of visual odometers has always been a hot research *** this paper,a twostream convolutional neural networks is used,while RGB images and depth images are input to the model for training,and the Inception module is used to improve the convolutional layer and reduce the number of *** the same time,an attention model is added to the convolutional layer to improve the network’s recognition of image features and the robustness of the ***,the model was trained and tested on the KITTI data *** results show that the model we proposed has achieved a certain improvement compared with VISO2-M and SfMLearner.

关键词： Computer vision Deep learning Visual odometer Attention mechanism

旅游建构城市群“乡土—生态”空间的理论框架及研究展望

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地理学报 2019年第6期74卷 1267-1278页

作者：陆林任以胜徐雨晨安徽师范大学地理与旅游学院芜湖241000 安徽师范大学旅游发展与规划研究中心芜湖241000

城市群'乡土—生态'空间是国土空间的重要组成部分和城市群空间的有机组成部分,是城市群优化城乡空间结构、维持传统人文活动、传承地域历史文化、维系生态系统健康的战略空间。关注旅游建构城市群'乡土—生态'空间的过程、格局和机制... 详细信息

城市群'乡土—生态'空间是国土空间的重要组成部分和城市群空间的有机组成部分,是城市群优化城乡空间结构、维持传统人文活动、传承地域历史文化、维系生态系统健康的战略空间。关注旅游建构城市群'乡土—生态'空间的过程、格局和机制对满足国家战略需求和旅游地理学科建设具有重要意义。系统梳理城市群空间、旅游发展影响、城市群'乡土—生态'空间基本属性等研究领域的相关成果,发现已有研究对城市群内部及周边的边缘地带关注不足,有待进一步探索和诠释新的功能地域空间;对旅游显著影响中国经济社会空间的事实关注不够,有待进一步强化旅游助推中国现代化经济体系建设、生态文明建设、优秀传统文化传承创新的典型'空间性'研究;对城市群'乡土—生态'空间的利用方式关注较少,有待进一步开展城乡空间利用和城乡关系演变研究。研究认为,以旅游作为新的产业路径、新的利用方式科学引导主体功能区规划落地,推动城市群'乡土—生态'空间转型升级,发挥旅游在城市群空间结构优化和城市群可持续发展过程中的作用是探索国土整治与国土空间优化中国特色道路的重要举措。在构建旅游建构城市群'乡土—生态'空间的'三阶段'理论假说的基础上,指出未来应该重点开展的研究内容:遵循'过程—格局—机制—效应'的研究路线,探讨旅游建构城市群'乡土—生态'空间的实践路径,提出旅游建构城市群'乡土—生态'空间的政策保障体系研究的技术路径,探索旅游建构城市群'乡土—生态'空间在不同尺度空间上的一般特征和规律。

关键词：城市群城市群“乡土—生态”空间空间性 “三阶段”理论假说

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对心房颤动以外的快速性房性心律失常的认识

实用心电学杂志 2024年第2期33卷 158-165页

作者：廖欢燕程思源韩宇臣李琰李峰汪雪松牛海涛卢喜烈李自成姚焰郭军暨南大学附属第一医院心内科广东广州510630 深圳大微医疗科技开发有限公司广东广州518000 暨南大学实验动物中心广东广州510630 中国人民解放军总医院心内科北京100853 中国医学科学院阜外心血管病医院心律失常中心北京100037

过去临床普遍认为,房性早搏(简称房早)、房性心动过速(简称房速)等心房颤动(简称房颤)以外的快速性房性心律失常并无重要临床意义。但近年来,随着检测手段的不断发展,越来越多的临床研究发现,房早、房速等除房颤以外的心房异位活动与脑... 详细信息

过去临床普遍认为,房性早搏(简称房早)、房性心动过速(简称房速)等心房颤动(简称房颤)以外的快速性房性心律失常并无重要临床意义。但近年来,随着检测手段的不断发展,越来越多的临床研究发现,房早、房速等除房颤以外的心房异位活动与脑卒中的风险相关,并可能进一步导致死亡率升高。同时,此类房性心律失常的发生次数与房颤、缺血性脑卒中等不良事件发生率之间存在正相关,其机制可能与亚临床心房心肌病的介导作用有关。对该类心律失常的临床临界值和室上异位活动,目前仍无明确定义。因此,通过动态心电图等手段、遵循规范化流程,对房颤以外的快速性房性心律失常进行规律检测和处理至关重要。本文介绍此类房性心律失常与心源性脑卒中的关系,以及对此类心律失常的检测在心源性脑卒中评估中的作用。

关键词：房性早搏房性心动过速心房心肌病心源性脑卒中

大兴安岭沿麓黑土区翻耕农田微立垡覆盖阻风减蚀技术创新与应用

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北方农业学报 2024年第2期52卷 107-114页

作者：张向前师晶晶戎美仁路战远任永峰程玉臣张德健孟天天郝楠森内蒙古自治区农牧业科学院内蒙古呼和浩特010031 农业农村部黑土地保护与利用重点实验室内蒙古呼和浩特010031 内蒙古大学生命科学学院内蒙古呼和浩特010021 内蒙古农业大学内蒙古呼和浩特010018 呼伦贝尔市农牧技术推广中心内蒙古呼伦贝尔021000

