身体视点:马克思主义美学的可能视点

身体视点也是马克思主义理论的一个基本视点.从身体的视点重新读解马克思主义美学是可行的.马克思关注的是身体而不仅仅是肉体,马克思理论中的身体话语不同于一般的人本主义或庸俗唯物主义.在马克思主义美学中,感性、异化、崇高、解放、审美等基本范畴实际上是密不可分地统一在身体这一基础上的.马克思从身体出发思考问题的视角也影响了他对事物及其发展变化的认识,使他的美学体系呈现出一种开放性.     

对提高我国田径比赛观赏性的思考

田径运动是体育运动的基础,而田径比赛的观赏性却一直较低.本文对我国田径比赛观赏性低的现实做了一些分析,对提高我国田径比赛的观赏性提出了一些参考性的建议.     

SMT课程理实一体化教学模式探讨

SMT课程的实践教学难度较大,探讨一种理实一体化教学模式,通过教学实践效果显著。它能够给学生提供更直观更便捷的学习途径,使学生在真实的工作环境和实践环节中掌握SMT知识和技能。     

一般平面立体消隐及绘图的若干问题

本文以正轴侧图为例,从选用科学、高效的计算方法及良好的数据结构两个方面探讨解决一般平面立体绘图中消隐问题的途径。     

水下机器人的垂直平面导航控制器设计

用变结构控制理论，根据视线制导规律，推导了水下机器人在垂直平面内的变结构导航控制器．它有效地排除了非线性干扰，仿真结果令人满意     

Testing of holographic optical elements for holographic gun-sight

Conventional methods of measuring the various parameters of holographic optical elements are tedious for mass production. A novel approach is described for the holographic elements used in the holographic sight, in which the parameters are defined and measured as per their intended final application. Since the holographic sight is used for accurate target acquisition along with the other features, parallax in the sight becomes a critical parameter. Besides, the maximum brightness of the reticle is another parameter of the device, which is important for the use of sight in the strong sunlight in summers. There are two holographic elements, namely holographic reticle and holographic lens in the sight. Both can be tested in a simple set-up in terms of the parallax of the sight and the brightness of the reticle. The masters for both elements are required to be benchmarked once and rest of the elements in a mass production can be tested with the reference of masters.     

基于改进SHKF算法的UWB/IMU组合定位方法

针对复杂环境下超宽带（UWB）无线定位系统存在非视距（NLOS）及随机误差的问题,提出一种基于改进Sage-Husa卡尔曼滤波算法（SHKF）的UWB/IMU组合定位方法。首先,设计了一种基于概率密度的提升树,将UWB/IMU特征数据的概率分布密度引入提升树的损失函数中,鉴别出NLOS信号;然后,设计了一种改进SHKF算法,根据新息变化趋势定义自适应因子,实时调整对新息误差修正的策略以调节历史噪声对当前定位的影响,进而提升UWB/IMU组合定位的稳定性和精度。实验结果表明,所提方法将NLOS信号鉴别精度提升至99.12%,定位均方根误差降低至4.30 cm,提升了复杂环境下UWB/IMU组合系统定位精度。     

复杂交通环境下二轮机动车乘员头盔检测算法

针对现有二轮机动车乘员头盔检测算法在目标密集分布、随机遮挡等情况下效果较差且难以在边缘设备上应用的问题,制作了具有针对性的数据集,对比现有模型后,以YOLOv7为参考提出一种复杂交通环境下二轮机动车乘员头盔检测算法.首先,采用EfficientNet-B3作为主干网络,可提高特征提取能力且更为轻量化;其次,将增大感受野模块(RFB)引入特征融合结构中,以增大模型感受野,提升小目标头盔检测能力;最后,在检测头嵌入SimAM机制,在不增加参数的前提下提高算法精度.结果表明：相较于YOLOv7,文中算法的准确率、召回率和平均准确率分别提高了2.84%,2.26%和3.26%,参数量和运算量分别为YOLOv7的33.1%,23.5%,可实现当前主流模型算法的最佳检测性能和效率;在NVIDIA Jetson Nano开发板上的处理速度达到47.58 F·s^-1,可满足边缘设备部署需求.     

基于空气流场压力分析的头盔冲击波防护效能研究

研究典型战斗头盔对爆炸冲击波致颅脑冲击伤的防护效能。首先开展了50 g TNT距有无头盔防护下头部模型1 m处爆炸的抗爆试验,采集了有无防护下头部前额、颅顶、颅后冲击波超压并进行了对比分析;建立了具有典型颅脑结构的头部有限元模型并进行爆炸冲击波加载,对试验工况进行了仿真再现,通过试验结果验证了仿真模型有效性;同时利用数值仿真对不同工况下冲击波流场压力变化规律进行分析;进一步利用数值仿真研究了泡沫衬垫对头盔防护能力的影响。研究结果表明,典型战斗头盔可使前额空气超压衰减为无防护时的54.5%,但是会使颅后空气超压增强为无防护时的2.19倍,对颅后冲击波防护产生负面效果;头盔悬挂中泡沫衬垫能消弱头盔对颅后防护的负面效果,提高头盔对冲击波的防护能力。     

基于YOLO-CDF神经网络的安全帽检测

针对当前安全帽检测准确性低和适应性差的问题,提出一种以YOLOv3网络为基础,进行相应改进的安全帽检测方法;为了保证安全帽检测的准确度和增大对图片中安全帽的关注度,采用注意力机制增 强了从图片提取出的空间信息和语义信息,减少了图像细节的丢失,再使用可变卷积来适应人的姿态变化, 增强了模型对目标的适应性,减少了一定量的训练样本,最后通过改变输出特征图的尺寸,融合浅层的网络 特征,提升了人头等小目标的识别率;采用自制的 HELMET 数据集对方法进行训练与测试,并通过对比实验表明:方法相较于其他检测方法能够提取到更多的目标特征,达到更高的平均精度均值,同时在实际应用中适应性较好。