喷射成形TiCp/ZA35复合材料热挤压工艺的ANN优化和组织研究

采用人工神经网络(ANN)的方法，研究挤压比、挤压比压、挤压温度和挤压速率对喷射成形TiC_p/ZA35复合材料力学性能的影响，建立了TiC_p/ZA35复合材料热挤压的人工神经网络模型。模型的输入参数为挤压比、挤压比压、挤压温度和挤压速率，输出参数为复合材料的抗拉强度。该模型可以仿真TiC_p/ZA35复合材料在不同热挤压工艺参数下的力学性能，也可以优化热挤压工艺参数，模型结果与实验结果误差小于1.8%，拟合率为0.986。推荐热挤压工艺优化参数为：挤压比22，挤压比压415 MPa，挤压温度315℃，挤压速率8 mm·s^-1，此工艺条件下复合材料的抗拉强度为486.7 MPa。热挤压间接对复合材料进行了时效处理，材料晶内析出晶须状和颗粒状的MnAl6强化相。弥散强化和位错强化作用使热挤压喷射沉积TiCp/ZA35复合材料较未挤压复合材料抗拉强度提高38.3%。     

结合极化自注意力机制的空间目标位姿估计

利用深度学习强大的特征提取能力和残差网络的捷径反馈机制，设计了端对端的图像位姿估计方法。该方法提高网络特征的学习能力，将Polarized Self-Attention注意力模块嵌入到残差网络ResNet-50中，对空间目标图像中的空间信息进行了增强。由于空间目标的位置和姿态信息相互独立，将其分为两个不同的网络结构分支通过回归分别得到两者的信息。其中，在姿态信息回归分支中，对姿态信息进行软分配编码，相比直接回归有效减少了姿态误差。最后在URSO空间目标图像数据集上进行了实验验证，所提算法对空间目标位姿估计取得了更好的估计结果。     

长期禁食对尿酸代谢的影响及其调控机制探讨

为研究长期禁食过程中大鼠尿酸代谢的变化及其潜在的调控机制，以Sprague-Dawley(SD)大鼠为动物模型，通过病理组织切片、生化检测、荧光定量PCR(qRT-PCR)以及蛋白免疫印迹（Western blotting）等方法分析不同禁食时间（1,2,3,5,7天）大鼠尿酸水平及其代谢相关基因和蛋白的表达变化。结果表明，长期禁食未对大鼠肾脏组织产生明显的损伤，引起了血尿酸水平上升、尿尿酸水平波动性变化和血液尿酸酶活性升高；随着禁食时间的延长，主要尿酸转运蛋白的mRNA和蛋白表达水平逐渐上调。长期禁食过程中大鼠尿酸代谢变化可能与尿酸转运蛋白及尿酸酶活性有关。     

基于改进组合机器学习的卫星遥测参数预测

对在轨卫星的运行状态进行监测、分析以及异常检测是卫星在轨运行管理的重要内容。预测卫星遥测参数序列的变化趋势，对卫星异常检测与处置、保障安全运行非常必要。针对目前对于周期性不明显且具有多种变化特征的遥测参数预测精确度不够的问题，本文引入对遥测参数的预测有辅助作用的因素作为协变量，提出了基于改进组合机器学习的预测模型。该模型使用全局模型和局部模型分别获取遥测参数序列的趋势特征和局部不规则波动特征，并采用改进的注意力机制捕获多维参数之间的关联关系，提高了预测精度。此模型可以提供点预测和区间预测的结果，为在轨卫星处置决策提供了更多输入。在科学卫星真实遥测数据集和时间序列公开数据集上验证了本文方法的有效性。     

基于注意力机制与特征相关性的人脸表情识别

针对自然条件下人脸表情识别面临遮挡、光照、姿势变化等挑战，存在识别准确率低的问题, 提出了一种新的深度学习网络模型用于人脸表情识别。以ResNet为基础网络，融合了瓶颈注意力机制及全局二阶池化层，其中瓶颈注意力机制专注于表情重要特征的提取，全局二阶池化层度量表情特征之间的相关性，在此基础上通过联合正则化策略，平衡和改善特征数据分布情况，提高表情识别准确率。所提方法在2个公开数据集FER2013和CK+ 进行了测试及验证，最高准确率分别达到了74.227%和95.8%，性能优于诸多现存的主流方法，表明所提模型具有较好的准确性和鲁棒性。      

铸造A356.2（Sc，La）铝合金研究

采用铸造工艺制备了A356.2（Sc，La）铝合金，测试分析了稀土元素Sc和La对铝合金中共晶硅的细化作用及对合金力学性能的影响。结果表明，单独添加稀土元素La对A356.2（La）铝合金中的共晶硅有一定的细化作用，但对力学性能的改善作用不大。而含有两种稀土元素0.38%Sc+0.14%La的A356.2（Sc，La）铝合金中的共晶硅细化作用较好和力学性能更高，其共晶硅细化到2.3 μｍ，抗拉强度和伸长率分别达到181.6 MPa和4.0%。稀土Sc和La对共晶硅的细化作用主要是弥散强化和细晶强化共同作用的结果，这两种强化与铝合金中析出的Al₃Sc相和稀土La相有关。     

双重模态文本引导的图像修复算法

为解决现有图像修复算法因缺乏足够的上下文信息导致修复大面积破损时效果差且修复结果不可控的缺陷，提出了双重模态文本引导的图像修复算法。引入文本标签作为修复的控制引导，确保修复结果的整体与区域一致，并增加修复的可控多样性。设计双重模态掩码注意力机制提取破损区域的语义信息；通过深度文本图像融合模块加深生成器中的文本图像融合过程，并应用图像文本匹配损失最大化生成图像与文本之间的语义相似度；采用投射鉴别器训练生成图像与真实图像增强修复图像的真实性。在2个带有文本标签的数据集上进行定量和定性实验，结果表明：生成的修复图像与引导文本描述一致，可根据不同的文字描述生成多样的结果。     

基于注意力YOLO-V3的合成孔径雷达舰船检测识别一体化方法

传统的合成孔径雷达舰船检测识别需要分两步实现，检测识别精度和效率难以满足实际应用需求。本文结合注意力机制和YOLO-V3网络提出了注意力YOLO-V3网络实现合成孔径雷达舰船检测识别一体化。同时，利用公开的AIR-SARShip-1.0数据集和OpenSARShip数据集构建了大场景舰船检测识别数据集，用于验证目标检测识别性能。实验结果表明，本文提出的注意力YOLO-V3网络可以获得较高的检测识别精度，证明了本文方法的有效性。