智能驾驶实时目标检测的深度卷积神经网络

为提高深度学习神经网络运行速度,满足智能驾驶对算法实时性的要求,基于一种一体化实时目标检测算法YOLO和一种目标检测网络模型Faster RCNN,提出一种结合两者特点的实时目标检测神经网络。该网络保留区域卷积神经网络(R-CNN)算法的二次检测模式和区域生成神经网络RPN,去掉先验框,采用YOLO直接预测位置。结合Mask R-CNN中的ROI-Align方法进行二次位置修正,减少了Faster R-CNN中ROI-pooling所带来的位置预测偏差。对改进后的网络在KITTI数据集上进行测试,结果表明:改进后的神经网络检测一次仅耗时38 ms,检测的平均精确度高于YOLO和Faster RCNN,且对于不同大小的目标都具有很好的泛化能力。     

12缸柴油机低温条件下的起动方法研究

在-35℃的低温试验环境下,冷冻柴油机、电瓶、柴油等相关试件并保温,研究了起动液、酒精喷灯、"起动液+曲轴箱空气加热器"、"进气预热器+电热塞"等起动方法的可行性。结果表明:喷起动液和"起动液+曲轴箱空气加热器"的辅助起动方法可使左进气温度、右进气温度、气缸盖温度有一定的升高,但不能辅助柴油机起动成功;酒精喷灯加热油底壳增加了润滑油的流动性,减小柴油机起动的摩擦阻力,从而促进了柴油机成功起动;"进气预热器+电热塞"同时加热进气的方式确保升高并维持进气温度,促使柴油机成功起动。进一步分析可知,进气加热和润滑油加热的方法更利于柴油机的低温起动。     

煤液化重质产物路用性能初探

通过研究表明,采用特殊工艺制备的煤液化重质产物与道路石油沥青调制,可制备满足美国ASTM、英国BSI和中国JTG F40—2004标准的高等级改性沥青,有望成为特立尼达湖沥青改性剂的替代品。在公路工程应用后,可在不降低路面等级的情况下,大幅降低工程造价,降低对国外沥青的依赖性,提高煤液化重质产物附加值。     

扩大公房出售范围研究

针对非独立成套公房难以出售问题，提出竞价出售、就地改善、引进外资改造等方法。为加快公房出售的速度，还需采取公房逐步提租、规范物业管理收费行为、加大贷款力度和延长还款期限等措施。     

强震水下盾构管廊砂土液化区穿越方案研究

以"河北第一盾"曹妃甸工业区综合管廊工程为依托,选取典型砂土液化断面,利用FLAC2D有限差分软件对强震水下盾构管廊砂土液化区穿越方案进行对比分析。研究结果表明:地层加固范围取3 m,地基强度参数提高1倍即能达到安全与经济的平衡。其结论可为类似工程提供很好的参考和借鉴。     

梯形渠道工程及水力最佳断面的研究

笔者从各方面分析论证了梯形渠道水力最优断面宽深比为b/h =2 (1+m2 -m) ,对进一步认识梯形渠道水力最优及其应用具有一定意义 .     

基于HMM的客车转向架故障诊断与应用

介绍隐马尔可夫模型（HMM）算法在转向架故障诊断中的应用.利用HMM方法研究转向架在运行过程中抗蛇行减振器正常、异常状态,HMM的参数根据试验数据统计训练出,提出了一种新的转向架故障诊断方法,试验证明该诊断方法可行.     

单层球面网壳的最不利地震作用分析

同时考虑几何非线性与材料非线性,对单层球面网壳在地震作用下结构的最不利荷载进行分析。通过对场地卓越周期及地震波平台段持时的研究,建立结构动力响应与场地卓越周期及地震波平台段持时之间的关系,明确了何种条件下的荷载为结构最不利外荷载。     

正则化学习算法的数学基础

正则化方法使经验风险最小化学习算法变得适定.从数学基础的角度,给出求解不适定问题的正则化方法的思想,证明了正则化算法的核心定理以及Hilbert空间上的正则化方法的有关定理.最后作为一个典型范例介绍了在再生核Hilbert空间上学习算法的正则化方法的基本思想.     

论具有中国特色社会主义道路的源流

具有中国特色社会主义道路在十一届三中全会时开始具备雏形，但这条道路的历史源头可以追溯到建国初期。以毛泽东为代表的党的第一代领导集体，开始对中国社会主义道路进行了艰辛的探索，在新的历史条件下，理清中国特色社会主义道路产生和发展的历史脉胳，对于我们真正坚持马克思列宁主义，毛泽东思想，高举邓小平理论的旗帜，仍具有一定的现实意义。