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1，幫我想一個英文名女生吳揚帆

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3，中國移動通信集團福建有限公司泉州分公司怎么樣

中國移動通信集團福建有限公司泉州分公司是2000-07-19在福建省泉州市注冊成立的有限責任公司分公司(自然人獨資)，注冊地址位于泉州市刺桐東路移動通信大廈。中國移動通信集團福建有限公司泉州分公司的統一社會信用代碼/注冊號是91350500705388519D，企業法人吳揚帆，目前企業處于開業狀態。中國移動通信集團福建有限公司泉州分公司的經營范圍是：基礎電信業務；增值電信業務；法律法規未規定許可的，均可自主選擇經營項目開展經營。（依法須經批準的項目，經相關部門批準后方可開展經營活動）。在福建省，相近經營范圍的公司總注冊資本為120234萬元，主要資本集中在1000-5000萬規模的企業中，共95家。本省范圍內，當前企業的注冊資本屬于一般。通過百度企業信用查看中國移動通信集團福建有限公司泉州分公司更多信息和資訊。

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4，關于汽車的科技論文3000字怎么寫

　　在我國經濟組成中，汽車產業對促進國民經濟發展和社會進步具有重要的戰略意義。下面是我為大家精心推薦的關于汽車的科技3000字論文，希望能對大家有所幫助。　　汽車的科技3000字論文篇一：《試談汽車超載監測系統》　　摘要：為了實時識別各種車型的超載車輛，該系統基于開源計算機視覺庫(OpenCV)，先根據車輛照片庫建立車型分類器，然后使用數字攝像機拍攝進入監控區域的車輛，在視頻中使用分類器識別車型，根據所識別得到的車型去查詢數據庫獲得該車型的核載，再通過動態稱重技術獲得車輛的實際載重，及時判別車輛是否超載。此方法可避免過去使用統一重量衡量不同車型是否超載的弊端，并可同時免線圈測量車速。測試結果表明系統能快速準確地識別出車型。配合動態稱重系統，就能實時得出所通過的車輛是否超載，對公路養護和道路交通安全有相當大的實用意義。　　關鍵詞：超載監測; 視頻識別; OpenCV; 動態稱重　　超載車輛的危害很大，主要表現在加速道路損壞和危害道路交通安全，人們都深知其危害性，所以治理超載一直是公路監管部門的工作重點。傳統的自動超載信息系統都是使用統一標準，對所有車輛都應用同一個整車重量劃分是否超載，這樣會遺漏部分實際上已經超過該車型核載的超載車輛。實際上，這部分車輛對道路交通同樣造成嚴重影響。鑒于此，本系統首先識別出車輛的車型，再查詢得到該車型的核載重量，對比實測重量，便得知是否超載。理論上能夠適用于所有車型。　　利用攝像機較長的視域，附加設計了一個測速系統，能方便地得出超速數據，以便作為超速監測和供給動態稱重系統作參考。　　1 系統構成　　1.1 系統方案　　系統主要工作過程為：車輛駛入攝像機監視范圍，視頻流通過以太網傳輸到后臺處理系統，處理系統通過處理視頻識別出車輛的車型，然后根據車型從數據庫中查出相應的核載重量;同時，安裝在地面的動態稱重設備測出車輛的實際載重。兩個數據對比即可得出車輛是否超載。系統流程如圖1所示。　　為了加快處理速率，在程序設計過程中多處使用了多線程并行處理。　　1.2 OpenCV及其分類器介紹　　傳統的圖像處理軟件大多為Matlab，用于開發算法最為快捷，但是其處理速度慢，難以跟上視頻處理的需求，所以選用了Intel牽頭開發的開源計算機視覺庫(OpenCV)。新版的OpenCV已經在易用性上已經接近Matlab，再加上其開源性，很多算法均已公開，加快了開發進程。