超声成像测井是一种在石油勘探和生产中常用的测量井下情况的技术，它利用超声波在井下传播和反射的特性来获取井壁和井壁周围岩石的信息。在超声成像测井中，由于仪器设计、操作和地质条件的影响，测井仪器可能会出现偏心现象，即仪器未居中对准井轴。这种偏心会导致超声换能器发射的超声波束在某些位置上发生非正入射，从而影响回波声幅，造成声幅图像的失真。 本研究由张健撰写，探讨了超声成像测井中由于测井仪器偏心导致声幅图像出现差异性特征的详细分析，并提出了一种偏心校正方法。该方法被应用于典型实验数据和实际测井资料处理中，并进行了效果比对，最终目的是为了改善成像资料的图像质量。 研究指出，当井下仪器处于偏心状态时，超声波束相对于井壁的入射角度会发生变化，导致即使是井壁周围同样光滑的条件下，回波声幅也会有所不同。这种差异在图像中表现为两条明显的垂直暗带，掩盖了井壁内的真实信息。因此，为了消除偏心对回波声幅图像的影响，有必要估计并补偿由偏心引起的图像灰度变化。 研究中的偏心校正方法主要包括以下几个步骤： 1. 分析偏心状态下回波声幅图像中出现的差异性特征。 2. 设计出针对偏心声幅图像的校正方法。 3. 将校正方法应用于实验数据和实际测井资料中进行处理。 4. 比对处理前后的效果，评估校正方法的有效性。 此外，为了支持研究工作，张健还列出了研究基金项目，包括国家973项目和国家自然科学基金项目，并在作者简介中提供了个人背景信息，张健是长江大学计算机科学学院的一名讲师，主要研究方向为信号检测与控制技术。 在技术实现方面，虽然理论上和实验模型可以大致估计不同偏心条件下回波声幅的变化，但在工程应用中，直接从实际测井资料数据中估计由偏心所引起的灰度变化的方法更具有可行性。通过这种直接的数据分析方法，可以更准确地识别和校正由偏心引起的图像失真问题。 总结来说，这篇论文研究了超声成像测井中因仪器偏心造成的声幅图像失真问题，并提出了一种有效的校正方法，以提高成像测井资料的图像质量。该方法通过分析和处理测井数据来估计和补偿由偏心引起的图像灰度变化，进而改善井壁图像细节的显示。该研究的成果对于提高超声成像测井技术在油气勘探领域的应用具有重要意义。

这份文档是浙江大学能源学院赵阳博士于2025年2月发表的学术报告，聚焦大语言模型（如DeepSeek、ChatGPT）在建筑与能源领域的技术突破与应用前景。报告指出，2024年以DeepSeek为代表的开源大模型在数学推理、科学问题解答等任务中实现阶跃式发展，部分能力超越人类专家，为能源行业带来智能化新范式——通过人机协同交互、多源数据深度挖掘、自动化报告生成、智能故障诊断及实时碳排管控等场景，驱动建筑能耗优化、设备运维和工业流程的精细化转型。报告同时展望通用人工智能（AGI）临近技术奇点可能引发的行业颠覆性变革，强调大模型与数字孪生技术的融合将加速能源系统从粗放运行向数据驱动的智慧化升级，助力碳中和目标的实现。

波数积分方法是计算声场的一种数值技术，它在水下声学模拟和波导环境分析中占有重要地位。该方法的核心思想是基于波动方程的积分形式，通过积分运算来求解声场的分布。波数积分方法特别适用于模拟如Pekeris波导这样的声道环境，在这种环境中，声波能够在特定深度内有效地传播，形成清晰的声波通道。 MATLAB是一种广泛应用于工程计算的高级编程语言，它提供了强大的矩阵处理能力和丰富的数学函数库，使得复杂的数学计算和算法实现变得简洁高效。在本研究中，MATLAB被用于实现波数积分方法，进行水下声场的数值仿真。通过编写相应的程序代码，研究者能够模拟声源在Pekeris波导内的声场分布，并计算出声波在传播过程中的损失情况。 在Pekeris波导模型中，海底和海面被视为刚性边界，这意味着声波在这些边界上完全反射。这种假设简化了波导环境的描述，并允许研究者重点关注声波的传播特性和分布规律。在进行仿真计算时，研究者通常会考虑不同频率下的声源，因为声波的传播损失与频率密切相关。波数积分方法可以很好地处理这一问题，通过改变声源频率参数，分析其对声场分布的影响。 在仿真的结果输出中，研究者利用伪彩色图直观地展示了积分核函数和传播损失的分布情况。伪彩色图能够通过颜色的变化来表达声场分布的强弱和梯度，使得声场的空间结构和变化趋势一目了然。此外，对比分析不同声源频率下的传播损失分布，有助于理解频率对声场影响的规律性，这对于声学工程的实际应用尤为重要。 在声学工程领域，准确地掌握和预测声场的分布情况对于声纳系统设计、噪声控制以及声波通讯等方面具有重要意义。波数积分方法的数值模拟技术为这些领域提供了强有力的工具。通过MATLAB实现的波数积分方法，不仅可以预测声波的传播路径和强度，还能够辅助研究者进行声源定位、声场优化等复杂问题的分析。 为了提高仿真的准确性，研究者需要对波数积分方法进行精确的数学建模，并且需要对Pekeris波导的物理特性有深入的理解。MATLAB环境下的编程和计算功能，为这种精确建模和复杂计算提供了可能。通过不断的仿真验证和参数调整，研究者能够不断优化声场预测模型，使其更加贴近实际应用中的复杂环境。 MATLAB实现的波数积分方法在Pekeris波导声场计算中显示出了其强大的数值模拟能力，为声学工程提供了精确的理论支持和技术指导。通过细致的理论分析和仿真实验，不仅能够加深对Pekeris波导声场特性的理解，还能够为实际工程问题的解决提供科学的依据和优化方案。

