文本检测在自动驾驶和跨模态图像检索中具有极为广泛的应用。该技术也是基于光学字符的文本识别任务中重要的前置环节。目前，复杂场景下的文本检测仍极具挑战性。本文对自然场景文本检测进行综述，回顾了针对该问题的主要技术和相关研究进展，并对研究现状进行分析。首先对问题进行概述，分析了自然场景中文本检测的主要特点；接着，介绍了经典的基于连通域分析、基于滑动检测窗的自然场景文本检测技术；在此基础上，综述了近年来较为常用的深度学习文本检测技术；最后，对自然场景文本检测未来可能的研究方向进行展望

风能、太阳能等间歇式能源的引入和工业生产中大功率动态负载的增加，使得智能电网电力负荷越来越多呈现出大范围随机频繁波动的特点.动态负荷的增加对智能电能表的有功电能测量带来新挑战.传统的测量算法是针对稳态负荷而提出，因此无法解决智能电能表动态计量性能的改善问题.本文在传统MA （moving average）算法的基础上提出一种SDPA （segmented dot product accumulation）动态有功电能测量算法，该算法可在一定程度上减小动态功率条件下的测量误差.首先，分别讨论了传统MA和ⅡR （infinite impulse response）滤波器算法的动态响应速度和动态电能误差特性，指出两种算法对动态输入信号测量的局限性，并理论分析了影响各自动态计量性能的因素.以此为基础，提出智能电能表有功电能动态测量的SDPA算法，通过将待测的动态功率信号按周期截短、分段执行点积运算、并累加求和的方式实现动态测量.另外，通过按周期抽取的算法实现方式可以大大减少存储空间、提高运行速度.理论和仿真结果表明，与传统MA和ⅡR滤波器相比，SDPA算法在动态响应时间为一个基波周期的前提下，动态电能测量可达到较低误差水平

基于建立的连铸中间包及结晶器内钢液混合过程的物理模型，开发了板坯连铸异钢种连浇过程混浇坯长度及成分变化模型。以某钢厂单流板坯连铸机220 mm×1560 mm断面Q235与Q335Ti钢的混浇过程为研究对象，采用水模型试验结合数值模拟确定模型的关键参数，并通过开展现场试验对混浇坯取样验证模型的准确性。结果证明：混浇坯成分取样与模型预测的成分偏差小于5%，且模型预测的混浇坯长度与人工确定的一致。故采用该模型可跟踪不同混浇工况下中间包内及铸流上钢液的混合行为，准确预测混浇坯的长度以及成分变化规律。采用该模型研究了拉速及中间包内剩余钢液质量对混交坯长度及不同浇注长度铸坯C元素质量分数变化的影响规律。发现当拉速保持不变时，中间包内剩余钢液越多，混浇坯越长；当中间包内剩余钢液质量保持不变时，拉速越大混浇坯越短。相比而言，中间包内剩余钢液质量比拉速对混浇坯长度的影响更大。另外当拉速不变时，随着中间包内剩余钢液质量的增加，C元素质量分数由0.16%变化到0.18%的速率减慢；当中间包内剩余钢液质量不变时，随着拉速的增加，C元素质量分数由0.16%变化到0.18%的速率增加。因此异钢种连浇过程，适当提高拉速以及减少中间包内剩余钢液质量，可有效减少混浇坯长度，成分变化速率降低

