机器视觉已在煤矿带式输送机分拣机器人目标检测与识别方面具有一定的理论基础，但目前煤矿带式输送机分拣机器人目标识别主要针对煤矸石识别，对造成输送带穿透、撕裂等的异物目标识别的研究较少，且在目标异物精确定位方面的研究也较少。针对上述问题，设计了一种基于机器视觉的煤矿带式输送机分拣机器人异物识别与定位系统，可对输送带上存在的不同类型和不同形状的异物进行识别与定位。采用双目视觉实时获取输送带上异物图像信息
基于广东省消费者关于茶饮品牌-IP联名产品的需求与偏好调查数据，以SOR模型理论为基础构建新式茶饮品牌-IP联名结构方程模型，研究新式茶饮品牌-IP联名的影响因素，得到消费者对品牌-IP联名的认知情况和联名营销手段是影响消费者意愿的关键因素。调查发现：拓宽营销渠道、创新产品等方式可提高消费者满意度，进而推动消费者的购买和分享行为。结合调查结果，为新式茶饮品牌-IP联名发展提出可行性建议。
＜正＞图灵奖得主、深度学习之父辛顿（Geoff Hinton）说：“深度学习的下一个大的进展应当是让神经网络真正理解文档的内容。”机器学习著名学者乔丹（Michael Jordan）说：“如果给我10亿美元，我会用这10亿美元建造一个NASA1级别的自然语言研究项目。”图灵奖得主杨乐昆（Yann LeCun）说：“深度学习的下一个前沿课题是自然语言理解。”微软全球执行副总裁沈向洋说：“下一个十年，
由于英语自动翻译过程受到大量歧义词的干扰，导致翻译的准确率较低。为此，设计了一种基于互联网数据的公共英语自动翻译系统。硬件部分选用分电板作为处理核心，设计互联网数据控制器，采用参数为8b/10b的翻译解码器，实现自动翻译过程。软件部分识别歧义词，搭建歧义词匹配函数，自动匹配歧义词最佳含义，形成英语翻译规则。设计支持翻译工作的基础网络，完成对英语自动翻译系统的设计。实验结果表明：该系统识别歧义词数量
近年来,基于韧性的地震工程已成为结构防灾领域重要的发展方向,其中,抗震韧性是指结构在受到地震作用后维持或恢复功能的能力,为提升工程结构的抗震韧性,众多学者进行了多方面的研究。然而,现有研究主要集中于既有结构的韧性评估方法和考虑功能恢复结构体系的研发,在结构设计理论层面,当前直接以结构预期韧性作为设防目标的抗震设计方法依然研究较少。现有规范方法侧重于保障居住者的人身安全,并不考虑结构在震后的功能恢复
目的：检测小鼠脊髓损伤（spinal cord injury,SCI）后B淋巴瘤Mo-MLV插入区1（B cell-specific MLV integration site-1,Bmi-1）在脊髓中的表达变化。方法：取2月龄C57Bl/6小鼠，利用LISA脊髓损伤造模仪制作小鼠第9胸椎节段（T9）中度脊髓钝挫伤模型，通过免疫荧光染色与Western blot检测，初步观察SCI后1、3、7、14
目的观察PAPR-1/TNF-α信号通路在脊神经结扎模型大鼠脊髓背角星形胶质细胞内的表达情况,并探究其与神经病理性痛的发生发展关系。方法将大鼠第5腰神经（L5）进行结扎构建慢性神经病理性痛模型,Von-Frey细丝检测各组大鼠的机械性痛阈值,免疫组织化学染色和Western blot技术半定量和定量分析脊髓背角内PAPR-1和TNF-α的表达情况。结果与正常组相比,假手术组大鼠疼痛阈值未见显著改变