基于张拉整体结构仿生足式机构的设计与分析

传统足式机器人在复杂地形上自适应行走方面存在着机构柔性不足。基于张拉整体结构与人体肌肉骨骼系统相似性，提出了一种仿生张拉足式机构，用于提升传统足式机器人自适应地形和稳定锁紧性能。通过张拉单元匹配建立了类似人体足部的张拉整体结构等效映射模型；采用仿生设计方法实现了机构构型设计；制作了物理样件并搭建了实验平台。结果表明，提出的仿生足式机构具有较好的柔性和稳定性，提升了传统足式机器人斜坡地形的自适应稳定行走能力

research on an image deformation algorithm based on calculus and its implementation

图象变形是图象处理中的基本问题,不仅要求图象变形效果好,而且要求变形算法效率高.目前已有的变形算法,大多采用基于象素点的填充方法,这种方法有比较明显的缺点:(1)当变形的图象区域是一个非规则区域时,图象变形处理所花费的时间增加,即算法的时间复杂度加大,效率低;(2)在对象素点作映射变换时,可能出现变形后的图象区域中一个象素点对应变形前的图象区域中多个象素点,因此造成取舍困难,甚至造成取舍错误.为解决这一问题,本文提出了一种基于微分思想的图象变形算法,该算法先将复杂的变形区域划分为一系列子区域,再将每个子

design and implementation of a virtual operation system for beautifying ladys face

为使进行脸部整形与美容手术的人在实施真实手术前能预先看到整形与美容后的效果,我们开发了一个基于人脸真实图象的整形与美容虚拟手术系统,简称ByuPAQ系统.它采用计算机图象处理技术,通过先输入用户术前的真实图象和系统设计的若干操作算子,交互式地对该图象实施多种操作,即对之实施图象变换来完成虚拟手术,实现人的脸部整形与美容.本文首先对ByuPAQ系统的整体结构进行了描述,然后介绍了ByuPAQ系统的主要设计思想:分层处理与基于图形的图象变形,接着详细描述了作者在开发ByuPAQ系统时所提出的两个关键算法:基

阿克苏河灌区棉花耐盐指标的确定/Indexes of Salt Tolerance of Cotton in Akesu River Irrigation District[J]

[目的]通过建立阿克苏河灌区棉花产量与其相应的土壤含盐量的响应关系,即棉花盐分生产函数模型:分段式线性函数模型和非线性-S型函数模型,确定该地区棉花的耐盐指标.[方法]根据3年4地大田定位观测的棉花产量和土壤盐分数据,通过线性回归分析法和非线性最小二乘法分别得出O-20 cm和O-40 cm土层的2种模型,对比分析函数模型的适用性,依据适用性更强的土层模型计算棉花的耐盐指标.[结果]分别拟合出O-20 cm和O-40cm土层的分段线性函数模型和非线性-s型函数模型,其中非线性-S型盐分生产函数模型拟合精度较高.[结论]阿克苏河灌区(0-20 cm土层)棉花的耐盐临界值、时盐极限值、减产速率最大时的土壤盐分含量、减产50%时的土壤盐分含量分别为O.302%、1.119%、O.558%、O.581%

不同地形分级下的尉犁县土地覆被变化特征分析/Land Cover Changes on Different Topographic Grades in Yuli County[J]

选取新疆尉犁县作为研究区,以1980年和2007年两个时相Landsat MSS/TM遥感影像及1∶5万地形图为主要信息源,利用遥感图像处理技术和GIS空间分析技术,定量分析了研究区1980—2007年近30 a地形（高程和坡度）分级下的土地覆被时空格局变化特征。研究结果表明,耕地、林草地、水域及居民点和工矿用地变化明显,耕地主要是由林地草地转入,水域主要转为林草地;居民点和工矿用地向高海拔区域扩张;耕地与居民点和工矿用地在坡度分布上具有耦合性,二者变化趋势趋于一致,均向坡度增大的区域蔓延;林草地在坡度小于3°区域面积增加明显,而在坡度大于3°区域面积有减少趋势;水域面积整体呈缩减趋势。说明利用地形图和社会经济辅助数据来预测区域内土地覆被空间分布已成为可能

大连极紫外相干光源

先进光源的发展在前沿科学研究中发挥的作用越来越重要。近十年来,飞速发展的自由电子激光技术为科学家们提供了探索未知世界、发现新科学规律和实现技术变革的重要工具。建成的大连极紫外(EUV)相干光源的运行波段为50~150nm,单脉冲能量大于100μJ,且可提供10-12 s和10-13 s量级的超快激光脉冲,是我国第一台自由电子激光用户装置,并且是国际上唯一运行在极紫外波段的自由电子激光用户装置,在世界范围内为用户提供具有高峰值亮度和超短脉冲的极紫外激光。大连EUV相干光源是由国家自然科学基金委资助、由中国科学院大连化学物理研究所和上海应用物理研究所共同承担的重大科学仪器研制项目,目标是打造一个以先进极紫外光源为核心、主要用于能源基础科学研究的光子科学平台

JUNO Sensitivity on Proton Decay p→νˉK+p\to \bar\nu K^+ Searches

The Jiangmen Underground Neutrino Observatory (JUNO) is a large liquid scintillator detector designed to explore many topics in fundamental physics. In this paper, the potential on searching for proton decay in $p\to \bar\nu K^+$ mode with JUNO is investigated.The kaon and its decay particles feature a clear three-fold coincidence signature that results in a high efficiency for identification. Moreover, the excellent energy resolution of JUNO permits to suppress the sizable background caused by other delayed signals. Based on these advantages, the detection efficiency for the proton decay via $p\to \bar\nu K^+$ is 36.9% with a background level of 0.2 events after 10 years of data taking. The estimated sensitivity based on 200 kton-years exposure is $9.6 \times 10^{33}$ years, competitive with the current best limits on the proton lifetime in this channel

JUNO sensitivity on proton decay p → ν K + searches*

The Jiangmen Underground Neutrino Observatory (JUNO) is a large liquid scintillator detector designed to explore many topics in fundamental physics. In this study, the potential of searching for proton decay in the $p\to \bar{\nu} K^+$ mode with JUNO is investigated. The kaon and its decay particles feature a clear three-fold coincidence signature that results in a high efficiency for identification. Moreover, the excellent energy resolution of JUNO permits suppression of the sizable background caused by other delayed signals. Based on these advantages, the detection efficiency for the proton decay via $p\to \bar{\nu} K^+$ is 36.9% ± 4.9% with a background level of $0.2\pm 0.05({\rm syst})\pm$$0.2({\rm stat})$ events after 10 years of data collection. The estimated sensitivity based on 200 kton-years of exposure is $9.6 \times 10^{33}$ years, which is competitive with the current best limits on the proton lifetime in this channel and complements the use of different detection technologies