ICP方法匹配深度图像的实现

针对ICP(迭代最近点 )方法中寻找深度像之间点对应关系这一难点问题 ,首先介绍对ICP方法匹配深度图像的原理并给出单位四元数和旋转角度间的关系 ,然后提出一种验证两个深度图像中对应点对有效性的方法 ,给出了判断待匹配深度图像之间的点对应条件的准则 ,同时给出了实现这种准则的数据结构以及程序设计思想 .最后 ,用真实深度图像证明此方法的有效性 ,并用“主次缝合线”法合成匹配后的深度图像     

阶段Ⅰ/Ⅱ试验中成功曲线的探讨

在阶段Ⅰ/Ⅱ剂量反应问题中,我们的目的是通过成功曲线决定最优剂量。不同的成功曲线会得到不同的最优剂量,本文根据实际中的毒性和有效性来确定了适当的成功曲线。     

建筑物室外环视中加速绘制算法

提出一种用于建筑物环视系统混合绘制的加速方法,场景划分为主体模型和层次环境的带有深度的图像缓存(sprite with depth),采用BSP树存储场景的具有深度的图像缓存,用模型对存储场景的BSP树应用三维裁剪算法来减少不必要的绘制,并在环视过程中采用生成替代图像缓存方法,加速环视场景的生成.     

1O％草灌净在巨尾桉幼林中除草试验

在巨尾按幼林中，进行10％草灌净除草试验，结果表明：1hm^2用草灌净1800ml(商品量下同)，除草率可达69．1％，随着剂量增加，除草效果提高。但巨尾按对草灌净敏感，1hm。用量达2700ml时，幼树产生严重药害。因此，巨尾按的幼林除草不宜推广使用草灌净除草剂。     

基于深度学习的红外与可见光图像融合综述

图像融合技术是指从不同的源图像中提取并融合互补的信息,生成一幅信息量更丰富、对后续高级视觉任务提供足够支持的图像.红外与可见光图像融合（Infrared and Visible Image Fusion,IVIF）是图像融合领域的一个重要分支.近年来,深度学习技术在视觉计算领域表现出了良好的性能,尤其是基于自编码器、卷积神经网络、生成对抗网络等几种基于深度学习的IVIF技术得到了蓬勃发展.为此,对基于深度学习的IVIF算法的方法、数据集和评估指标等进行了总结和阐述;通过大量的实验,进行定性和定量的结果分析,对比了各类基于深度学习IVIF算法的性能;最后,讨论了该领域未来发展的一些前景和研究方向.     

基于频域降采样和CNN的轴承故障诊断方法

在工业领域,设备运行过程中采集的原始故障信号具有强噪声以及多工况的特点,现有的基于数据的轴承故障诊断模型的抗噪能力与泛化能力相对较弱。针对以上问题,提出一种基于频域降采样(down-sampling)和卷积神经网络(CNN)的轴承故障诊断方法 Ds-CNN。频域降采样包含最大偏移降采样和噪声横截断两个部分,可以实现样本增强,降低样本在频域的差异性,同时减弱噪声对频域信号的影响。基于频域信号建立的CNN模型能够自动提取降采样后频域信号的故障特征,并完成对轴承故障的识别分类。实验结果表明,在强噪声环境和多工况条件下,与目前常用模型相比, Ds-CNN具有更高的识别准确率。     

强化型硫铁矿自养反硝化工艺深度处理城市二沉尾水研究

为实现硫铁矿自养反硝化工艺快速启动,提高出水稳定性,将以硫铁矿为填料的硫自养反硝化生物滤池反应器(1号反应器)作为对照组,分别构建了以硫铁矿/石灰石和硫铁矿/硫黄为填料的强化型硫铁矿生物滤池反应器(2号、3号反应器)处理城市污水处理厂二沉尾水,从去除效果、出水水质的角度来评价强化工艺的可行性,并通过微生物群落分析来探究强化工艺的强化机理.结果表明：当反应温度为31～33℃,水力停留时间(HRT)为2.2 h时,3个生物滤池反应器总氮(TN)去除率分别为91.3%(1号反应器)、84.5%(2号反应器)、100%(3号反应器),出水TN浓度均小于5 mg/L;总磷(TP)去除率分别为91.4%(1号反应器)、85.0%(2号反应器)和100%(3号反应器),TP去除效果随TN去除效果的提升而提升;出水pH基本均能维持在6.8～7.6,体系内硫酸根生成量较低,维持在4.99～5.91 mg(每mg NO^-₃-N).Thiobacillus作为硫铁矿自养反硝化工艺的核心功能菌属在3号反应器内占据优势地位.以硫铁矿/硫黄为填料的生物滤池反应器不仅可以...     

基于孪生网络的苹果外观品质分级方法

针对人工和机械在苹果分级中存在低效、易损、准确率低等问题,提出一种基于孪生网络的苹果外观品质分级方法。该方法首先人工采集包含真实背景和不同等级的苹果图像数据集,并进行预处理操作,包括删除无关背景、0-1缩放和数据增强等;其次以卷积层、池化层和批归一化层为基础模块,搭建神经网络模型,提取苹果图像特征;最后用全连接层训练一个分类器,完成对苹果图像特征的分类,从而得到苹果外观品质对应的等级,其中模型的损失函数为对比损失。实验结果表明,构建的孪生网络模型在苹果外观品质分级中,平均分类准确率达到了97.71%,具有较好的稳定性,其用于苹果外观品质的自动分级是可行的,并为其他农产品的外观分级提供思路和参考。     

联合实体边界检测的命名实体识别方法

针对传统命名实体识别方法无法有效利用实体边界信息的问题,提出一种联合实体边界检测的命名实体识别方法,即将实体边界检测作为辅助任务,增强模型对实体边界的判断能力,进而提升模型对实体的识别效果。首先,利用Bert预训练语言模型对原始文本进行特征嵌入获取词向量,并引入自注意力机制增强词对上下文信息的利用;其次,在命名实体识别任务的基础上,添加实体边界检测辅助任务,增强模型对实体边界的识别能力;再次,对比联合实体边界检测的命名实体识别方法与基线方法的有效性,并对测试结果进行消融实验;最后,进行样例分析,分析损失权重β对实体边界检测的影响。实验结果表明,在英文社交媒体数据集Twitter-2015上,联合实体边界检测的命名实体识别方法相较于基线模型取得了更高的精准率、召回率和F1值,其中F1值达到了73.57%;并且,边界检测辅助任务提升了基线方法的检测效果。所提方法能有效利用实体边界信息,从而获得更好的实体识别效果,促进了人机交互系统的发展,对自然语言处理下游任务有重要意义。