为了给数控机床故障的精准诊断提供保障，延长数控机床使用周期，以数控机床历史维修记录为研究对象，对数控机床设备故障领域的命名实体识别进行了研究。在分析历史维修记录中的故障描述特点后，提出了一种基于双向长短期记忆网络（Bidirectional long short-term memory, BLSTM）与具有回路的条件随机场（Conditional random field with loop, L-CRF）相结合的命名实体识别方法。首先，对输入语句进行分词和标注，使用Word2vec中的Skip-gram模型对标注语料进行预训练，将其生成的字向量通过词嵌入层转化为字向量序列；然后，将字向量序列输入BLSTM学习长期依赖信息；最后将句子表达输入L-CRF获取全局最优序列。实验结果表明，该方法明显优于其他命名实体识别方法，为数控机床设备的智能检修与实时诊断任务打下了坚实的基础

高熵材料是近年来出现的一种新型材料，具有高强度、高硬度、良好耐腐蚀和优异的高温组织稳定性等性能，在航空航天、高温以及先进核能等领域展现了广阔的应用前景，引起国际材料领域的广泛关注，相关研究也取得了很大进展。粉末冶金作为一种高性能金属基和陶瓷复合材料的先进制备技术，可以获得纳米晶和过饱和固溶体等亚稳材料，同时也可用于传统熔炼法较难制备的具有特殊结构和性能的材料，近些年来，粉末冶金技术在高熵材料制备中得到广泛应用。本文从高熵材料的应用理论出发，针对目前高熵材料粉体制备方法、块体成型以及粉末冶金制备的典型高熵材料三个方面予以综述，着重阐述了高熵材料的力学性能和其变形行为特点，同时展望了高熵材料的未来发展趋势

超疏水表面是具有独特性能的一类表面，本身就具有广泛应用前景。石墨烯材料作为理化性质出众的一类材料，由于其高电导率、高导热系数、高比表面积、高透光率和有优异的机械性能，广泛应用于航空航天、石油化工、海洋船舶等领域。目前，基于石墨烯材料构建超疏水表面，是超疏水表面研究中一个较新的方向。本文对超疏水表面的原理进行了概述，重点总结归纳了石墨烯基超疏水材料制备技术的研究现状，包括表面修饰法、沉积改性法、激光诱导法、涂覆法、层层自组装法等，简要介绍了石墨烯超疏水材料在自清洁、油水分离、防覆冰、耐腐蚀、抗菌等领域的应用，并对石墨烯超疏水材料的下一步研究方向进行了展望

宫颈癌是严重危害妇女健康的恶性肿瘤，威胁着女性的生命，而通过基于图像处理的细胞学筛查是癌前筛查的最为广泛的检测方法。近年来，随着以深度学习为代表的机器学习理论的发展，卷积神经网络以其强有效的特征提取能力取得了图像识别领域的革命性突破，被广泛应用于宫颈异常细胞检测等医疗影像分析领域。但由于病理细胞图像具有分辨率高和尺寸大的特点，且其大多数局部区域内都不含有细胞簇，深度学习模型采用穷举候选框的方法进行异常细胞的定位和识别时，经过穷举候选框获得的子图大部分都不含有细胞簇。当子图数量逐渐增加时，大量不含细胞簇的图像作为目标检测网络输入会使图像分析过程存在冗余时长，严重减缓了超大尺寸病理图像分析时的检测速度。本文提出一种新的宫颈癌异常细胞检测策略，针对使用膜式法获得的病理细胞图像，通过基于深度学习的图像分类网络首先判断局部区域是否出现异常细胞，若出现则进一步使用单阶段的目标检测方法进行分析，从而快速对异常细胞进行精确定位和识别。实验表明，本文提出的方法可提高一倍的宫颈癌异常细胞检测速度

《比本领课件3_《比本领》课

薄液膜大气腐蚀的本质是吸附于金属基体表面的水汽形成薄电解质液膜引起的金属腐蚀现象.由于液膜很薄,无法满足常规的三电极溶液测试体系要求,使得微区电化学技术在该领域得到广泛的应用.本文对比分析了用于薄液膜大气腐蚀的电化学测试技术,着重介绍了扫描Kelvin探针、丝束电极、微液滴电极等测试方法在薄液膜大气腐蚀研究中的应用,并通过总结测试中涉及的关键参数揭示了薄液膜/液滴尺寸与腐蚀动力学过程的关系.最后提出了微区电化学方法在该领域应用目前存在的问题以及今后可进一步提升的可能

回顾了我国微生物浸出技术发展的历史进程,总结了我国开展生物浸铜技术的探索与应用进程,介绍了紫金山铜矿、德兴铜矿两个典型的生物浸铜案例;探讨了浸矿细菌分离、鉴定与富集,生物浸出机理与界面反应,浸出体系多级渗流行为,孔隙结构重构与定量化,浸出体系多场耦合与过程模拟,电子废弃物中的铜金属回收领域的主要进展.最后,结合生物浸铜技术的当前进展,阐述了生物浸铜技术面临的环保、安全等方面的挑战与未来发展趋势,为今后该领域的研究提供良好借鉴

《比本领课件2_《比本领》公开课

《比本领课件1_《比本领》PPT

深度学习模型使得相关图像算法甚至达到了比人眼更高的识别准确率,这为医学影像的发展提供了巨大契机。超声医学作为影像领域的重要分支,利用A相关算法进行声像图分析的研究不断涌现,不仅为临床科研提供了新思路,亦有助于提高超声诊断的准确性