广州城市玻璃幕墙建筑不同季节光环境影响分析

通过对广州市玻璃幕墙建筑在不同季节、不同时段光环境影响的监测,分析影响玻璃幕墙建筑光污染的重要因素,评价了玻璃幕墙建筑在不同季节、不同时段造成光污染的危害,估算玻璃幕墙建筑的光环境污染程度及范围,提出了玻璃幕墙建筑光污染的防控建议,以期为城市玻璃建筑光污染控制与管理提供科学依据。     

人力资本投资软环境研究:基于社会保障制度和劳动力市场分割的视角

社会保障制度和人力资本投资的关系是近年来劳动经济学中新出现的一个课题,相关研究尚不多见。以我国养老保险的“统帐结合”模式为例,分析了社会保障对人力资本投资的影响,同时结合我国劳动力市场现状,对劳动力市场分割状态下“统帐结合”模式与人力资本投资的关系进行了分析。结果表明,增加“统帐结合”模式中个人账户的比例,将激励个人进行较多的人力资本投资,但劳动力市场分割的存在削弱了这种激励作用。因此,建议：适当增加“统帐结合”模式中个人承担的比例;建立覆盖全国的社会保障体系;加快劳动力市场建设。逐步消除劳动力市场分割状态,促进全国统一的、自由竞争的劳动力市场的形成。     

基于图像分析技术的智能视频监控系统

本文介绍了图像分析技术的原理和算法,以及在传统视频监控系统基础上运用图像分析技术建立的智能视频监控系统,实现了对运动目标跟踪,并对目标的多种行为(如速度、方向等)实现智能分析、决策、报警等功能。     

语义分割的传送带跑偏视频检测算法

为避免在选煤厂进行作业分类时,因矿道传送带跑偏而造成严重的生产事故问题,提出一种融合高斯边缘投影的语义分割视频检测算法,来作为实时监测传送带跑偏的解决方案。首先,通过高斯滤波预处理算法,减少视频图像噪点对神经网络的影响;然后,构建融合高斯投影的径向基神经网络结构,增强图像的边缘信息,并将高斯投影融合至网络中以实现语义分割;最后,在保证识别检测效果的同时尽可能降低网络的计算消耗。结果表明：通过验证分析选煤厂矿道工作视频的试验场景,该算法能够准确识别检测传送带位置,进而实现传送带跑偏警告;同时算法在实现有效功能的同时,较典型的语义分割深度学习模型计算资源消耗更少,计算效率更高。     

热光法测量扬尘碳组分的激光分割点偏移

为探讨热光法测量扬尘碳组分的激光分割点偏移（LSPS）的特点和原因,并提出偏移数据的处理方法,选择西宁市、沈阳市、淄博市、十堰市和新疆乌昌石地区共607个扬尘（道路扬尘、城市二次扬尘、土壤扬尘）样品,通过再悬浮采样器获取PM_2.5滤膜样品,使用DRI2001A型碳分析仪结合透射法测量碳组分.结果表明：道路扬尘和城市二次扬尘在碳分析过程中会有不超过10%的样品发生前偏现象,该现象主要受碳酸盐碳（CC）和元素组分的影响;当CC占总碳（TC）的百分比大于9%时,加酸方法可解决前偏问题.土壤扬尘中有40%~90%的样品会发生后偏现象,原因是其元素碳（EC）含量过低（EC/TC<10.7%）,导致灼烧过程残留的耐热物质Fe₂O₃对激光的干扰大于EC对激光的吸收.针对以上偏移问题,采用归零法和替代法对偏移数据进行处理.基于与参比值比较,归零法和替代法得到的OC相对偏差分别为0.1%~10.3%和0.1%~2.9%,EC相对偏差分别为2.1%~52.5%和0.1%~20.6%,远低于偏移引起的相对偏差（0.6%~13.8%和66.6%~149.6%）,且替代法处理效果优于归零法.     

降水产流同位素径流分割研究进展与展望

降水产流是陆地水循环中大气降水补给地表水的重要环节。氢氧稳定同位素的指纹效应能够有效示踪径流的补给来源、路径和地理区域。同位素径流分割模型已从二元分割逐渐发展到三元乃至多元分割模型,多学科交叉也逐渐丰富了径流分割研究的方法体系。本文对同位素径流分割在降水产流中的应用进展作了总结分析,介绍了环境同位素（²H和¹⁸O）在降水产流研究中的应用现状、存在的不确定性以及处理误差的方法和应用特点。最后对环境同位素在径流分割领域的应用前景进行了论述,提出环境同位素结合GIS、InSAR、ERT等地球物理方法,将进一步深化流域水文要素时空变化的研究。     

荷兰试验新型智能路灯可自动调亮度诊断故障

据英国《每日邮报》近日报道，荷兰代尔夫特理工大学目前正在校园内测试一套能够自动调节亮度和诊断故障的智能路灯系统。这套系统不但比现有系统节电80％，维护费用也更为低廉。     

X射线灰度图像伪彩色增强方法研究

在一些特殊情况下,要求不同物体所呈的图像具有不同的颜色,从而增加可疑物的可识别性。本文基于计算机图像处理功能,针对灰度X射线安检图像提出了两种伪彩色增强办法,分别为亮度切割法和伪彩色变换映射法。针对特定爆炸物X射线扫描图分别使用这两种方法,得到伪彩色增强的不同效果。实验表明爆炸物的灰度图像运用亮度切割法能有效提高图像的对比度,处理后边缘也更加清晰。     

多元时间序列PCA分割及在天然气脱水装置工况识别中的应用

目的建立不同的工作状态下的设备状态预测评估模型。方法利用主成分分析法将多元时间序列数据进行切割,将分割后的数据段按照基于密度的方法,依照定义的距离,对多元时间序列进行聚类合并,从而得到不同工况下的时间序列。结果按照脱水装置工况状态,将重沸器特征对应的多元时间序列划分为不同的数据段。结论有效实现了脱水装置重沸器的参数数据分割,并识别出不同工况。