叶片式液压摆动油缸,一般简称为摆动油缸,其基本工作原理是利用油压作用推动密闭油腔中的转动叶片,进而实现油压转化为扭矩输出。摆动油缸一般作为驱动装置被使用,具有良好的可控性、平稳的输出扭矩、较高的机械效率和紧密的机械结构等优点。当其应用在重工场合时,摆动油缸的动态性能平稳输出变得尤为重要。为了进一步实现较低的启动油压、耐高压且具有良好的密封性能、以及具有稳定的输出扭矩等功能,需要对所涉及到的关键结构
针对遥感影像的语义分割问题，目前最常用的方法就是运用深度学习技术，即利用卷积神经网络算法来进行语义分割，此种方法已逐渐取代了传统的非深度学习算法。虽然深度学习技术在语义分割等计算机视觉领域取得了巨大成就，但不可否认的是，由于基于卷积神经网络的语义分割技术在经过多年的快速发展以后仍然存在一些挑战，如对小目标分割困难、目标边缘分割模糊等，尤其是当其应用于遥感影像的分割时，这些问题愈发突出，所以基于卷积
高分辨率遥感影像中人工地物的语义分割是遥感成像技术中的研究热点之一，可以广泛的应用于地质勘测、卫星导航和准确目标定位等领域。遥感成像过程中存在噪声干扰和障碍物遮挡等因素的影响，在利用传统方法对高分辨率遥感影像中的人工地物进行语义分割时，分割的准确率不高，而且分割过程中的计算量也较大。深度学习中的卷积神经网络具有强大的特征提取和参数计算能力，对噪声和仿射变换等具有较好的鲁棒性，对场景变化也具有较好的
化石燃料大量使用造成的环境污染和温室效应被认为是全球变暖的主要原因。开发可再生能源是一种有效的解决途径。然而,可再生能源具有间歇性,很难高效利用。利用电催化技术,将可再生能源产生的电能转变成清洁氢能进行存储,是比较理想的方式。贵金属基催化剂由于高成本、低储量的缺点限制了其大规模应用。因此,开发储量丰富、廉价、高效的过渡金属基氮化物、磷化物催化剂一直是研究的热点。然而,过渡金属基催化剂其本征催化性能
光照射具有易于操作,低成本,非侵入性,远程可控性,高空间分辨率和时间精度等优势,因此它的使用引起广泛关注。近来,光酸产生剂(PAGs)因其在许多领域的广泛应用而备受瞩目,包括生物探测,控制酶活性,氧抑制,光动力疗法,保护基团化学,聚合引发,以及制备粘合剂和光刻蚀等。值得注意的是,锍盐PAGs可以在辐射时容易地产生H+并用于激活多种反应,包括氧杂环丁烷、环氧化物的开环和酯键的水解。本文合成了一种光酸