基于卷积神经网络的舰船图像类型识别

舰船图像类型识别是计算机视觉领域研究的热点,当前舰船图像类型识别方法存在误识率高、识别时间长等不足,为获得更优的舰船图像类型识别结果,提出基于卷积神经网络的舰船图像类型识别方法。首先提取舰船图像,对其进行增强、去噪、过滤处理,提升舰船图像质量,然后从舰船图像中提取识别特征,将其作为卷积神经网络的输入,舰船图像类型识别作为卷积神经网络的输出,建立舰船图像类型识别分类器,最后采用Matlab2017对5种类型的舰船图像进行仿真测试,卷积神经网络的舰船图像类型识别正确率超过95%,舰船图像类型的误识率和漏识别均低于5%,获得了理想的舰船图像类型识别结果,而且舰船图像类型识别性能远高于其他舰船图像类型识别方法,具有十分广泛的前景。     

印度太阳能公司发起可再生能源项目招标

2020年2月,印度太阳能公司(SECl)发起招标,以建设5GW全天候供电(RTC)可再生能源项目。如必要,还将建设燃煤火电项目,以确保年供电量至少达到80%。项目通过电子招标和反向拍卖方式进行招标。据悉,可再生能源项目可包括太阳能,风电,小型水电或其组合。可再生能源组合类型以及储能系统(ESS)的选择权应由开发商决定。     

石墨钢纤维碳纤维导电沥青混合料配合比优化

寒冷地区路面积雪结冰为公路安全运营构成极大威胁。研究以最佳方式快速、高效、无污染的方式清除路面冰雪,在沥青混合料中以一定比例掺入石墨、钢纤维及碳纤维等导电材料,通过室内对比试验确定各材料的最佳掺入量,实现提升沥青混合料导电性能,通过导电路面升温清除路表冰雪,在我国北方公路绿色环保清冰除雪、延长路面使用寿命方面具有一定参考意义。     

寒区冷补沥青混合料的制备与性能研究

冷补沥青混合料作为一种新型的路面修补材料,具有不受天气季节的限制、可随取随用、使用方法简单等特点。以东北地区养护工程为依托,用柴油、冷补填加剂、基质沥青制备冷补液,并将其与骨料拌和得到冷补沥青混合料。进行了不同配比的冷补沥青混合料粘附性、浸水马歇尔试验及冻融劈裂试验,结果表明:由74%基质沥青、24%柴油、2%添加剂组成的冷补液所制备的冷补沥青混合料具有较好的路用性能。     

列车提速后《铁路技术管理规程》发展演变特征研究

《铁路技术管理规程》是我国铁路的基本规章,研究不同版本的演变特征对其管理及不断修订完善具有重要意义。通过对铁路列车提速以来近三版《铁路技术管理规程》修订背景回顾与发展历程分析,基于文本相似度算法,构建了不同版本间的条款关联关系并量化分析了相邻版本及各个章节条款关联强度。运用政策文献计量法,逐版逐条研究其修订类型并从版本与章节两个维度分别量化分析了条款修订类型分布特征。在此基础上,总结提出了《铁路技术管理规程》演变发展特征与趋势。该研究对《铁路技术管理规程》的科学管理及今后动态修订完善具有重要支撑作用。     

半刚性基层沥青路面反射裂缝足尺试验研究

通过反射裂缝足尺试验来评价纤维增强沥青混合料和玻璃纤维土工格栅对抑制反射裂缝的效果，对抑制机理作了分析。试验证明，在普通沥青混合料中加入聚酯纤维以及使用改性沥青可使脆化点温度降低，增强低温抗裂性，加入聚酯纤维和在基层与面层之间铺设玻璃纤维格栅可有效抑制反射裂缝。     

沥青混合料的配合比设计

结合海南地区气候特点，通过对海南环岛高速公路进行的各种试验，详细介绍了沥青混合料级配的设计。     

摩托车制动液ABC

摩托车制动器根据其结构形式分为鼓式和盘式二种,根据其传动介质又可分机械式与液压式二类.