另外，目前OpenCV已經提供C，C++，Python等語言接口，且支持Windows，Linux，Android和IOS等主流平臺，資源相當豐富。對于計算機平臺，OpenCV支持多線程并行計算和圖形處理器(GPU)計算，這將能大大加快計算速率，用其開發本系統的demo是首選。　　圖1 系統流程圖　　為了從視頻流中識別出車型，需要使用分類器[1]。所謂分類器，是利用樣本的特征進行訓練，得到一個級聯分類器。分類器訓練完成后，就可以應用于目標檢測。分類器的級聯是指最終的分類器是有幾個簡單分類器級聯組成。每個特定的分類器所使用的特征用形狀、感興趣區域中的位置以及比例系數來定義(如圖2所示)。　　圖2 特征分類　　首先使用弱分類器分出貨車和客車等車型，然后再分出大中小型貨車，最后再精確分類，獲得準確的車型。新版本的OpenCV已經支持多種特征的分類器，如SVM，LBP，PBM等。因為系統實時性要求較高，這里選取訓練和分類速率都較高的LBP特征分類器。　　1.3 訓練分類器　　使用分類器的需要首先訓練，即讓分類器“認識”目標，為了訓練分類器，需要準備樣本，樣本包括正樣本和負樣本。正樣本即包含目標的灰度圖片，而且每張圖片都要歸一化大小，負樣本則不要求歸一化，只需要比正樣本大即可(使得可以在負樣本中滑動窗口檢索)。　　OpenCV提供了專門的工具opencv_createsample.exe用以整理訓練樣本的原始數據，只需準備好正、負樣本，歸一化然后轉成灰度圖，再使用兩個描述文件分別記錄這些樣本集合，然后輸入opencv_createsample.exe程序即可整理出原始數據。為了準備正樣本，借助OpenCV提供的HighGUI模塊，在此專門編寫了一個GUI截圖工具，界面如圖3所示。為了能從不同角度識別車輛，準本正樣本時需要準備從一定角度范圍描述車輛的樣本。　　圖3 GUI截圖工具界面　　接下來就是訓練分類器，這部分工作直接關系到系統的魯棒性。同樣，OpenCV提供了專門工具訓練分類器，既有舊版也有新版，為了有更多特性，在此選擇新版本的訓練程序opencv_traincascades.exe。　　由于這是基于統計的方法，要對大量數據進行處理，如果選擇Haar特性，訓練周期會比較長，不利于系統的搭建，所以選擇用LBP特性訓練分類器。從機器性能方面考慮訓練時間，使用英特爾線程構建模塊(TBB)重新編譯OpenCV，就能得到多核加速，且有利于接下來的程序性能。分類器分為三級，分別為：貨車、客車分類器，大、中、小型貨車分類器和具體車型分類器。由于客車按載客數區分是否超載，車輛總重不會對公路造成嚴重損壞，所以本系統無需對客車作出具體車型區分。但若然具體管理部門需要統計車型信息，可以進一步加上客車車型分類器。實際使用時，由于要應對車輛車身的噴漆變化或者小范圍合法改裝等情況，分類器的分類除了在系統籌建的時候大規模訓練外，在系統運行時也應繼續訓練分類器，增加統計數據，使得識別結果更加精確。　　1.4 識別車型及獲得核定載重　　訓練好分類器后，最直觀的測試方法是直接輸入測試視頻，檢查識別效果。新版本OpenCV提供一個C++類CascadeClassifier，該類封裝了基本的目標識別操作，使得只需要使用該類的實例加載訓練好的XML文件，然后逐幀檢測即可。若發現目標，結果將會存放在C++標準模板庫(STL)容器vector中。但直接對每幀圖像使用CascadeClassifier：：detectMultiScale方法將會大大加重系統的工作量并且在多車輛的情況下無法區分開各車輛，為此，首先需要發現車輛，然后區分不同的車輛目標，再對每一個目標單獨進行分類識別。　　具體的主要操作的順序為：　　(1) 系列的圖像預處理操作，降低圖像噪音。　　