在输电场景中，吊车等大型机械的运作会威胁到输电线路的安全。针对此问题，从训练数据、网络结构和算法超参数的角度进行研究，设计了一种新的端到端的输电线路威胁检测网络结构TATLNet，其中包括可疑区域生成网络VRGNet和威胁判别网络VTCNet，VRGNet与VTCNet共享部分卷积网络以实现特征共享，并利用模型压缩的方式压缩模型体积，提升检测效率，从计算机视觉和系统工程的角度对入侵输电场景的大型机械进行精确预警。针对训练数据偏少的问题，利用多种数据增强技术相结合的方式对数据集进行扩充。通过充分的试验对本方法的多个超参数进行探究，综合检测准确率和推理速度来研究其最优配置。研究结果表明，随着网格数目的增加，准确率也随之增加，而召回率有先增加后降低的趋势，检测效率则随着网格的增加迅速降低。综合检测准确率与推理速度，确定9×9为最优网格划分方案；随着输入图像尺寸的增加，检测准确率稳步上升而检测效率逐渐下降，综合检测准确率和效率，选择480×480像素作为最终的图像输入尺寸。输入实验以及现场部署表明，相对于其他的轻量级目标检测算法，该方法对输电现场入侵的吊车等大型机械的检测具有更优秀的准确性和效率，满足实际应用的需要

Mn-Mo-Co马氏体时效钢是为节镍节钻而设计的一种新的马氏体时效钢,虽然强度可以达到甚至超过马氏体时效钢的水平,而韧性却低的多。其主要原因是时效前已有大量析出相沿晶界分布。为改善其性能,本文研究了液态激冷Mn、Mo、Co马氏体时效钢的组织结构,时效温度与部分机械性能的关系。实验结果表明:激冷带具有极细的晶粒和较大的固溶度。由于激冷带保留了液态的大量空位和位错,因此,形成了明显的胞状组织,激冷带的横断面分为上,下两层,在接近辊面的激冷层内,为直径小于1μm的细等轴晶,其上部为细柱状晶的组织。并发现激冷层为韧性断口,柱晶层为解理断口。经时效处理后,其硬度普遍高于相同成份的淬火钢的时效硬度。关于液态激冷钢铁微晶材料的机械性能有待进一步研究

采用交互作用正交试验设计，系统研究了进液流量、进气流量、CO2体积分数、进液温度及其交互作用对填料塔中二乙醇胺溶液吸收CO2的转化率η和气相总体积传质系数KGae的影响.经过直观分析和方差分析，评价了各参数对η和KGae影响的显著程度.实验发现进液流率、进气流率、CO2体积分数、进液温度，以及CO2体积分数与进气流率、进液温度与进液流率、进液温度与进气流率的交互作用对η影响显著；进液流率、进气流率、CO2体积分数、进液温度、CO2体积分数与进气流率的交互作用以及进液温度与进气流率的交互作用对KGae影响显著；进气流率增加，η降低而KGae增加；进液流率增加，η和KGae均增加；进气CO2体积分数增加，η和KGae均降低；进液温度升高，η和KGae均呈先增加后减小趋势

为了弄清白云石造渣的机理,根据CaO-SiO2-FeOn,MgO-SiO2-FeOn,MgO-CaO-SiO2,MgO-CaO-FeOn四个三元系所形成的CaO-MgO-FeOn-SiO2四元系统来采用MgO初次相容积界面设计所谓四元空间“低熔点”MgO饱和相图,并且用多次平行四面体棱投影法绘制了平面相图。在这个相图中,发现了一根K-L临界线的存在。在这个线以上的炉渣组成的液限温度是随MgO含量的增加而提高,而在这个线以下的则相反。在实验室中进行试验也证明了这个临界线的真实性。讨论了相图与实际生产的关系。应用这个相图,可以在氧气顶吹转炉炼钢生产中,对白云石的加入量和加入时间以及炉渣的岩相检验具有重要的参考意义

以电动汽车车用额定容量为42 A·h的三元方壳锂离子电池单体和模组为研究对象，研究其在加热条件下单体的绝热热失控特性及成组后侧向加热热失控蔓延特性。结果表明，锂离子电池在发生热失控时，内部最高温度可达920 ℃，电池表面和内部最大温差达403 ℃；热失控首先在迎向热流的面触发，随后蔓延至整个电池；满电状态下的锂离子电池内部热失控蔓延时间介于8～12 s；热失控蔓延过程中锂离子电池的温度特征与绝热热失控测试相比存在较大差异性；热失控喷发颗粒物中，LiF及石墨质量分数占80%以上；模组中失控电池产生的总能量中用于自身加热和喷发损失的占90%左右，热失控释放总能量的10%足以触发热失控蔓延。本文为研究三元锂离子电池模组安全设计、热失控蔓延抑制及新能源汽车的火灾事故调查提供了参考

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针对目前视网膜血管分割中存在的细小血管提取不完整、分割不准确的问题，从血管形状拓扑关系利用的角度出发，探索多任务卷积神经网络设计，提出骨架图引导的级联视网膜血管分割网络框架。该框架包含血管骨架图提取网络模块、血管分割网络模块和若干自适应特征融合结构体。骨架提取辅助任务用于提取血管中心线，能够最大限度地保留血管拓扑结构特征；自适应特征融合结构体嵌入在两个模块的特征层间。该结构体通过学习像素级的融合权重，有效地将血管拓扑结构特征与血管局部特征相融合，加强血管特征的结构信息响应。为了获得更完整的骨架图，骨架图提取网络还引入了基于图的正则化损失函数用于训练。与最新的血管分割方法相比，该方法在3个公共视网膜图像数据集上均获得第一名，在DRIVE，STARE和CHASEDB1中其F1值分别为83.1%，85.8%和82.0%。消融实验表明骨架图引导的视网膜血管分割效果更好，并且，基于图的正则化损失也能进一步提高血管分割准确性。通过将骨架提取模块和血管分割模块替换成不同的卷积网络验证了框架的普适性