Chemical composition and magnetism of Ag doped LaMnO3

By using a sol-gel clue, a set of polycrystalline perovskite samples La1-xAgxMnO3 with a nominal doping level x ranging from 0.05 to 0.45 has been synthesized. The chemical composition and the magnetism of the samples were investigated. A little Ag was： found seeping from the samples in the sintering process when the doping level exceeded 0.05 and the sintering temperature was higher than 700℃ resulting in the samples being in multiphase. The magnetic transition points of the samples have been found to decrease with increasing sintering temperature. A concentration-dependent Tc similar to that of bivalent metal ion doped perovskite, has been obtained. We believe that the Ag seeping in the sintering process is responsible for those magnetic characteristics.     

基于多任务卷积神经网络的红外与可见光多分辨率图像融合

红外与可见光图像融合一直是图像领域研究的热点,融合技术能弥补单一传感器的不足,为图像理解与分析提供良好的成像基础。因生产工艺以及成本的限制,红外探测器的分辨率远低于可见光探测器,并在一定程度上因源图像分辨率的差异阻碍了实际应用。针对红外与可见光图像分辨率不一致的问题,提出了用于红外图像超分辨率重建与融合的多任务卷积网络框架,应用于多分辨率图像融合。在网络结构方面,首先设计了双通道网络分别提取红外与可见光特征,使算法不受源图像分辨率的限制;其次提出了特征上采样模块,先用双线性插值方法增加像素个数,再通过多层感知器精细化拟合像素平滑空间与高频空间的映射关系,无需重新训练模型即可实现任意尺度的红外图像上采样;接着将线性注意力引入网络,学习特征空间位置间的非线性关系,抑制无关信息并增强网络对全局信息的表达。在损失函数方面,提出了梯度损失,保留红外与可见光图像中绝对值较大的滤波器响应值,并计算该值与重建的融合图像响应值的Frobenius范数,无需理想的融合图像作为真值监督网络学习就能生成融合图像;此外,在梯度损失、像素损失的共同作用下对多任务模型进行优化,可以同时重建融合图像和高分辨率红外图像...     

温度对长焦距测量精度的影响

 基于Ronchi光栅的泰伯效应,在理论上分析了温度场的波动对长焦距测量系统稳定性的影响。通过大量实验研究验证了在长焦距测量系统中内部和外部温度场的波动引起空气折射率的随机变化,进而影响到测量系统焦距测量值的稳定性。在对测量系统He-Ne激光源采取水循环降温、切断系统外部冷热源、对测量系统中光栅对采取隔热封装等有效措施后,使长焦距测量系统的重复性测量精度提高了5～8倍,标准差达到了0.1‰左右,测量数据波动范围在5 mm左右,其测量精度及其稳定性均达到了实际测量的要求。     

基于Omega涡识别方法的诱导轮内非定常空化流动分析

为精确捕捉诱导轮中空化的行为特征并揭示其非定常流动机理,采用大涡模拟(LES)对一凝水泵诱导轮在设计工况、临界空化数下单独进行数值分析。基于Omega涡识别方法,对诱导轮内空化流动的流动结构及空化泡的关系进行研究。结果表明,Omega涡识别技术可以很好反映流动结构(剪切流与旋转流)与空化泡的关系：设计流量、临界空化数下,诱导轮叶片入口附近空化泡主要集中在轮缘附近的回流区内,回流区内部流动主要以剪切流的形式存在;而在流道中的回流区内流动主要以旋转运动为主,且空化泡主要集中在回流区与主流的剪切层区。     

四面体中的Jani(c)不等式

R.R.Jani(c)曾建立如下不等式[1]: ∑ra/hb+hc≥3/2 (1) 其中ha、hb、hc、ra、rb、rc分别为△ABC三边上的高和旁切圆半径.∑表示循环和. 本文将其类比到四面体中,得到四面体中的Jani(c)不等式.     

考虑顾客放弃的在线客服最优服务人数模型

在线客服已成为当前客户服务中心的主要形式,其与传统的电话服务最大的不同是一位客服可同时为多位顾客服务。客服同时服务的人数直接影响着客服中心的服务效率：同时服务的人数较多,顾客虽然可以较早得进入咨询队列,但客服需要在多个不同的咨询主体之间频繁切换,会降低客服的服务效率;同时服务的人数较少,造成更多顾客等待服务开始,导致顾客的放弃率升高,降低客服中心的服务水平与质量。因此,在考虑顾客放弃行为的情况下,通过建立双层排队模型探究顾客平均逗留时间、顾客放弃率与同时服务人数之间的关系以确定最优服务人数,通过数值仿真验证了模型的准确性并进一步完成了相关参数变化时的敏感性分析。     

基于IPLS-XGBoost算法的可见-近红外光谱鸡蛋新鲜度高效准确检测技术研究

针对传统光谱法检测鸡蛋新鲜度存在的效率低、准确率不够高等问题,提出采用可见-近红外光谱结合极度提升树(XGBoost)等算法对鸡蛋新鲜度分类进行研究,以期在保证足够高准确度的同时大幅提高检测效率。将不同储存条件下的鸡蛋作为样本,并分别划分为训练集和测试集,采用训练集的综合评价指标(F-measure)和准确率(Accuracy)评估分类模型的性能。具体地,首先利用可见-近红外光谱系统采集鸡蛋的反射光谱,将所得的光谱数据经过不同预处理后再结合随机森林(random forest, RF)、偏最小二乘(partial least squares, PLS)、支持向量机(support vector machine, SVM)、多层感知机(muhi-layer perception, MLP)以及XGBoost等分类算法构建鸡蛋新鲜度分类评估模型,并对比各模型性能指标。分析结果发现,经Savitzky-Golay一阶导(Savitzky Golay first-order derivative, SG-1^st-Der)预处理后的RF、 SVM、 XGBoost模型和经标...