(2) 圖像差分，發現車輛輪廓[2]，得到運動掩碼。圖像差分有兩種主要方式，分別是幀間差分和背景差分。幀間差分速度快，但容易產生空洞，且無法分離出緩慢運動的車輛;背景差分速度慢，但分離效果好。考慮到如果車輛是緩慢進入測速區，則稱重數據可靠性高，而且沒有超速，進入識別點的效果好，所以選擇幀間差分，這里使用能有效減小前景空洞的三幀差分算法[2]。　　(3) 結合運動掩碼更新歷史運動圖像、計算歷史運動圖像的梯度。　　(4) 分割運動目標，得到一輛一輛的車，并跟蹤。為區分開圖像中的每一輛車，需要對其進行標記，這里使用的方法為：　　[Mkx，y=ID ifMk-1x，y≠0&k-1≠10 ifMk-1x，y=0 ] 　　式中：Mk(x，y)為分割出來的單獨車輛目標的第k幀感興趣區域矩形。這種方法雖然魯棒性較好，但是因為重復計算量大，運算速度有限，所以在確定每輛車的ID后，使用OpenCV提供的更為快速的Camshift算法[3]繼續跟蹤。　　(5) 計算每輛車的運動方向。這部分關系到運動目標篩選，在部分場合，攝像機的視野可能會涉及逆向車道。在這種情況下，可以通過篩選符合主要行駛方向的車輛來排除其他車輛或無關運動目標的干擾。　　(6) 車輛進入測速區，開始測速。　　(7) 車輛離開測速區，結束測速并計算速度。使用TBB進行并行分類識別車型。由于OpenCV新版矩陣結構Mat的所有操作使用原子操作，大大減輕了多線程編程的工作量，所以這里使用多線程并行操作是最佳選擇。　　(8) 根據所安裝動態稱重系統的車速要求，判斷是否需要引導車輛到檢測站進行檢查。　　1.5 獲得實際載重　　在視頻分析中發現車輛后，對比動態測重模塊中測得的實際載重。這里需要把應用場合分為兩種情況：高速測重和低速測重，至于高低速的閥值，這根據不同動態稱重系統的性能而定[4]，在系統安裝時根據動態稱重系統參數設置即可。由于目前高速測重技術的精度未達到作為證據的要求，所以在高速測重的場合，所得車重數據只能作為初步判斷，若初步發現車輛超載，需要進一步引導車輛到大型地磅再次靜態測量，并作其他處理。在低速測重場合，測得的動態數據可靠，可直接作為證據使用。所以系統的運行需要測速模塊的配合。　　無論高速場合與低速場合，本系統都能實現視頻測速功能，可以直接用作超速抓拍系統，降低了公路部門的重復投入成本。　　1.6 測速方法　　測速測量車輛通過測速區所用的時間，然后用測速區長度除以時間而粗略估計得到。考慮到攝像機視域限制，設定的測速區域并不長，只有20 m左右，而且速度是用于參考載重信息是否有效的，所以無需太精確，因而可認為車輛是直線經過測速區域的。測速區的長度需在系統安裝時手工進行長度映射。另外，確定通過測速區域的時間差使用幀率和幀計數得出，這樣在多線程處理的情況下，可以排除系統時鐘和處理速率的干擾，得出準確時間差。　　2 測量結果　　為快速測試系統性能，直接使用測試視頻替代攝像機輸入。使用微軟Visual Studio 2010 MFC + OpenCV 2.44 編寫一個即時處理程序，界面如圖4所示。　　圖4 運行在Windows平臺上的系統　　測試使用一臺Intel Core i5M處理器(主頻2.3 GHz+智能變頻技術)、6 GB內存、操作系統為Windows 7 64 b的普通筆記本計算機，測試代碼尚未使用圖形處理器(GPU)計算，但代碼在識別部分應用了TBB進行多核并行加速計算。　　測試視頻共兩段，分別在兩個不同的場景拍攝，第一段只有一輛公交車，場景較為簡單;第二段則是多車多人環境，并且有車輛并行的情況，場景較為復雜，干擾較多。　　第一段視頻主要用于測試系統的極限性能，在測試開始前，先用轉碼工具把同一段視頻轉成不同幀率和分辨率的幾段視頻，其中視頻的寬高比不變。