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钢铁钒钛 2019年第5期40卷 71-77页

作者：郭晨张伟王辉邢宏伟华北理工大学冶金与能源学院现代冶金技术教育部重点实验室

以钢渣为研究对象,选取不同掺量(0%、15%、25%、35%)的高炉渣对其调质重构并进行高温气淬,研究气淬行为和重构渣对消解f-CaO的影响。结果表明:气淬行为利于消解钢渣中f-CaO,并且气淬完全的钢渣粒度越小,消解效率越好;经过XRD和矿相分析... 详细信息

以钢渣为研究对象,选取不同掺量(0%、15%、25%、35%)的高炉渣对其调质重构并进行高温气淬,研究气淬行为和重构渣对消解f-CaO的影响。结果表明:气淬行为利于消解钢渣中f-CaO,并且气淬完全的钢渣粒度越小,消解效率越好;经过XRD和矿相分析,发现钢渣经过气淬之后,矿相成分为玻璃质物相,以及RO相、硅酸二钙、方镁石等。

关键词：钢渣高炉渣改性气淬消解f-CaO 粒度

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废钢料型智能识别的语义分割模型选择与实现

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冶金自动化 2023年第3期47卷 81-92页

作者：朱立光陈泊羽肖鹏程张妍许云峰华北理工大学冶金与能源学院河北科技大学材料科学与工程学院河北科技大学信息科学与工程学院

目前业界对废钢智能评级和扣杂的方案都是基于目标识别模型，但是目标识别模型与语义分割模型相比其无法精确刻画废钢的边界，造成对废钢的面积估计和特征采集不精准。然而当前语义分割模型众多，如何选择一种适合废钢判级场景的模型是... 详细信息

目前业界对废钢智能评级和扣杂的方案都是基于目标识别模型，但是目标识别模型与语义分割模型相比其无法精确刻画废钢的边界，造成对废钢的面积估计和特征采集不精准。然而当前语义分割模型众多，如何选择一种适合废钢判级场景的模型是亟待解决的问题。针对该问题，首先在实验室建立1∶3物理模型，模拟不同类型废钢入厂验质场景；然后，用2K分辨率摄像头采集图像数据；最后，将主流的20种语义分割模型进行对比分析。试验表明，在139张废钢数据集上应使用全卷积神经网络(fully convolutional network, FCN)模型搭配高分辨率网络(high-resolution net, HRNet)对废钢进行语义分割；在图像增强的1 529张废钢数据集上应使用基于Transformer改进的高效语义分割模型SegFormer-B5对废钢进行预测分类；从平均交并比(mean intersection over union, mIoU)评价指标来看，FCN和基于上下文表示的语义分割网络(object-contextual representations network, OCRNet)使用HRNet主干网络比残差主干网络(residual network, ResNet)平均提高6.6个百分点。

关键词：废钢语义分割 FCN OCRNet SegFormer-B5 Deeplabv3P

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向’94增刊的读者致谢

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现代物理知识 1995年第4期 16-16页

本刊1994年增刊——《现代物理知识与教学现代化》出版后,已经引起不少读者的兴趣。很多热心读者来信,对这期增刊的较大的作者(120名)阵容;对以“教学现代化”为中心的增刊主题,对收纳的知识覆盖面较广的上百篇文章,对中国科学院印刷厂... 详细信息

本刊1994年增刊——《现代物理知识与教学现代化》出版后,已经引起不少读者的兴趣。很多热心读者来信,对这期增刊的较大的作者(120名)阵容;对以“教学现代化”为中心的增刊主题,对收纳的知识覆盖面较广的上百篇文章,对中国科学院印刷厂的印刷、装订质量,都给以充分的肯定和真挚的赞许。截至今日止,邮购这期增刊的订户,不仅超出了增刊和正刊的作者群,而且超出了多年来本刊编辑部记录在案的读者群。订阅10本以上的读者有:福建龙岩市龙门中学的陈协洋(102本);河北师范学院物理系的张书敏(53);北京理工大学湛江教学处的陈有恒(40);广西大学物理系的谢宝凤(35);清华大学物理系的汪荣宝(26);上海华东师范大学物理系资料室的周丽英(24);沈阳炮兵学院物理教研室的马居安和刘洪义(20);北京工业大学应用物理系的严隽霖等(17);河北煤炭建工学院基础部物理室的张永照(15);安徽淮南师范专科学校物理系的杜建明(13);华北工学院理学系的刘兴来(12);扬州师范学校物理组的朱海星(12);河北衡水师范专科学校物理系的陈均田(12);宁夏大学物理系资料室的赵慧萍(11);河北工学院物理系的魏安赐(10);唐山师范专科学校的李海门(10);湖南大学物理教研室的邓明成(10);北京杜家坝19号理化室的

关键词：增刊读者系资料室系图书资料室现代物理知识装订质量沈阳炮兵学院华北工学院大学物理师范专科学校师范学校

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