普通航空院校科研系统管理模式研究

在对普通航空院校科研活动的目的与功能,组元及其属性、结构及其属性进行系统分析的基础上,说明管理主体的行为机制,从而建立科研系统管理模式。     

轻型鸭式飞机前翼量规设计

本文简要介绍轻型鸭式飞机前翼量规的设计及交点计算方法。该方法可大大减少设计误差，使对接交点可靠定位，有效地保证了部件对接的协调和互换。     

创新毕业生就业思路 努力提高毕业生就业率

我国高等教育改革正以前所未有的步伐向前推进,与之相适应高校毕业生就业制度的改革也走向了一个新的阶段,毕业生就业已完成了由以往的国家计划分配方式到以"双向选择"为主的就业方式的过渡,就业市场机制逐步完善.这种方式的转变,促使高校毕业生直接走向市场,通过与用人单位之间的双向选择,去接受社会的检验,使他们身处市场竞争之中.     

团结奋斗开拓创新建设制造强国

制造业关系着国家的兴亡,中国已跻身于制造大国之列,但要成为一个真正的"制造强国",必须注重技术创新,切实提高技术开发和集成创新能力,不断增强装备制造能力,并建立起适合国情的发展战略和机制.     

发射井引射器的工作特性

针对发射井优化设计问题,提出了发射井引射器模型和引射器函数求解方法。研究了静压协调函数的性质,分析了发动机总压、发射井横截面积、混合室出口压强变化时的极限工作条件和取值范围。结果表明:第一极限、引射面积零点和等速点不能达到;在未达到第三极限时,引射器工作特性服从静压协调函数;在第三极限和最小极限之间工作特性曲线服从最优静压函数;在过雍塞状态,引射器工作特性服从最小静压函数。研究结果为发射井和引射器的优化设计提供了重要指导。     

慢性胰腺炎基础与临床研究

慢性胰腺炎是一种由遗传、环境等因素引起的胰腺组织进行性慢性炎症性疾病,近年来在国际上广受学者关注,较为密集的发表了多篇高质量临床指南和研究。该疾病目前发病率逐年增加,病因和机制复杂,临床病程多变,早期诊断困难,临床缺乏有效治疗药物,患者生活质量较低,未来仍有诸多问题有待攻克,基础与临床研究空间大。本文就近年来针对慢性胰腺炎基础与临床研究进展做一回顾,以期为国内胰腺炎研究领域同行提供参考。     

南京空管认真开展军民航“防相撞宣传教育月”活动

在开展军民航“防相撞宣传教育月”活动中，南京空管根据本地区军民航飞行特点，积极和军航有关部门协调，共同商定开展这项活动的方式和内容，通过活动的开展，为管制员工作创造尽可能宽松的外部环境，使军民航都飞得开、飞得顺、飞得安全，实现军民航飞行安全的双赢的局面。     

基于时空图卷积网络的无人机网络入侵检测方法

无人机网络相比地面网络具有节点快速移动、拓扑结构变换频繁和通信链路不可靠的特点,传统的针对地面网络的入侵检测方法难以适用。针对无人机网络的时空动态特性进行建模,提出了一种无人机网络的入侵检测方法——基于注意力机制的时空图卷积网络（ATGCN）。将图卷积网络和门控递归单元组合为时空图卷积网络,从复杂多变的数据中提取网络的时空演变特征,通过注意力机制提取和入侵检测最相关的特征,输入支持向量机进行分类预测。多个数据集的实验分析表明:所提方法能够适应无人机网络的动态性和不稳定性,相比传统检测方法准确率高且误报率低,具有良好的鲁棒性和适应性。      

一种迭代聚合的高分辨率网络Anchor-free目标检测方法

针对目前Anchor-free目标检测方法CenterNet（ObjectsasPoints）生成热力图不准确、检测精度不足的问题,提出了一种基于特征迭代聚合的高分辨率表征网络CenterNet-DHRNet。首先,引入高分辨率表征骨干网络,并用迭代聚合的方式对不同分辨率的特征图进行融合,提高网络的分辨率,有效减少图像在下采样过程中损失的空间语义信息。其次,使用高效通道注意力机制对高分辨率表征骨干网络的输出进行优化。最后,利用结合空洞卷积的空间金字塔池化操作增强网络对不同尺度物体的感受野。实验在PASCALVOC数据集和KITTI数据集上进行,结果表明:CenterNet-DHRNet精度更高,满足实时检测的性能要求,具有良好的鲁棒性。      

基于改进DeepLabV3+的石漠化地区裸岩信息提取

针对传统喀斯特地区裸岩提取方法成本高、精度低的问题,文章构建了一种基于改进DeepLabV3+的裸岩提取方法。该方法首先在编码器中用CA-DC-MobileNetV3替换DeepLabV3+骨干网络Xception进行特征提取,很大程度上减少了模型的参数量;其次,将编码器提取的特征通过特征金字塔网络和坐标注意力机制进行加强特征提取,以获取更多小目标信息并减少图像细节损失;最后在空洞空间金字塔池化模块将不同空洞率的卷积层进行特征融合,提高信息的利用率。研究结果表明：文章方法在不同场景裸岩提取任务中表现最好,模型参数量约为DeepLabV3+的1/13,交并比、F1分数分别为72.46%、84.03%,上述2个指标相比于DeepLabV3+模型分别提高了4.62和3.19个百分点,并优于其余常用语义分割模型,提高了裸岩提取精度。