輸入視頻測試后的結果如表1所示。　　視頻原始長度為6 s，雙斜線為該場景的稱重和測速區域。　　測試結果表明：系統能實時處理標清視頻流，但對高清視頻還需進一步優化。　　第二段視頻主要測試系統的車型識別能力，測試數據如圖5所示。　　表1 輸入視頻測試后結果　　圖5 多車并行時能夠準確區分　　第二段視頻夾雜較多無關目標，如行人、抖動的樹枝橫向行駛的車輛等，其中雙白線之間區域為本場景的稱重測速區域。　　通過測試，可以看出無關目標能被全部排除，體現了車輛篩選很好的魯棒性。視頻中共通過9輛汽車，所有車輛均本正確識別車型。　　3 結語　　通過測試數據可以看出，本系統提出的車型識別算法能適應不同場景和一定的環境變化，具有較高的效率和魯棒性。隨著計算機及其他數字信號處理(DSP)設備的信息處理能力不斷提高，應用實時視頻處理技術促進智能交通的能力將更大更穩定。若本系統能真正應用在智能交通系統上，有望對遏制道路超載超速現象做出貢獻。　　參考文獻　　[1] LIENHART Rainer， MAYDT Jochen. An extended set of Haar?like features for rapid object detection [J]. IEEE ICIP， 2002 (1)： 900?903. 　　[2] 徐衛星，王蘭英，李秀娟.一種基于OpenCV實現的三幀差分運動目標檢測算法研究[J].計算機與數字工程，2011(11)：141?144. 　　[3] BRADSKI G R. Computer vision face tracking for use in a perceptual user interface [EB/OL]. [2010?12?02]. 　　[4] 張波，魯新光，鄧鐵六，等.動態車輛稱重物理模型與提高動態稱重準確度研究[J].計量學報，2009(5)：426?430. 　　[5] 唐雙發.基于OpenCV的車輛視頻檢測技術研究[D].武漢：華中科技大學，2009. 　　[6] 詹群峰.基于OpenCV的視頻道路車輛檢測與跟蹤[D].廈門：廈門大學，2009. 　　[7] 郭旭，張麗杰.運動目標檢測視頻監控軟件的設計與實現[J]. 計算機技術與發展，2010，20(8)：200?207. 　　[8] 周品，李曉東.Matlab數字圖像處理[M].北京：清華大學出版社，2012. 　　[9] 陳勝勇，劉盛.基于OpenCV的計算機視覺技術實現[M].北京：科學出版社，2008. 　　[10] 劉瑞禎，于仕琪.OpenCV教程基礎篇[M].北京：北京航空航天大學出版社，2007. 　　[11] 范伊紅，彭海云，張元.基于SVM 的車型識別系統的設計與實現[J].微計算機信息，2007，23(5)：296?297. 　　[12] 李慶忠，陳顯華，王立紅.一種視頻運動目標的檢測與識別方法[J].模式識別與人工智能，2006，19(2)：238?243. 　　[13] [美]REINDERS J，聶雪軍. Intel Threading Building Blocks編程指南[M].北京：機械工業出版社，2009. 　　[14] 劉慧英，王小波.基于OpenCV的車輛輪廓檢測[J].科學技術與工程，2010，10(12)：2987?2991. 　　汽車的科技3000字論文篇二：《試談現代科技在汽車焊接工藝中的應用》　　摘要：隨著我國汽車保有量的不斷增加，汽車售后市場呈現了井噴式的發展趨勢，與汽車相關的售后市場服務行業開始興起。其中汽車維修是后市場比較火爆的行業，汽車的使用必然會涉及汽車的維修。因此，為了能夠更好的實現汽車維修效率，提高汽車維修的質量，應該加強對于汽車維修行業的行業監管以及對汽車維修技術的提升。