基于FPGA的里程轮信号优选算法设计

文中通过对里程信号产生机理进行分析,提出了一种基于FPGA架构的里程优选算法,给出了实现算法的硬件架构图,并设计相应硬件电路和模拟实验。结果表明:该算法可以对3个里程轮脉冲信号进行优选采集,当里程轮处于超速或者停转状态时也能输出正确的脉冲信号。     

基于改进密度聚类算法的交通事故地点聚类研究

交通事故特征受地域分布影响显著，本文对交通事故特征进行优化聚类研究.基于 2019年无锡市交通事故数据，调用开放地图接口地理编码解算事故地点经纬度，使用密度聚类算法对事故地点与事故原因进行密度聚类.传统的密度聚类算法依赖距离阈值和样本数阈值的准确输入，为解决这一局限，建立一种自适应搜索距离阈值和样本数阈值的密度聚类模型，并与原始聚类模型进行对比.结果表明，优化算法在参数确定上更加智能，对簇的划分更加准确，对噪声点的识别更加合理.通过机器学习中轮廓系数计算方法计算模型得分，证明了该算法在城市道路交通事故地理位置聚类中的适用性.     

基于ADAMS的舰载补给起重机摇摆仿真及减摇措施分析

舰载补给起重机吊运柱状箱体时,箱体会由于各种外界影响发生摇摆。针对舰载补给起重机起吊的柱状箱体在舰船摇荡、起重机启停、风载的影响下发生的摇摆进行了ADAMS动力学仿真,得到了这3种因素对柱状箱体摇摆的影响情况,以及柱状箱体在预设工况下的运动规律。改变钢丝绳数量和布置形式进行仿真,得到了不同钢丝绳数量和布置下柱状箱体的运动情况以及相对单根钢丝绳的减摇效果,为进行动基座起重机减摇、防摇研究提供了依据。     

基于轻量化网络和注意力机制的智能车快速目标识别方法

为提高智能车在真实环境中的实时检测能力，改善复杂环境下检测效果不佳的问题，本文提出一种基于轻量化网络和注意力机制的智能车快速目标识别方法。首先，为了减少网络计算参数和提升目标识别算法的推理速度，提出利用GhostNet加速YOLOv4的特征提取；其次，为了提高复杂场景下对道路目标的识别精度，在GhostNet和特征金字塔部分添加结合软阈值化改进的注意力模块；最后，为了验证本文提出方法的有效性，选取Pascal VOC、KITTI公开数据集和自制城市道路数据集进行实验对比。与其他目标检测算法在精度和速度上进行比较，结果证明，本文方法在平均检测精度提升1.7%的情况下，模型参数量降低到原来的18.7%，检测速度提升了 66%，检测速度和精度均优于其他算法，可满足智能车的实时感知需求。     

我国半潜式运输船动员需求及能力展望

介绍了半潜式运输船的主要特点,分析了其在战略投送、军事海运和由海到岸装备物资输转等方面的潜在用途,展望了我国半潜式运输船的动员潜力,并对如何最大程度发挥这种动员潜力提出了建议,使半潜式运输船在军事海运和海上后勤保障中能发挥更大的作用。     

氯化镓对Walker256癌骨侵袭的抑制作用

目的　观察氯化镓 (GaCl3 )对Walker2 5 6癌骨侵袭大鼠的保护作用。方法　抽取SD大鼠的Walker 2 5 6癌腹水瘤 ,在大鼠右后肢胫骨内侧上 1/ 3处旁肌肉内接种 ,造成癌骨侵袭大鼠模型 ,从X线、生化、病理等方面 ,观察GaCl3 对Walker2 5 6癌骨侵袭的抑制作用。结果　在X线上显示GaCl3 对大鼠骨溶解有抑制作用 ;同时能显著降低血清中抗酒石酸酸性磷酸酶 (TrACP)的活性 ;镜下观察能减轻骨组织的病理学改变。结论　GaCl3 对Walker2 5 6癌骨侵袭大鼠有一定的抑制作用     

Clinical Detection and Feature Analysis on Neuro Signals

Research on neuro signals is challenging and significative in modern natural science. By clinical experiment, signals from three main nerves (median nerve, radial nerve and ulnar nerve) are successfully detected and recorded without any infection. Further analysis on their features under different movements, their mechanics and correlations in dominating actions are also performed. The original discovery and first-hand materials make it possible for developing practical neuro-prosthesis.