随着无人工厂、智能安监等技术在制造业领域的深入应用，以视觉识别预警系统为代表的复杂环境下动态识别技术成为智能工业领域的重要研究内容之一。在本文所述的工业级视觉识别预警系统中，操作人员头发区域由于其具有移动形态非规则性、运动无规律性的特点，在动态图像中的实时分割较为困难。针对此问题，提出一种基于SiamMask模型的时空预测移动目标跟踪算法。该算法将基于PyTorch深度学习框架的SiamMask单目标跟踪算法与ROI检测及STC时空上下文预测算法相融合，根据目标时空关系的在线学习，预测新的目标位置并对SiamMask模型进行算法校正，实现视频序列中的目标快速识别。实验结果表明，所提出的算法能够克服环境干扰、目标遮挡对跟踪效果的影响，将目标跟踪误识别率降低至0.156%。该算法计算时间成本为每秒30帧，比改进前的SiamMask模型帧率每秒提高3.2帧，算法效率提高11.94%。该算法达到视觉识别预警系统准确性、实时性的要求，对移动目标识别算法模型的复杂环境应用具有借鉴意义

偏导数 我们已经知道一元函数的导数是一个很重 要的概念,是研究函数的有力工具,它反映了该 点处函数随自变量变化的快慢程度。对于多元函 数同样需要讨论它的变化率问题。虽然多元函数 的自变量不止一个,但实际问题常常要求在其它 自变量不变的条件下,只考虑函数对其中一个自 变量的变化率,因此这种变化率依然是一元函数 的变化率问题,这就是偏导数概念,对此给出如 下定义

为揭示各种行波磁场铸流搅拌的电磁冶金效果，基于计算域分段法建立了断面1280 mm×200 mm板坯连铸电磁、流动、传热和凝固的耦合模型，利用电气参数和磁感应强度的实测值和预测值的对比验证了模型的可靠性。研究表明：行波磁场搅拌器因电磁推力的方向性特点在板坯二冷区搅拌过程中均表现有不同程度与特征的端部效应，辊后箱式搅拌器(Box-typed electromagnetic stirrer, B-EMS)的单侧安装形式导致板坯内弧侧磁感应强度远大于外弧侧，辊式搅拌器(Roller-typed electromagnetic stirrer, R-EMS)的对辊安装形式则使磁感应强度呈现对称分布。在400 kW和7 Hz的相同电气参数下，R-EMS的电流强度比B-EMS高75 A；尽管箱式电磁搅拌的有效作用区域较辊式电磁搅拌大，铸坯中心钢液过热耗散区域大，但辊式搅拌推动钢液冲刷凝固前沿形核作用则明显大于箱式搅拌。两者均具有较好的抑制柱状晶生长、促进凝固前沿等轴晶形核与发展的能力，将不锈钢板坯等轴晶率提高至45%的门槛值以上，其中间隔型反向辊式搅拌器下的等轴晶率比箱式搅拌高约17%。综合表明，基于行波磁场铸流搅拌的间隔型反向辊式搅拌器有望更好地消除铁素体不锈钢板材表面皱折缺陷

采用水热法和还原氮化法合成了菊花状形貌的氮化钛（TiN）纳米材料，并将其与还原氧化石墨烯（rGO）水热复合制备了氮化钛–还原氧化石墨烯（TiN-rGO）复合材料。利用扫描电镜、X射线衍射、X射线光电子能谱等测试方法对材料的形貌和物相进行了表征和分析。结果表明，TiN-rGO复合材料很好地保持了TiN菊花状的三维结构和rGO透明褶皱的形貌，且层状的rGO均匀地包覆在了菊花状的TiN的周围。用TiN-rGO复合材料修饰玻碳电极（GCE）制得了TiN-rGO/GCE电化学传感器，用于测定人体中的生物小分子DA和UA。由于复合材料中TiN和rGO的协同效应，构建的电化学传感器表现出了优秀的电化学性能。检测结果表明：TiN-rGO/GCE传感器对DA和UA的检测限分别为0.11和0.12 μmol·L?1，线性范围分别为0.5～210 μmol·L?1和5～350 μmol·L?1，且具有良好的抗干扰性、重现性和稳定性，且成功应用于人体内真实样品的DA和UA检测