目前，諸多的現代化技術開始不斷的應用到汽車維修之中，其中尤其以焊接工藝為主。因此，本文重點對汽車焊接工藝中現代科技的應用進行分析，從而探討其未來的發展趨勢。　　關鍵詞：現代科技;汽車;焊接技術;工藝　　引言　　汽車加工與制造以及汽車維修領域，都會涉及汽車的焊接技術。目前，隨著技術的不斷發展，尤其是汽車生產制造業的蓬勃發展，已經可以實現汽車車身以及車輛配件的無縫焊接技術。車身的加工甚至采用模具化加工的形式，從而減少了因為焊接造成的不足。因此，目前，焊接工藝在汽車后市場應用比較廣泛，尤其是在汽車的維修市場中，當汽車出現事故的時候，就會采用焊接技術進行維修，從而讓汽車能夠保證正常的使用。此外，在汽車的加裝方面，焊接技術更加的適用，并且通過引進先進的現代科技，從而讓焊接效果與質量都更加完善。　　一、汽車焊接工藝的應用領域分析　　在汽車領域中，由于越來越多的高新技術被應用，是的汽車生活更加豐富。對于我國而言，隨著汽車保有量的不斷增加，汽車售后市場出現了井噴的狀態。在汽車售后市場中，汽車的維修與保養占據著非常重要的地位，也讓汽車的服務產業有了較大的發展。對于汽車的焊接工藝而言，最早是應用于汽車的車身焊接。但是，隨著技術的發展以及車身制造工藝的發展，汽車車身開始使用模具制作，從而降低了因為焊接而造成的車身問題。那么，下面就對現代化的汽車的焊接工藝主要應用領域進行分析：　　1、在汽車的維修領域中有非常廣泛的應用;汽車維修屬于汽車售后市場領域，由于汽車駕駛的過程中，難免會出現碰撞的現象，從而造成了汽車車身或者是相關配件的損壞。因此，在這種情況下，就可以使用汽車的焊接工藝，將損壞的部分采用焊接的方式，從而進行汽車的維修工藝。　　2、人們對于汽車的裝飾和改裝越來越感興趣。雖然在汽車檢測的過程中，對于擅自改裝會進行處罰，但是有車一族們仍然熱衷于對于汽車的改裝和裝飾。其中，對于汽車尾翼的安裝非常常見。汽車安裝尾翼以后，就顯得非常運動動感，有一種非常霸氣的感覺。因此，為了讓汽車的外觀更加個性鮮明，需要對汽車的外觀進行相關的改裝，從而實現車主所需要的效果。而對于尾翼的加裝而言，就一定要采用焊接技術，從而使得汽車的尾翼牢固堅實。因為安裝尾翼還是存在一定的風險的，當車速達到一定程度的時候，就需要保證汽車的尾翼的穩定性。　　3、對于汽車的車身配件的焊接工藝;汽車在使用的過程中，經常需要在配件方面進行焊接，此外對于在配件之間的結合方面，也需要在適當的情況下使用汽車焊接技術。因此，對于汽車的焊接工藝而言，主要在車身焊接、汽車改裝以及汽車配件之間主要進行應用。　　二、現代科技在汽車焊接工藝中的應用　　隨著現代科技的不斷發展，汽車焊接工藝中也不斷的引入了現代的科技技術。其中最為重要的就是計算機技術，計算機的單片機遠程通信技術以及3Dmax等技術開焊接始不斷應用到汽車的焊接工藝中。由于人工焊接技術容易在焊接的過程中出現失誤，無法實現循跡操作，從而造成焊接的不完美。因此，采用計算機單片機技術，可以進行程序編譯，將需要焊接的部分利用3Dma x的進行仿真，從而保證在焊接的過程中，其能夠實現完美的循跡焊接，降低了焊接過程中出現的失誤。　　此外，在焊接的工藝方面，又引入了一些工藝以及化工技術。傳統的高溫焊接技術，不僅僅容易造成傷害，更是對操作人員有一定的影響。因此，使用現在的氬弧焊焊接技術，雖然溫度更高，但是焊接的質量有所提高。對于焊接的接口以及焊面的平整度，都有了顯著的提高。因此，隨著現代科技的不斷發展，促進了多個行業工藝的提升。對于汽車的焊接工藝而言，引入計算機技術并且實現真正的智能化以及自動化焊接，從而讓焊接工藝更加安全方便，有效的提升焊接的效率，保證在焊接的過程中，達到質量的提升以及客戶的滿意提升。