数值计算数据的流动显示模拟

在风洞试验中，光学流动显示技术是揭示流场特性的重要手段，为了把数值计算数据与流场显示结果进行直接比较，利用可视化技术把数值计算数据转化成阴影、纹影和马赫干涉条纹图像。首先根据有关研究结果和平面流动的特点，导出适于产生计算流场图像的关系式，重新计算流场数据，然后将导出的数据进行颜色编码。为了使图像效果良好、图像生成速度快，还介绍了一种自行设计的，时空效率较高的颜色编码算法。     

保持颜色一致性的动态电磁环境绘制算法

针对电磁环境绘制的研究现状,提出了保持颜色一致性的动态电磁环境绘制算法。明确了绘制中的颜色一致性原则:同一数据值对应同一颜色,绘制图像序列中颜色变化与数据变化保持一致。在颜色一致性分析的基础上,对静态电磁环境的绘制方法进行了修改,使其能够在绘制动态电磁环境时保持颜色的一致性。必要时,颜色与数据值的对应关系可以交互调整或自动调整,以适应数据场的值域变化。实验表明,算法能够在保持颜色一致性的情况下绘制动态电磁环境,直观显示其变化情况,便于用户观察和理解。同时算法可并行执行,在统一计算设备架构下具有较高的执行效率,利于算法的使用。      

民航英语词块教学与英语口语交际能力

本文分析了词块教学在提高民航英语学习者口语交际能力方面的重要作用。根据卡纳尔和斯温对交际能力的划分,交际能力分为语法能力、社会语言能力、语篇能力和策略能力四个方面,分别讨论了词块教学对民航英语学习者在这四种能力方面的促进作用。     

基于最优邻接锚点消歧的词对齐方法

词对齐是机器翻译领域中的一项基础性课题,已经应用到很多领域中.针对词对齐中翻译歧义和位置歧义问题,提出一种基于锚点词对的通用的最优邻接锚点消歧算法.该方法通过锚点词对来指导歧义词的对齐.经过比较实验证明该方法能有效提高词对齐的召回率和F值,取得了较好效果.     

基于卫星遥感数据的Noah-MP地表反照率关键参数优化

地表反照率是影响地–气相互作用的关键因子,而准确描述地表反照率是改进陆面模型水热模拟能力的关键。当前Noah-MP (the Noah land surface model with Multiple Parameterizations)土壤反照率估算主要依赖于查找表方法,该方法基于土壤颜色获得不同土壤类型的反照率,但在区域尺度上土壤颜色等级尚未得到有效率定,直接影响了区域反照率模拟水平。此外,裸土反照率的计算还高度依赖于土壤水分。针对这一问题,以同化得到的土壤水分数据作为输入,计算得到不同土壤颜色等级对应的反照率时间序列。在此基础上,以MODIS反照率为参照,同时排除高植被覆盖和积雪的影响,逐步筛选得到青藏高原区域0.25°格点尺度下最优的土壤颜色等级。评估结果表明,优化得到的土壤颜色等级空间分布规律符合土壤质地与反照率之间的物理规律,且改进了研究区域70%空间网格内的Noah-MP模型反照率估计。     

《机械制图 尺寸注法》新旧国家标准主要差异分析

介绍了新、旧国家标准规定的“尺寸注法”中的尺寸线终端画法、标注尺寸的符号和缩写词、简化注法的标注法,并对其差异作了分析。     

酞菁蓝对红外低发射率涂层色泽的影响

为了增加红外低发射率涂层的色彩、降低涂层明度和光泽度,采用添加纳米颜料的方法制备了一种蓝色系的红外低发射率涂层。研究了颜料添加量对涂层发射率、涂层颜色和光泽度的影响,并测定了涂层的力学性能和耐中性盐雾腐蚀性能。实验结果表明：涂层在8～14μm时红外发射率为0.3左右;涂层的明度和光泽度均随着颜料添加量增大而降低,颜料添加量为25%的涂层相对于0%添加量的涂层,其明度降低28.8%,光泽度（60°）降低54.5%;并且涂层具有较为优异的力学性能和耐腐蚀性能。     

基于改进型Retinex算法的雾天图像增强技术

为增强雾天图像的对比度及颜色和亮度恒常性,提出了一种改进型Retinex算法雾天图像增强算法。使用改进的双边滤波器作为滤波函数,在保持边缘信息的同时去除噪声的干扰;并使用S型函数曲线对Retinex算法中对数域相减去除入射光分量的图像进行颜色恢复处理,增强整幅图像的对比度和感知特性,还原图像的色彩信息。实验结果表明,所提的改进算法能有效提高雾天图像的清晰度和对比度,相较原雾天图像清晰度提升约200%,标准差提升约110%,信息熵提升约10%。同时,可保持更加真实鲜艳的图像颜色,计算复杂度较低,满足实时性要求。      

基于图像处理和K近邻算法的示温漆判读方法

为了提高示温漆温度判读的精度和效率,采用图像处理和K近邻算法进行示温漆自动判读。对样板图像颜色空间进行 转换,提取颜色特征,建立判读模型;采用基于邻域颜色相似性的多尺度分割算法对试验件图像进行分割和颜色空间转换,提取颜 色特征。通过采用基于K近邻算法和颜色分布特征构建的温度判读模型,在KN3A示温漆矩形样板上进行了温度判读,结果表 明：当允许误差在±10 ℃以内时,像素点温度判读准确率达到96%,区域温度判读准确率达到100%;在KN8蝶形样板上进行了温 度判读,结果表明：热电偶附近像素点的温度值与热电偶温度值相比较,其误差在±10 ℃以内。     

基于图对比的上下位关系检测

上下位关系是自然语言处理(NLP)下游任务的基础,因此上下位关系检测是自然语言处理领域备受关注的问题。针对现有词嵌入方法采用随机初始化词向量,不能很好地捕获上下位关系不对称和可传递的特性,且现有模型没有充分利用预测向量与真实投影之间关系的局限性,提出了一种基于图对比学习的上下位关系检测(HyperCL)方法。引入图对比学习进行数据增强,基于最大化局部和全局表示的互信息,学习具有鲁棒性的词特征表示。所提方法学习了将下位词的词向量投影到上位词和非上位词,同时能够更好地区分嵌入空间中的上位词和非上位词,从而提高了检测精度。在2个基准数据集上的实验结果表明,所提模型比现有方法在准确率上提升了0.03以上。