【摘 要】
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推力室的焊接质量可靠性与稳定性对于发动机服役性能以及火箭安全运行具有非常重要的意义，主要通过人工评定胶片图像来识别其焊缝缺陷，检测效率低、经验依赖性强。针对液体火箭发动机推力室胶片数字化图像的特点，通过对原始图像进行尺寸归一化、图像增强等图像预处理构建图像样本集，并采用YOLO V3算法建立了基于深度学习理论的熔焊缝缺陷自识别模型。结果表明，训练的YOLO神经网络模型能够准确识别胶片数字化图像中气
【基金项目】
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国家民用航天技术预先研究项目（D010203）；
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推力室的焊接质量可靠性与稳定性对于发动机服役性能以及火箭安全运行具有非常重要的意义，主要通过人工评定胶片图像来识别其焊缝缺陷，检测效率低、经验依赖性强。针对液体火箭发动机推力室胶片数字化图像的特点，通过对原始图像进行尺寸归一化、图像增强等图像预处理构建图像样本集，并采用YOLO V3算法建立了基于深度学习理论的熔焊缝缺陷自识别模型。结果表明，训练的YOLO神经网络模型能够准确识别胶片数字化图像中气孔、裂纹、未熔合、未焊透等4种典型熔焊缝缺陷，识别准确率达90%以上，有良好的工业应用前景。
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基于网络药理学预测，结合动物实验验证以阐明牛黄治疗溃疡性结肠炎（ulcerative colitis，UC）的潜在作用及机制。运用BATMAN-TCM等数据库挖掘牛黄抗UC的潜在靶点，并进行通路富集分析。70只C57BL/6J小鼠随机分为空白组，模型组，溶剂模型（2%聚山梨酯80）组，柳氮磺胺吡啶(SASP，0.40 g·kg-1)组，体外培育牛黄（Bovis Calculus sativus，B
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