總之，要充分適應時代的發展，讓更多的現代科技不斷的應用到汽車的焊接工藝之中，從而保證其在不斷的發展過程中，符合現有時代的發展理念，滿足客戶不斷提升的硬性要求，實現現代化的汽車焊接工藝。　　三、機器人焊接工藝是現代汽車焊接技術的發展前景　　汽車焊接最主要的是車身的焊接。在汽車制造公司車身的主要焊接方法為弧焊、點焊、二氧化碳保護焊等。隨著社會的發展，人民生活水平的提高，用戶個性化需求的日益強烈，對汽車的安全性、美觀性與舒適性的要求越來越高，同時汽車制造企業為了追求更大的經濟效益，對焊接精度、焊接質量和焊接速度等的要求越來越高，因此建立一條現代化的生產流水線就顯得非常重要。而焊接機器人的應用促進了現代化流水線的建立。現代化的焊接流水線主要是滿足多車型、多批次的市場需求，提高車身車間生產能力的柔性和彈性。因此現代焊接線必須具有柔性。那么如何才能使焊接線具有柔性呢?普通的焊接線是剛性的，主要由焊接夾具、懸掛點焊機、弧焊機和多點焊機等組成。　　這種焊接線一般只能焊接一種車型的車身，那么為了滿足市場多元化的需求，就需要重新建立焊接流水線。這對企業來說是非常不利的，企業是追求利潤為目的的，并且重新建立流水線造成了財力、人力、物力的浪費。于是建立柔性化焊接生產線擺在了企業面前。機器人的出現與應用滿足了汽車企業的現代化的需求，實現了焊接生產線的柔性化。那么在車身焊接線上應用的機器人主要有幾種:點焊機器人、弧焊機器人和激光焊機器人。這些機器人的應用，使焊接實現了機器人代替工人工作。　　1、點焊機器人：主要進行的是點焊作業，在點與點之間移位時速度比較快，從而減少了移位的時間，通過平穩的動作、長時間的重復工作和準確的定位，取代了笨重、單調、重復的體力勞動，更好地保證了焊點質量，使工作效率得到了很大的提高。它是柔性自動生產系統的重要組成部分，增強了企業應變能力。　　2、弧焊機器人：弧焊過程比點焊過程要復雜得多，對焊絲端頭的運動軌跡、焊槍姿態、焊接參數都要求精確控制。具有較高的抗干擾能力和高的可靠性。能實現連續軌跡控制，并可以利用直線插補和圓弧插補功能焊接由直線及圓弧所組成的空間焊縫，還應具備不同擺動樣式的軟件功能，供編程時選用，以便作擺動焊，而且擺動在每一周期中的停頓點處，機器人也應自動停止向前運動，以滿足工藝要求。此外，還應有接觸尋位、自動尋找焊縫起點位置、電弧跟蹤及自動再引弧功能等。　　3、激光焊接機器人：激光焊接是與傳統焊接本質不同的一種焊接方法，是將兩塊鋼板的分子進行了重新組合，使兩塊鋼板融為了一體變為一塊鋼板，從而提升了車身結構強度。同時在焊接過程中焊接工件變形非常小，一點連接間隙都沒有，焊接深度/寬度比高，焊接質量高。從而提升了車身的結合精度。可見機器人的應用，實現了焊接流水線的智能化，實現了焊接生產線的自動化與現代化。　　結束語　　汽車維修行業中的汽車焊接行業，其技術要求相對較高，并且直接影響著汽車的維修效果。焊接技術，一般是針對出現重大事故或者是問題車輛等進行焊接。為了讓焊接的痕跡最小化，實際上就是為了能夠更好的實現高精度焊接，需要不斷引入現代科技技術。計算機技術的引入，讓焊接工藝能夠以一種循跡的方式進行，從而避免了焊接過程中出現的認為失誤。此外，在汽車的生產以及制造的過程中，依然需要不斷的引入高新科學技術，讓焊接工藝更加精湛，從而實現汽車的高精度和高密度，實現汽車質量的全面提升。　　參考文獻　　[1]劉鳴斌.煤層氣發動機爆震的檢測與控制[J].內燃機與動力裝置,2011(02)：45-46. 　　[2]吳揚帆.汽油發動機爆震分析與控制[J].傳動技術,2010(13):36-38. 　　[3]高玉明.點燃式發動機臨界爆震控制及其特性[J].吉林大學學報,2012(14)：77-79. >>>下一頁更多精彩的“汽