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

一、两向量的数量积 实例一物体在常力F作用下沿直线从点M1移动 到点M2,以表示位移,则力F所作的功为 W= cos0(其中为F与的夹角) 启示两向量作这样的运算,结果是一个数量 定义向量a与b的数量积为ab

定义1设IRn中的向量组A:a1,2,…an 线性无关,β是IR中中任一向量, 则,a1,a2,…,an线性相关(因为这 是n+1个n维向量,向量个数大于向量维数),于 是根据第三章第二节定理2知道向量可以用a1, a2…a唯一线性表示 =k1a1+k2a2++knan 我们称向量组A:a1,a2,…,an为空间 IR的一组基(basis),把数k1k2,k称为 向量在基a1,a2,…,an下的坐标

为揭示巴西圆盘起裂模式的变化规律及其破裂演化过程，运用连续介质弹塑性分析开展巴西圆盘劈裂二维及三维数值模拟研究。通过开展二维模拟研究，探究压拉比及加载角对试样起裂破坏模式的影响；通过三维模拟研究，探究圆盘试样三维破裂面的形成及扩展过程。二维数值模拟结果表明，接触加载角及压拉比越大，巴西圆盘试样越容易发生中心起裂；端部起裂由剪切破坏引起，而劈裂裂纹进一步扩展则由张拉破坏驱动。三维数值模拟结果表明，初始起裂点位于三维圆盘端面，随加载角增大其逐渐向端面圆心移动；当圆盘发生端面中心起裂时，三维破裂面以弧形边界向试样内部发散扩展。无论圆盘试样发生中心起裂还是端部起裂，由于三维效应巴西劈裂试验可能都会低估岩石的抗拉强度

为将不同数据类型、但相互关联的一组数据,组合成一个有机整体使用,C语言提供一种称为“结构”的数据结构 10.1结构类型与结构变量的定义 10.2结构变量的引用与初始化 10.3结构数组 10.4指向结构类型数据的指针 10.5链表处理结构指针的应用 10.6共用型和枚举型 10.7定义已有类型的别名

向量代数 一、向量的概念 向量:既有大小又有方向的量 向量表示:a或M1M2

以数字化柔性挤压成形砂块为研究对象，通过设计单因素试验进行了砂型种类、粘结剂质量分数及挤压压力对型腔表面质量影响规律的研究，进而得出高精度树脂砂型挤压成形的最优参数组合。结果显示：无模砂型外部与砂型内部的表面性能存在差异。不同砂型种类的砂型型腔表面性能不同，沙粒的角形系数对砂型型腔表面性能有较大影响。随着砂型挤压力的提高，砂粒之间的距离减小，砂粒并联接触方式增多，砂型在经过切削时，砂型表面产生裂纹的数量及延伸深度大幅减小，砂型型腔表面性能不断提高。随着树脂质量分数的增大，砂粒的包覆厚度增大，从而砂粒的粘结桥增多，砂型强度增加，砂型切削时产生的裂纹数量减小，砂型型腔表面性能不断提高。本文为真实获得砂型表面质量提供了方法，有助于无模铸造精密成形技术的推广

高温质子导体固体电解质 Ba3Ca1+xNb2−xO9−δ 化学性质稳定，中低温电导率较高，具有较好的应用前景. 采用固相合 成法制备得到了复合钙钛矿相的 Ba3Ca1+xNb2−xO9−δ（x=0、0.10、0.18、0.30）材料. 随着 Ca 掺杂量的增加 Ba3Ca1+xNb2−xO9−δ 样 品的电导率先增加后降低，x=0.18 的样品电导率最高. Ba3Ca1+xNb2−xO9−δ 材料在含氢中的电子空穴迁移数较低，当温度低于 750 ℃ 时，材料中质子导电为主；当温度达 800 ℃ 后，材料中氧离子导电为主. x=0.10 的样品质子迁移数最高，随着掺杂量的 增加样品氧离子迁移数逐渐增大，质子迁移数逐渐降低

4.4协方差和相关系数 问题对于二维随机变量(X,Y): 已知联合分布 边缘分布 对二维随机变量除每个随机变量各自的概率特性外,相互之间可能还有某种联系问题是用一个怎样的数去反映这种联系

采用Gleeble-3800D热模拟试验机在应变量0.6、变形温度750~1050℃、应变速率0.01~1 s-1工艺条件范围内, 研究了Fe-(5.5%、6.0%、6.5%) Si高硅电工钢的热变形与动态再结晶行为.采用线性回归方法, 建立了三种成分实验钢的流变应力本构方程.计算得到Fe-5.5% Si、Fe-6.0% Si和Fe-6.5% Si高硅电工钢的热变形激活能分别为310.425、363.831和422.162 kJ·mol-1, 说明Fe-(5.5%、6.0%、6.5%) Si高硅电工钢的热变形激活能随Si质量分数的增加而增大, 这使得Fe-(5.5%、6.0%、6.5%) Si高硅电工钢相同条件下的变形抗力随Si含量的升高而增大.采用金相截线法对不同成分和变形条件下实验钢的动态再结晶百分数进行了统计, 结果表明: 同一热变形条件下, Fe-(5.5%、6.0%、6.5%) Si高硅电工钢的动态再结晶百分数随Si质量分数的升高而减小.本文实验条件下, 当变形温度为750~850℃时, Fe-(5.5%、6.0%、6.5%) Si高硅电工钢软化机制主要为动态回复; 而变形温度为950~1050℃时, Fe-(5.5%、6.0%、6.5%) Si高硅电工钢软化机制主要为动态再结晶