Inclusion of ferrous phenanthroline in molybdenum disulfide

Ｉｎｔｅｒｃａｌａｔｉｏｎｃｈｅｍｉｓｔｒｙｏｆｌａｙｅｒｅｄｔｒａｎｓｉｔｉｏｎｍｅｔａｌｄｉｓｕｌｆｉｄｅｓｈａｓｂｅｅｎｅｘｔｅｎｓｉｖｅｌｙｓｔｕｄｉｅｄｉｎｔｈｅｐａｓｔｙｅａｒｓ[1].Ｉｔｈａｓｂｅｅｎｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄｔｈａｔｔｈｅｉｎｔｅｒｃａｌａｔｉｏｎｒｅａｃｔｉｏｎｄｅｐｅｎｄｓｓｔｒｏｎｇｌｙｏｎｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓｔｒｕｃｔｕｒｅｏｆｔｈｅｔｒａｎｓｉｔｉｏｎｍｅｔａｌｄｉｓｕｌｆｉｄｅｓ.Ｆｏｒｉｎｓｔａｎｃｅ,ｖａｒｉｏｕｓｇｕｅｓｔｍｏｌｅｃｕｌｅｓｈａｖｅｂｅ…     

计算机辅助彩色立体图像生成中的误差分析与处理

柱透镜光栅的计算机辅助立体成像的基本原理是将二维序列图像进行切分和重组,使之以三维模型的形式展现,使合成的图像在柱透镜光栅下观察时具有"纵深感"。该项技术在广告、摄影、电影制作中具有广泛的应用。但是长期以来,在图像切分时并不能保证像素一定被整除,这意味着剩余像素的出现,合成的立体图像必然存在误差。如何处理剩余像素的问题一直是个难题,阻碍了该技术的推广。针对立体图像生成方法中的剩余像素问题,详尽地分析了误差的形成,并提出了强行取整算法和误差分散算法两种误差处理方法。实验表明,这两种算法能较好的处理剩余像素,增强了合成图像的立体效果,这将有助于立体成像技术的进一步推广。     

手写体信函地址汉字切分

目前多数汉字识别系统仍基于单个汉字的逐个识别,因此对字符进行有效的切分,是离线汉字识别的一项重要工作,根据汉字手段写体的特点,在方差最小原理基础下,提出多步切分算法（粗分－细分－合并）和穿越算法,首先根据字段间间隔,用最小距离聚类的方法,得到5组粗分结果,从中选出最接近理想的一种,用改变类间距离和穿越算法,对较宽的字段进行细分,最后将过细的分割部件合并成一个完整的字,对现场采集的3000封信函进行切分,单字正确率可达90．8％。     

多分类器组合的投票表决规则

为了提高多分类器组合的效果 ,提出了一种改进的投票表决规则 .每个分类器对每个模式类别的识别能力不尽相同 ,通过对大量样本的统计 ,获得有关每个分类器识别性能的先验知识 ,将其作为投票表决的依据 .投票表决时每个类设置不同的表决阈值 ,使组合效果得以改善 .这些阈值可以通过训练获得 .在数字识别系统中的实验结果表明 ,该方法使多分类器组合的识别率和置信度明显提高     

基于彩色图像分割的可伸缩性压缩编码

按各区域重要程度的不同，采用改进的嵌入零树小波方法组织码流，以得到可伸缩性压缩码流．算法首先将图像分割为纹理均一或表示独立意义的区域，并按重要程度排序；然后对各区域边缘像素进行DCT和各区域进行小波变换；最后采用改进的嵌入零树小波(MEZW)对小波系数进行处理并复合为输出码流．该算法能实现图像冗余的去除，得到高压缩比．     

序列图像（亚）像素级点目标检测的DP算法

提出了一种用于序列图像（亚）像素级点目标检测与跟踪的ＤＰ算法。该算法基于弹道积分原理和动态规划最优化原理，将序列图像（亚）像素级点目标检测问题转化为一系列的一维最优化过程，功效上完全等价于究举法。同时具有算法简单，运算量小、易于实现的特点。该算法有别于其他算法的显著优点是具有低信噪比处理功能，特别适用于弱而小的点目标运动轨检测，文中还针对多（亚）像素级点目标情况进行了专门讨论。     

强势中的中国汽车产业与汽车市场——由第八届北京国际车展谈起

论述了北京车展国际地位、车展状况,介绍了国内汽车集团战略重组,阐明了汽车发展的自主品牌与人性化趋势,品评了若干汽车个案及新技术,进一步论述了中国汽车市场.     

序列图像目标跟踪的神经网络算法

针对序列图像目标跟踪问题，在提取图像特征点的基础上，提出了一种最优化算法，该算法将序列图像目标跟踪问题转化为相信两帧图像特征点间的匹配问题。文中根据匹配问题的各种限制条件给出代价函数，并利用Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络最优化计算功能来求取该代价函数的局部极小值。其中神经元的状态用以表示相邻两帧图像特征点间的匹配关系。神经元间的权连结用以反映地应特征点间的匹配程序。也就是说，本文针对序列黑种人希目标跟踪     

电网中激光除冰技术分析

激光除冰技术是一种非接触式除去电气设备覆冰的新技术。为了考察激光对冰块的作用情况,并为选取激光除冰的最佳参数提供理论依据,该文结合实际激光除冰情况,利用有限元分析软件建立了激光与冰块的作用模型,对冰块中瞬态温度场与应力场进行了仿真,得到了温度场与应力场分布的变化过程图、不同初始温度冰块的融穿时间曲线以及不同激光功率、不同光束直径时冰块融穿时间变化曲线。通过仿真分析,给出了激光除冰设备参数选择的具体要求,对实际除冰具有重要指导意义。     

基于频域幅度谱数据重建电磁脉冲时域波形

 由频域幅度谱数据重建时域脉冲波形，是电磁脉冲效应及传感器标定研究中经常遇到的问题。根据最小相位原理，利用倒谱技术，编程实现了从频域幅度谱数据构造相位信息，进而反演时域脉冲响应波形。对几类函数波形和一组实测高空核爆电磁脉冲(HEMP)波形的验证结果表明，HEMP波形、余(正)弦阻尼振荡波形等信号的重建波形与原始波形符合很好。对于非最小相位信号，重建波形的前(后)沿、峰值等细节参数有一定差别，但也能给出一些波形、累积能量、幅值量级等方面的标志信息。