我们通过解决与Breitenlohner-Maison线性系统相关的Riemann-Hilbert问题，在引力理论中构造旋转的极端黑洞和吸引子解。 通过采用矢量Riemann-Hilbert分解方法，我们可以显式分解相应的单峰矩阵，该矩阵在光谱参数中具有二阶极点。 在旋转不足的情况下，我们确定Geroch组的元素，这些元素实现了Harrison型变换，该变换将吸引子的几何形状映射到插值旋转的黑洞解。 我们使用的分解方法产生了线性系统的显式解，不仅获得了时空解，而且还给出了主势的显式表达式，该主势编码了无穷多个守恒电流的电势，使该重力部分可积分 。

介绍了一种新的信号处理方法- 基于广义解调的时频分析方法, 并将这种方法应用于调制信号的处理。广义解调时频分析方法采用广义解调将时频分布是曲线的信号变换为时频分布是平行于时间坐标轴的直线的信号, 然后采用最大重叠离散小波包变换( Maximal overlapdiscrete wavelet packet transform, 简称MODWPT) 对广义解调后的信号进行分解, 得到若干个瞬时频率和瞬时幅值都具有物理意义的单分量信号, 再对各个单分量信号进行逆广义解调, 进一步求出瞬时频率和瞬时幅值, 从而

随着科学技术的不断发展，图像处理技术在各个领域中的应用越来越广泛，尤其是在颗粒特征识别分割方面，这种技术能够有效地帮助我们从复杂背景中提取出有价值的颗粒信息。本文介绍的“基于骨架局部曲率分水岭算法的颗粒特征识别分割方法”，是将图像处理技术中的一种经典算法——分水岭算法与颗粒形态特征分析相结合的创新应用，旨在实现更为精确的颗粒分割效果。 分水岭算法是一种基于拓扑理论的图像分割技术，它通过模拟水的流动过程来分割图像，可以将图像中相互接触的颗粒体有效地分开。然而，传统的分水岭算法在处理图像时容易产生过分割问题，即一个颗粒被分割成多个部分。为了解决这个问题，研究者们引入了骨架局部曲率的概念，这是指在图像的骨架表示中，每个点的曲率大小。骨架是图像形状的抽象表示，是其几何特征的简化形式，它能够反映出颗粒的基本轮廓和主要特征。骨架局部曲率的引入有助于识别颗粒的形状特征，进而指导分水岭算法正确地进行分割。 在此基础上，算法会先对图像进行预处理，如去噪、增强对比度等，以提高分割效果。接下来，通过计算骨架局部曲率并结合颗粒的形态特征，可以确定那些具有重要结构特征的骨架点，这些点将作为分水岭算法中的标记点。分水岭算法在这些标记点的引导下进行分割，避免了过分割问题，并能够更好地保留颗粒的完整性。 这种基于骨架局部曲率的分水岭算法的颗粒特征识别分割方法，不仅提高了颗粒识别的准确性，而且对颗粒的形状、大小等特征具有较高的适应性和鲁棒性。它广泛适用于各种颗粒图像的分析，如矿物颗粒、细胞、工业生产中的颗粒材料等。特别是在生物医学领域，该方法能够帮助医生更准确地分析病理切片中的细胞分布情况，对于疾病的早期诊断和治疗具有重要的意义。 此外，该方法在环境科学、材料科学、地质勘探以及食品安全等众多领域都有着潜在的应用价值。通过精准的颗粒特征识别分割，可以为这些领域提供更为可靠的数据支持，推动相关科学研究和技术创新。 “基于骨架局部曲率分水岭算法的颗粒特征识别分割方法”代表了图像处理技术在颗粒特征分析领域的新进展。它的提出不仅丰富了分水岭算法的应用场景，也为企业和科研人员提供了更有效的工具，有助于推动相关行业的技术进步和应用创新。未来，随着算法的不断完善和优化，该技术有望在更多领域中发挥重要作用，为人类社会带来更大的福祉。

