情感因素对语言学习的影响

情感因素对语言学习具有重大的影响。在学生智商水平相当的情况下,情感差异会导致学生学习成绩的高低之分。情感差异是由家庭、环境、情趣、学习方法等综合因素造成的。积极的情感会对学生的学习起到促进作用；反之,消极的情感则会阻碍学生的学习。教师在教学中应善于引导学生,促进学生积极情感的产生,减少消极情感的作用,以提高教学效果。     

智能材料在微机械中的应用及发展

论述了微机械的发展现状,综述了硅、形状记忆合金、压电陶瓷、超磁致伸缩等智能材料在微型机械中的最新应用及发展趋势。提出了智能材料结构在微型机械中应用的几个关键问题。     

基于仲裁环的光纤通道性能分析

随着航空电子系统的发展，光纤通道技术正在逐渐取代传统的总线型通信网络。仲裁环作为一种经济的光纤通道拓扑结构，目前得到了较广泛的研究。本文利用OPNET modeler建立了光纤通道仲裁环及其节点状态机模型，并通过仿真对基于仲裁环的光纤通道性能进行了分析，为深入研究光纤通道奠定了理论基础。     

机床实体模型复模态空间动位移显示技术的研究

介绍了用实体模型在复模态空间显示机床整机动位移的原理和方法。并在VC++6.0开发平台上用OpenGL语言开发了相应软件。解决了以往同类软件动画效果不能真实地表现实际机床整机的动态位移情况的难题。     

基于深度增强学习的卫星姿态控制方法

针对卫星在执行丢弃载荷或捕获目标等复杂任务时遭遇的姿态突然发生变化的问题,采用深度增强学习方法对卫星姿态进行控制,使卫星恢复稳定状态。具体来说,首先搭建飞行器的姿态动力学环境,并将连续的控制力矩输出离散化,然后采用Deep Q Network算法进行卫星自主姿态控制训练,以姿态角速度趋于稳定作为奖励获得离散行为的最优智能输出。仿真试验表明,面向空间卫星姿态控制的深度增强学习算法能够在卫星受到突发随机扰动后稳定卫星姿态,并能有效解决传统PD控制器依赖被控对象质量参数的难题。所提出的方法采用自主学习的方式对卫星姿态进行控制,具有很强的智能性和一定的普适性,在未来卫星执行复杂空间任务中的智能控制方面有着很好的应用潜力。     

基于遗传-支持向量机的对置活塞二冲程柴油机气口高度优化

以某对置活塞二冲程柴油机为研究对象,基于一维仿真模型,利用遗传-支持向量机的方法,以油耗为优化目标,进行不同转速工况下进排气口高度组合的自动化寻优。结果表明:在1200r/min下,优化的进、排气口无量纲化高度组合为［0.075,0.105］,所得最小油耗为220.32g/(kW·h);对置活塞二冲程柴油机的气口最优高度应随着转速的提高逐渐增大;且在高转速(大于1600r/min)下,排气口最优高度增加趋势更加明显。      

基于改进SSD的舰船目标精细化检测方法

以SSD为代表的主流深度学习方法在目标检测领域取得了显著的成绩，但由于该类方法只能以矩形框给出目标的概略位置，检测结果具有很大的背景冗余区域，特别是港口密集停泊的舰船在图像中会出现区域重叠，导致误检和漏检。针对以上问题，提出了一种具有旋转不变性的舰船目标精细化检测方法，该方法综合利用可变形卷积、可变形池化、旋转的边框回归和旋转的非极大值抑制等模块的优点，借鉴MobileNet架构对网络加速，通过学习密集区域目标的几何形变，有效预测目标的旋转角度，最终以旋转的矩形框给出目标的位置。实验结果表明，该算法可实现多类舰船目标类型区分和目标朝向判定的功能，有效地解决了实际应用中的目标精确定位定向难题，提高了自动目标识别的精确性，并满足工程应用的实时性要求。     

TopPixelLoss:类别不均衡的遥感影像语义分割损失函数

针对遥感影像中类别不均衡的小目标分割效果不理想的问题，提出了一种类别不均衡小目标二分类分割的损失函数——TopPixelLoss损失函数。首先计算出每个像素的交叉熵，然后将所有像素的交叉熵按从大到小进行排序，随后确定一个K值作为阈值，筛选出前K个交叉熵最大的像素，最后对于筛选出的K个像素交叉熵取平均，做为损失值。在ISPRS 提供的 Vaihingen 数据集上，使用PSPNet网络与普通交叉熵、FocalLoss、TopPixelLoss三种损失函数分别对车辆进行二分类分割试验。结果表明，不同的K值，使用TopPixelLoss损失函数的平均交并比（MIoU）、F1-score、准确度（ACC）都最高;当K值为5×104时效果最佳，MIoU、F1-score、ACC分别比FocalLoss提高了3.0%、5.0%、0.1%。TopPixelLoss损失函数是一种针对类别不均衡分割非常有效的损失函数     

基于视频的行人再识别

行人再识别是指在无交叉区域的多摄像机视频监控系统中,匹配不同摄像机中的相同行人目标。本文提出了一种基于视频的行人再识别方法,用HOG3D来描述一组视频的时空特征,在训练集上用预训练的DenseNet来微调模型参数,利用迁移学习得到的模型来提取视频中行人的表观特征,融合两种特征来描述视频序列中的行人。最后将融合的高维特征降维,并用度量学习方法计算行人对之间的距离。本文在PRID 2011和iLIDS-VID这两个视频数据集上进行了使用,实验结果表明本文的方法取得了较高的累积匹配得分。     

模块化永磁直线游标电机等效磁网络及漏磁分析

在模块化永磁直线游标电机的初始设计及优化设计中,使用有限元方法(FEM)计算漏磁系数时需要耗费大量的建模和计算时间。针对这一问题,建立该种电机的等效磁网络模型,在建模期间,考虑气隙中的边缘效应,并计算永磁体组与定子齿在不同相对位置时的等效磁导,得到该种电机在一个周期内不同相对位置时的漏磁磁导和漏磁系数的数学解析表达式。采用FEM验证了该数学解析表达式的准确性。研究结果为模块化永磁直线游标电机的设计提供了理论依据。