大兴安岭沿麓是我国重要的农畜产品生产基地,由于长期过度耕作和单一翻耕等不合理的耕作方式,加速了该地区农田风蚀退化、质量下降和产能降低,因此,减少土壤风蚀、提升农田地力和作物产量是农业可持续发展亟待解决的问题。文章综述了不... 详细信息

大兴安岭沿麓是我国重要的农畜产品生产基地,由于长期过度耕作和单一翻耕等不合理的耕作方式,加速了该地区农田风蚀退化、质量下降和产能降低,因此,减少土壤风蚀、提升农田地力和作物产量是农业可持续发展亟待解决的问题。文章综述了不同类型生态区传统翻耕、长期免耕、合理轮耕技术及其应用效果,论述了翻耕地微立垡覆盖阻风减蚀核心技术的内容及其对土壤风蚀、蓄水保墒、作物生长与产量等方面的影响,明确了微立垡覆盖是大兴安岭沿麓黑土区翻耕地冬春季风蚀防控的关键技术和途径。翻耕地微立垡覆盖阻风减蚀技术大面积应用效果显著,破解了长期以来翻耕农田裸露风蚀重、水土流失损失大导致农田逐步退化的科技难题,为大兴安岭沿麓及其生态类型相似区翻耕农田风蚀防控研究提供了重要支撑。

关键词：大兴安岭沿麓黑土区翻耕农田微立垡覆盖阻风减蚀技术

Interplay between Halogen and Hydrogen Bonds in 2D Self-Assembly on Gold Surface: A First-Principles Study

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Interplay between Halogen and Hydrogen Bonds in 2D Self-Asse...

第十三届全国量子化学会议

作者： Shaoze Zhang Yunxiang lu yuchen Zhang Li Zhou Yang Ge Changjun Peng Key Laboratory for Advanced Materials and Department of Chemistry East China University of Science and Technology

The cooperation and competition of halogen bonding and hydrogen bonding have arisen recent interest in the formation of 2 D self-assembled molecular arrays on solid surfaces. Herein w e present a first-principles density functional theory(DFT) study of the self-assemblies of two brominated anthraquione molecules on Au(111) and Au(110). The possible binding sites of these two compounds on the facets were firstly explored, and then vario us self-assembled patterns, in which halogen and hydrogen bonds coexist, were examined both in gas phase and on gold surface. To visually investigate the nature of lateral adsorbate-adsorbate and vertical adsorbate-substrate interactions, the atoms in molecules(AIM) and noncovalent interaction index(NCI) analyses were undertaken. Charge transfer in the self-assembly processes was studied using Bader population, electron density difference(EDD), and charge decomposition analysis(CDA) methods. Upon the fo rmation of the dimers on gold surface as well as in vacuum, significant band shifts around Fermi energy take place, due to intermolecular orbital hybridization. The simulated STM images via the Tersoff-Hamann approach are in good agreement with those determined experimentally. The results reported in this work should be of great importance in the simultaneous application of these two parallel noncovalent interactions in molecular self-assembly on surfaces.

关键词： Halogen Bond Hydrogen Bond Interplay 2D Self-Assembly

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基于半监督学习的SAR目标检测网络

电子与信息学报 2020年第1期42卷 154-163页

作者：杜兰魏迪李璐郭昱辰西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室

现有的基于卷积神经网络(CNN)的合成孔径雷达(SAR)图像目标检测算法依赖于大量切片级标记的样本,然而对SAR图像进行切片级标记需要耗费大量的人力和物力。相对于切片级标记,仅标记图像中是否含有目标的图像级标记较为容易。该文利用少... 详细信息

现有的基于卷积神经网络(CNN)的合成孔径雷达(SAR)图像目标检测算法依赖于大量切片级标记的样本,然而对SAR图像进行切片级标记需要耗费大量的人力和物力。相对于切片级标记,仅标记图像中是否含有目标的图像级标记较为容易。该文利用少量切片级标记的样本和大量图像级标记的样本,提出一种基于卷积神经网络的半监督SAR图像目标检测方法。该方法的目标检测网络由候选区域提取网络和检测网络组成。半监督训练过程中,首先使用切片级标记的样本训练目标检测网络,训练收敛后输出的候选切片构成候选区域集;然后将图像级标记的杂波样本输入网络,将输出的负切片加入候选区域集;接着将图像级标记的目标样本也输入网络,对输出结果中的正负切片进行挑选并加入候选区域集;最后使用更新后的候选区域集训练检测网络。更新候选区域集和训练检测网络交替迭代直至收敛。基于实测数据的实验结果证明,所提方法的性能与使用全部样本进行切片级标记的全监督方法的性能相差不大。

关键词：合成孔径雷达目标检测半监督学习卷积神经网络