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基于视频的交通流检测在智能交通系统中具有重要意义。本文针对广泛采用的低位摄像机,提出了一种交通流特性参数的检测分析方法。首先基于三级虚拟检测线和自适应更新率局部背景建模来快速提取车辆特征点并消除活动阴影对提取精度的影响;然后基于Adaboost（Adaptive Boosting,自适应增强）分类器实现特征点按车分组,并在跟踪过程中根据运动特征相关度消除分组误差,获取高精度的车辆轨迹;进而自动生成多车道轨迹时空图并提取各车道交通流的多种特性参数。实验结果验证了算法的高效性;同时,自动生成的多车道轨迹时空图也为更多的交通信息获取和更深入的交通流特性分析提供了有力支持。     

转化生长因子-β_1抗体对人翼状胬肉成纤维细胞增殖及TGF-β_1-Smad4信号转导通路的影响

目的探讨转化生长因子-β1(TGF-β1)抗体对体外培养的翼状胬肉成纤维细胞增殖的抑制作用及对TGF-β1-Smad4信号转导通路的影响,评估其在翼状胬肉发病机制中的作用。方法人翼状胬肉切除后,体外培养其成纤维细胞并传至4~6代时,分别用6.25、12.5、25、50mg/mL TGF-β1抗体处理24、48、72h,采用MTT法检测成纤维细胞的生长抑制率,RT-PCR检测TGF-β1mRNA表达,Western blot检测Smad4蛋白的表达。所得数据采用SPSS19.0统计软件处理。结果 TGF-β1抗体可不同程度抑制成纤维细胞的增殖;TGF-β1抗体处理组TGF-β1mRNA的表达明显低于对照组,且不同浓度组间差异有统计学意义(P<0.05),随着浓度增大和作用时间延长,TGF-β1抗体处理组TGF-β1 mRNA的表达量呈逐渐降低趋势。不同浓度的TGF-β1抗体对Smad4的蛋白表达具有明显增强作用,且各组间差异有统计学意义(P<0.05)。结论 TGF-β1抗体对人翼状胬肉体外培养的成纤维细胞生长具有明显抑制作用,其可能通过调节TGF-β1和Smad4的表达而实现。     

航海技术专业毕业生适任性综合评价研究

针对海事公约、规则的变化,文章分析了航海技术专业毕业生适任性的主要影响因素,构建了航海技术专业毕业生适任性评价指标体系,运用模糊综合评判法建立毕业生适任能力量化评价模型,通过实例验证表明该模型的可靠性,可以为航运参与各方提供一些参考。     

两种大型集装箱船绑扎桥结构强度的对比计算浅析

以大型集装箱船常见的剪力墙式绑扎桥和A型斜撑式绑扎桥为研究对象,基于通用大型有限元分析软件PATRAN/NASTRAN及CCS规范的相关要求,对两种绑扎桥的结构强度进行了对比计算分析。结果表明：两种型式的绑扎桥在结构强度方面相差不大,相比而言,剪力墙式绑扎桥略优于A型斜撑式。     

基于多目标遗传算法的约束阻尼柱壳结构优化

文章为了改进被动约束阻尼柱壳结构的减振特性,解决引入约束阻尼的合理分布问题,提出了一种基于多目标遗传算法的优化设计方法。建立了以振动模态的前两阶损耗因子和引入约束阻尼材料总质量比为优化目标,以约束层、阻尼层厚度和粘弹性材料剪切模量为设计变量的多目标函数。利用遗传算法对 Pareto 最优进行优化选择,避免了对目标函数值的直接计算。通过分析和比较优化前后结构的模态振动频率变化以及幅频响应,表明引入质量太多会影响柱壳结构固有特性,而优化后结构能够避免太多的质量引入,并且具有更好的减振效果。     

分布式数据传输系统关键技术设计

数据传输系统作为信息系统软件核心构件,是各信息系统中心实现信息交互的前提与基础.论文在基于现有单节点数据传输系统的基础上,提出了分布式数据传输系统的关键技术设计,包括:集群动态组建、心跳守护、服务器注册、服务器发现和集群负载均衡管理.同时通过使用LoadRunner并发性能测试工具,对该分布式数据传输系统在不同集群规模和不同负载压力情况下的数据传输效率进行测试.     

海军机载光电装备的保障技术与发展分析

光电装备主要包括光电侦察、光电干扰和光电防御,是用于对敌方光电设备及制导武器实施侦察、干扰、摧毁和致眩,保护己方人员安全和光电设备正常使用的光电设备和器材.论文阐述了光电装备、保障技术、发展动向、发展分析等.     

1万m~3 LNG运输船碰撞仿真模拟分析

以1万m3内河小型LNG运输船为例,探讨船舶碰撞数值仿真方法的分析过程和方法,获得该船与不同排水量撞击船相撞时临界撞击速度与撞击角度的关系曲线,根据计算结果对典型LNG运输船的安全运营给出意见和建议。     

船用光伏发电系统最大功率跟踪及自动跟踪控制研究

太阳能是一种新型的可再生清洁能源,资源丰富,对环境无任何污染,被越来越多的用在船舶上。搭载光伏发电系统的船舶具有经济性好、噪音低、振动小、安全性好及无污染等优点,已经得到了初步应用。为研究光伏发电系统在船舶上的应用,针对如何提高光伏发电系统输出功率,提高光伏发电系统的发电效率展开研究,重点对最大功率跟踪控制及自动跟踪控制技术的实现进行研究与分析。     

基于Q学习算法的摘挂列车调车作业计划优化

针对摘挂列车编组调车作业计划编制问题,基于强化学习技术和Q学习算法,提出1种调车作业计划优化方法。在表格调车法的基础上,将调车作业计划分为下落和重组2个部分。通过动作、状态和奖励3要素构建调车作业问题的强化学习模型,以调车机车为智能体,以车组下落的股道编号为动作,以待编车列的下落情况为状态,形成车组挂车、摘车具体条件和车辆重组流程,并依据车组下落的连接状态和车辆重组后产生的总调车程设计奖励函数。改进Q学习算法求解模型,以最小化调车程为目标,建立待编车列与最优调车作业计划之间的映射关系,智能体学习充分后即可求解得到最优的调车作业计划。通过3组算例对比验证本方法效果,结果表明:相较于统筹对口法和排序二叉树法,本方法使用的股道数量更少、调车作业计划更优;相较于分支定界法,本方法可在更短时间内求解质量近似的调车作业计划。因而,本方法有助于提高车站调车作业计划编制的智能化决策水平。