0.1分析化学的任务和作用 0.2分析方法的分类 0.3分析化学发展简史 0.4分析化学的学习方法

针对采用以太网控制自动化技术(EtherCAT)工业总线的感应电机交-直-交变频矢量控制系统的入侵检测技术进行了研究. 首先通过对EtherCAT总线协议进行深度解析, 结合目前为止已经发现的EtherCAT工业总线常见协议漏洞, 提取协议数据包的关键特征并构建EtherCAT总线协议入侵检测规则库, 采用三维指针链表树作为针对EtherCAT总线协议规则库的检索数据结构; 其次, 根据感应电机交-直-交变频矢量控制系统的物理模型, 进行模型参数仿真计算, 并根据仿真计算值, 构建矢量控制模型入侵特征的最小二乘支持向量机(least square support vector machine, LSSVM)分类器, 使用混沌粒子群优化(choatics particle swarm optimization, CPSO)算法对分类器的参数进行优化, 二者共同构成了CPSO-LSSVM入侵检测分类算法. 异常数据包在被分类后, 会被传递给Suricata入侵检测引擎进行精确规则匹配; 最后为该入侵检测系统搭建物理实验环境, 经过测试, 本文中的交-直-交变频矢量控制模型仿真结果动态性能良好, 与实际矢量控制系统参数的波形变化趋势相近. 通过抽取KDD Cup99测试数据集中的一部分对该入侵检测系统实施DOS攻击、R2L、U2R以及PROBING攻击行为, 验证该入侵检测系统的有效性

一、掘进机 一般按使用范围和结构特征进行。 按截割岩石的硬度系数分:煤巷掘进机(f≤4)、煤-岩巷掘进机(f≤6)、岩巷掘进机(f6);按断面大小分:大断面掘进机(大于8m2)、小断面掘进机(小于8m2);按工作机构截割工作面的方式分:部分断面掘进机、全断面掘进机

一、矿井提升设备的任务 提升煤炭和矸石,下放材料,升降人员、设备。 二、矿井提升设备的分类 1、按用途分可分为主井提升设备和副井提升设备

写出具有下列特征或表现下列行为的物质或物质类别的名称。(17均用英文缩 写表示)(22分) (1)一种小分子,其水溶液能与茚三酮反应,在空气中就可以被氧化 (2)一种小分子,其水溶液能还原Cu2为Cu+,测其比旋光度为+112o放置后比旋 光度减少,最后稳定在+52.70

深锥浓密机内底部料浆的屈服应力过高容易导致压耙，为此通过对不同絮凝沉降条件下获得的浓缩超细尾砂料浆的屈服应力进行原位测量，并通过对絮凝前后料浆总有机碳的测试来分析超细尾砂颗粒表面的絮凝剂吸附量，进而分析了絮凝沉降对浓缩超细尾砂料浆屈服应力的影响规律。研究发现，絮凝沉降对浓缩超细尾砂料浆的屈服应力有显著影响，pH和絮凝剂单耗通过影响尾砂颗粒表面的絮凝剂吸附量进而影响浓缩超细尾砂料浆的屈服应力，屈服应力随着pH和絮凝剂单耗的增大均不断增大。综合考虑尾砂料浆的絮凝沉降效果和所得浓缩超细尾砂料浆的屈服应力，最佳絮凝条件是pH值为11和絮凝剂单耗为15 g·t?1，在此最优条件下料浆固液界面的初始沉降速率为0.4565 mm·s?1，沉降后上清液浊度为143 NTU，底部沉积尾砂料浆的固相质量分数为51.56%、屈服应力为243.18 Pa。初步建立了适用于超细人造尾砂的基于絮凝剂吸附量的屈服应力模型，屈服应力随尾砂颗粒表面单位面积的絮凝剂吸附量的增大而增大，为实际生产中控制全尾砂絮凝沉降参数提供参考

为了提高非平衡数据集的分类精度，提出了一种基于样本空间近邻关系的重采样算法。该方法首先根据数据集中少数类样本的空间近邻关系进行安全级别评估，根据安全级别有指导的采用合成少数类过采样技术（Synthetic minority oversampling technique，SMOTE）进行升采样；然后对多数类样本依据其空间近邻关系计算局部密度，从而对多数类样本密集区域进行降采样处理。通过以上两种手段可以均衡测试数据集，并控制数据规模防止过拟合，实现对两类样本分类的均衡化。采用十折交叉验证的方式产生训练集和测试集，在对训练集重采样之后，以核超限学习机作为分类器进行训练，并在测试集上进行验证。在UCI非平衡数据集和电路故障诊断实测数据上的实验结果表明，所提方法在整体上优于其他重采样算法