以过渡金属硫酸盐、氢氧化钠、氨水为原料，通过连续共沉淀–高温固相法制备了富锂锰基正极材料Li1.17Ni0.33Mn0.5O2。对其进行了包括微观形貌、宏观形貌、晶体结构、电化学性能等方面的表征，研究了前驱体烘干温度对于粒度较小前驱体的宏观形貌及锂化后正极材料的微观形貌和电化学性能的影响。结果表明，烘干温度较高的前驱体在烘干后出现了明显了宏观烧结现象，锂化并涂布后出现了明显的颗粒；烘干温度较低的前驱体在烘干后并未出现宏观烧结现象，锂化并涂布后未出现明显的颗粒。在电化学性能方面，前驱体烘干温度较高的正极材料在经历50个循环后，可逆比容量只剩下85%，下降比较明显；前驱体烘干温度较低的正极材料在经历了50个循环后，可逆比容量未出现明显下降

随着时代的发展,对交通调查提出了新的要求,主要有: (1)对短期交通问题的对策,如自行车停车问题,地区交通问题,公共交通的票价和运行间隔问题等等 (2)既往的调查费时、费工、需要巨额资金;

在直径为650 mm的铝合金热顶半连续铸造过程中施加双源超声振动系统, 研究3种超声辐射杆浸入深度对铸锭宏观凝固组织的影响.基于铝合金铸锭凝固组织形貌的检测结果以及ANSYS等有限元软件对铸造过程中声场的仿真结果, 深入探讨了超声辐射杆在不同的施振深度下对铝合金铸锭凝固组织细化机制的影响.结果表明: 随着超声辐射杆施振深度的增加, 铸锭截面组织整体进一步细化, 晶粒形状由发达的枝晶变为等轴枝晶; 由于超声辐射杆端面以及柱面存在几个固定位置处振动波峰, 在铝熔体中不同的超声施振深度下存在不同的超声空化范围, 进而导致凝固组织的细化机制也不同

目前燃煤电厂对于SO2、NOx和PM等主要污染物已经有较为成熟的控制方法，但针对具有长期环境危害性的痕量污染物尚缺乏有效的排放控制手段。为全面掌握痕量污染物在煤燃烧过程中的释放、迁移和转化规律并开发相应的控制技术，建立稳定可靠的模拟烟气痕量污染物发生方法是开展相关研究的前提条件。通过文献调研，对常见痕量污染物的四种发生方法进行了总结、归纳和对比：溶液蒸发法较为简单易用，但产物中易含有副产物，这些副产物会带来一定的影响；燃烧法产生的痕量污染物最接近实际情况，但受实验条件影响较大，并且产物成分较为复杂；升华法获得的产物浓度较为准确，但适用范围较窄，仅用于某几种气态痕量污染物的发生；氢化物氧化法可准确地控制产物的发生速率，但也仅适用于少量痕量污染物，并且装置较为复杂。分析比较了不同方法的适用情形，最后提出多种方法联用的思路以期得到更加接近实际情形并且成分可控的结果

在初始泥层高75 cm和耙架转速为0、0.1、1和10 r·min?1条件，以及耙架转速为0.1 r·min?1和初始泥层高度为75、45和25 cm条件下，采用FBRM和PVM实时在线监测技术，对动态浓密系统泥层脱水过程絮团结构演化进行原位连续观测，获得了泥层脱水过程中，絮团直径、数量分布特征和实时图像。研究结果表明，尾矿浓密过程中絮团直径和数量随剪切时间延长呈现先增长后降低，再保持稳定的状态。根据絮团直径变化程度，将絮团密实化过程分为絮团生长期、絮团重构期和絮团破碎期3个阶段。在剪切速率0.1 r·min?1和初始泥层高度75 cm实验条件下，有利于絮团生长和絮团快速破裂重构，并提高絮团密实化程度，但过高的剪切速率作用对絮团结构影响程度下降。剪切速率的增加造成絮团平均直径减小，同时絮团平均直径减小的速率上升。随着初始泥层高度增大，絮团生长阶段时间更长，絮团直径峰值更大，重构期较长，絮团平均直径随初始泥层高度增加而增大。尾矿絮团分形维数可以反映絮团结构变化特征，结合PVM图像的分形维数和孔隙率计算，分析了剪切破坏力与絮团凝聚力存在的相互平衡关系，基于这种动态平衡对絮团破裂程度的影响，研究了尾矿浓密过程中的絮团密实化规律

判别分析:已知分为若干类的前提下,判定观察对象的归属。 聚类分析:不知道应分多少类的情况下,进行探索性分析,对观察对象依据某些数量特征适当分类。 1.指标聚类(R型聚类) 2.样品聚类(Q型聚类)