中考之前--吉林省、市无线电监测站排除无线电电波干扰纪实

吉林省无线电监测站2001年6月21日晚接到吉林无线电监测站电话：吉林市五中中考考场电教系统近期受到不明信号的严重干扰，要求我站尽快组织力量排查干扰。我站接到电话极为重视，一边向省信息产业厅请示，一边迅速组织技术人员准备测试仪器，制定查找方案。信息产业厅厅长立即指示：学生中考是关系到千家万户的大事，考试受干扰，老师着急，学生着急，家长更着急，一定要尽快排除干扰，保证中考的顺利进行。6月22日早6时，省监测站的刘泽学、富元群、张凤君等三位同志驾驶无线电监测车从长春出发直奔吉林市。张凤君同志在没有电梯的情况下…     

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基于局部特征相关性的行人重识别

针对因行人重识别中行人图像的背景、姿势等差异和行人图像的属性相似导致的行人重识别准确率低的问题，提出了一种基于特征相关性学习的行人重识别方法，加强了局部特征提取的准确性和相关性，充分考虑了行人身体部位和其他部位之间的相关性。首先使用Resnet-50网络和人体关键点估计模型来提取局部特征和全局特征，然后对局部特征和全局特征进行分支操作，对局部特征进行相关性学习，加强各个局部特征与其他局部特征之间的联系，提高相似属性行人图像之间的鉴别性；对全局特征通过池化操作提取更为精确的全局特征，最后将相关性学习后的局部特征和池化后的全局特征进行拼接作为预测行人身份的对比特征。此模型在Market-1501数据集及DukeMTMC-ReID数据集上的mAP指标分别达到了85.6%和76.1%,验证了所提网络模型的有效性。     

固相萃取净化-超高效液相色谱-串联质谱法测定畜肉中18种卡因类麻醉剂

随着麻醉剂被用于动物养殖、运输等领域，建立畜肉中麻醉剂残留的检测方法具有重要意义。该研究基于固相萃取-超高效液相色谱-串联质谱(UPLC-MS/MS)技术，建立了一种同时测定畜肉中18种卡因类麻醉剂残留的分析方法，实验通过优化18种卡因类物质的质谱参数，比较了在不同流动相中的分离度及响应强度，同时考察了不同提取条件、净化条件对18种卡因类物质提取率和净化效果的影响，结合外标法定量，实现了对畜肉中18种卡因类物质的定量分析。样品以0.1%(v/v)甲酸乙腈提取，Oasis PRIME HLB小柱净化，净化液经二甲亚砜辅助氮吹至近干，残渣用1.00 mL乙腈-水(1∶9, v/v)复溶，以0.1%(v/v)甲酸水溶液(含0.02 mmol/L乙酸铵)-甲醇作为流动相，经HSS T₃色谱柱(100 mm×2.1 mm, 1.8μm)分离，在电喷雾离子源(ESI)、正离子扫描和多反应监测(MRM)模式下进行UPLC-MS/MS测定。在最优条件下进行方法学验证，18种化合物在1.00～50.0μg/L范围内线性关系良好，相关系数均大于0.999;检出限(LOD)为0.2～0...     

平面金属等离激元美特材料对光学Tamm态及相关激射行为的增强作用

本文对具有类EIR色散特性的平面金属等离激元美特材料(planar plasmonic metamaterials, PPM)对光学Tamm态及相关激射行为的增强作用进行了研究. 我们首先运用传输矩阵方法分析了利用PPM结构的色散来增强光学Tamm态对应模式电磁局域密度的可能性. 其次, 我们将具有类EIR特性的PPM与一维光子晶体(photonic crystal, PC)合在一起设计了一种平面等离激元美特材料-光子晶体(PPM-PC)异质结构. 研究发现, 通过在电磁局域密度最高的PPM结构中(或附近)加入增益介质, 可观察到比通常光学Tamm态更强的激射增强效应及更明显的单色性响应. 这些特性使得这种PPM-PC结构有望被应用于低阈值激光器、荧光增强等方面.     

耐500℃高温电缆的结构设计

在某工程应用中,需要使用一种耐500℃高温的电缆。该耐高温电缆的主要设计难点是需同时满足高温试验和潮湿试验的要求。为此,对该耐高温电缆的相关结构设计要点进行分析、探讨,并提出可行的设计思路供参考。     

二维任意形状隐身罩条件的仿真验证

基于线性坐标变换,推导了二维任意形状隐身罩的隐身条件,并得到了任意多边形隐身罩材料本构参量及通解表达式,并运用电磁仿真软件——COMSOL 对几个典型的多边形进行仿真验证和损耗分析,从而验证了所得本构参数的正确性,这些分析结果打破了隐身罩设计中外形的限制,为隐身罩的实际设计提供了理论依据。     

基于左手介质的共面波导传输线特性研究

针对微带传输线型左手介质构造复杂且工艺要求高的缺陷,提出了一种新型共面波导型左手介质传输线。本文利用串联电容和并联电感来构造左手介质传输线,通过提取共面波导传输线的等效参数,并用全波仿真来模拟此左手介质后向波的传输特性,发现此左手介质的通带在6GHz 到14GHz 之间,其有效带宽为7.5GHz~12.7GHz,即相对带宽 约52%。     

基于UNet++的自动分割COVID-19病灶模型在CT切片中的应用

针对肺部病变的多样性和区域分割复杂化的问题,提出了一种新的UNet++模型,包括在U-Net基础上进行了改进,主要由挤压和注意模块、空洞空间金字塔池模块、下采样、上采样、跳过连接和损失函数组成.首先,引入了挤压和注意模块来加强像素分组的注意力,充分利用全局上下文信息,让网络更好地挖掘像素之间的差异和联系.其次,设计空洞空间金字塔池模块,用于捕获COVID-19病变的多尺度信息.下采样获得高维信息,然后使用四次上采样将特征图恢复到原始大小,并使用四个跳跃连接来合并特征图.此外,广义骰子损失可以降低病变大小与骰子损失之间的相关性,从而解决小区域分割问题.使用来自不同数据集的CT扫描数据对UNet++模型进行了广泛的实验.在实验中,UNet++模型和GDL分别与典型分割模型和流行的损失函数进行了比较,实验数据表明提出的新的UNet++模型最接近黄金标准.