本文在定制的FPGA+DSP的硬件平台上，利用DSP芯片的QDMA功能，消除了连续数据读取间隔的无效时间，并实现了卫星信号处理与相关值数据传输的并行化，显著降低了数据传输对DSP处理时间的占用，使得在同样硬件平台上跟踪通道数由44个提高到96个，满足了项目设计的要求。 《GNSS接收机中数据传输优化方法设计与应用》 全球导航卫星系统（GNSS）接收机技术在近年来取得了显著进步，特别是在北斗、伽利略和Glonass系统的发展推动下，多模多频接收机成为了主流。这不仅增加了接收机的通道数量，也对数据传输效率提出了更高的要求。本文在定制的FPGA+DSP硬件平台上，通过利用DSP芯片的快速直接存储器访问（QDMA）功能，成功地解决了这一问题。 传统的GNSS接收机在处理大量数据时，由于数据传输间隔的无效时间，会占用大量的DSP处理时间。QDMA技术的应用巧妙地消除了这一间隔，实现了卫星信号处理和数据传输的并行化。这种优化使得在相同的硬件环境下，接收机的跟踪通道数从44个大幅提升到96个，大大提升了接收机的工作效率，满足了多模多频接收机的设计需求。 接收机的硬件架构包括全频段天线、射频通道、A/D转换器、FPGA和DSP。其中，FPGA负责导航信号的捕获和相关运算，而DSP则执行环路更新和定位解算任务。每个通道内部包含了五路复相关器，以适应不同信号类型的需求。针对无导频支路的信号，部分组件如数据解调器和IQ切换单元可以被省略，以减少不必要的资源消耗。 在数据传输分析中，发现传统异步模式的数据传输存在效率瓶颈，主要体现在数据访问的无效时间上。通过改进通信模式，利用EIMF总线的同步模式，显著提高了数据传输速率，从而减少了DSP处理时间的占用。通过计算，可以得出优化后的数据传输速率足以支持更多的跟踪通道，提升了接收机的整体性能。 该文提出的优化方法有效地提升了GNSS接收机的数据传输效率，适应了多模多频接收机的高性能需求。这一技术创新对于未来GNSS接收机的设计和开发提供了重要的参考，有助于推动整个导航卫星系统领域的技术进步。

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从别人的java源码中提取方法视频情感检测 这项工作的目的是基于从视频中提取的人脸表情来识别六种情感（幸福，悲伤，厌恶，惊奇，恐惧和愤怒）。 为了实现这一目标，我们正在考虑不同种族，年龄和性别的人，他们每个人在表达情感时的React都非常不同。 我们收集了149个视频的数据集，其中包括来自男性和女性的简短视频，表达了之前描述的每种情感。 数据集是由学生建立的，他们每个人都录制了一个视频，该视频表达了所有的情感，完全没有方向或指示。 一些视频比其他视频包含更多的身体部位。 在其他情况下，视频在背景中的对象甚至具有不同的灯光设置。 我们希望它尽可能通用，没有任何限制，因此它可以很好地表明我们的主要目标。 代码detect_faces.py只是从视频中检测人脸，我们将该视频保存在尺寸为240x320的视频中。 使用此算法会创建不稳定的视频。 这样，我们便稳定了所有视频。 这可以通过代码完成，也可以在线免费获得稳定器。 之后，我们使用稳定的视频并将其通过代码motion_classification_videos_faces.py运行。 在代码中，我们开发了一种基于密集光流（HOF）直方图的特

简述 模型的应用数据集为PHM2012轴承数据集，使用原始振动信号作为模型的输入，输出为0~1的轴承剩余使用寿命。每一个预测模型包括：数据预处理、预测模型、训练函数、主程序以及结果输出等五个.py文件。只需更改数据读取路径即可运行。【PS: 也可以改为XJTU-SY轴承退化数据集】 具体使用流程 1.将所有的程序放在同一个文件夹下，修改训练轴承，运行main.py文件，即可完成模型的训练。 2.训练完成后，运行result_out.py文件，即可输出预测模型对测试轴承的预测结果。