三维重构仿真平台

基于运用Radon理论的三维重构,建立了三维重构软件仿真平台.该平台采用VC 和MATLAB混合编程,可以生成多种样品模型及其不同倾斜角度条件下的投影像、计算对应不同样品倾斜范围的系列投影像的重构图像以及显示投影像和三维结构的表面及断层图像.实验结果表明:该系统具有精度高、运行时间短、使用方便等优点,能够运用且目前已成功地应用于电子显微术三维重构的研究中.     

一种通用的印刷体档案条目信息采集方法

介绍利用OCR光学字符识别的技术研发的一种通用的印刷体档案条目信息采集方法.该方法可以自动录入已经是印刷体的条目,最终信息从rtf文件采集,可以利用各种OCR系统或人工智能方式进行识别获取,具有一定的适应性.     

TURBO编码在鲁棒数字水印中的实现方法

在典型的通信系统中,调制过程是数字信号加载在载波的幅度值、载波的频率或者载波的相位上。因此,可以把载体数据看成是一种广义上的传输载体,把水印信息看成是一般数字信息,那么水印的嵌入过程就是一个广义的调制过程。相应地,可以把水印的检测过程看成是一个水印信号的解调过程,就是从宿主载体数据中提取水印信号。Turbo码的译码性能在于循环迭代的译码结构,针对Turbo码译码复杂度非常高的缺点,提出了各种低复杂度的译码算法。为了解决在图像中嵌入大容量水印难度大的问题,设计并实现了一种新的基于TURBO编码的鲁棒性数字水印算法。从TURBO码的编码特征入手,实现了嵌入方式的选择、水印基本模型、水印算法具体的程序实现方法。在对鲁棒性数字水印的基本理论进行分析的基础上,有效地改善了TURBO码数字水印技术中鲁棒性能。     

两种新矩阵运算及其应用效果的论证

定义了两种新矩阵运算矩阵倒置积与投影 ,论证基本定理 ,论讨了在信息加工与检索中的应用 ,并给出了分析与评价     

植物保护专业本科分子植物病理学实验课程教学分析与改进

实验课程是植物保护专业本科分子植物病理学课程的重要组成部分.调查分析表明,目前国内一些高校对该实验课程的教学不够完善,存在着实验教材缺乏、实验内容设计不周全、实验条件缺乏和实验员专业知识不够等问题.该文针对分子植物病理学实验课程教学存在的问题,提出了改进分子植物病理学实验课程教学的措施,主要包括积极开展教学内容和教材建设研究、改善实验条件、改进教学方法和教学形式及加强实验技术人员培训等,以提高分子植物病理学实验课程的教学质量,增强学生的综合素质.     

深层煤层气压裂技术的研究与应用

水力压裂是煤层气开采最有效的方式,延长矿区深层煤层气井的煤层深度达2000 m左右,由于煤层埋藏深和施工压力高等特点,压裂技术难度大,没有成熟的经验可以借鉴。介绍了延长矿区深层煤层气压裂技术,该压裂技术采用了活性水压裂液、大排量低砂比、脉冲加砂和复合支撑的思路,目前该技术已成功在延长的深层煤层气井上进行了2口井的现场压裂试验。     

氧化石墨烯对DNA荧光分子探针FRET效应的研究

研究了氧化石墨烯的浓度、氧化石墨烯与DNA分子荧光探针的反应温度、DNA链长度对FRET效应的影响.研究表明,氧化石墨烯的浓度、氧化石墨烯与DNA分子荧光探针的反应温度、DNA链长度对FRET效应都有着重要的影响.氧化石墨烯浓度越大,其对DNA分子探针的荧光猝灭效率越高;氧化石墨烯与DNA分子荧光探针的反应温度越高,淬灭效率越高;DNA链越长,氧化石墨烯淬灭的效率越低.因此,氧化石墨烯的浓度、氧化石墨烯与DNA分子荧光探针的反应温度、DNA链长度对FRET效应都应该是设计生物传感器时考虑的因素.     

一种基于简化MRAS无速度传感器的永磁电机EKF磁链辨识

表面式永磁同步电机因其结构简单、功率密度高、效率高等优势,被广泛应用于高性能伺服系统以及其他工业场合中。由于电机控制性能受温度和磁饱和等现象影响,电机参数的在线辨识则显得至关重要。针对由于永磁电机数学模型阶数低造成无法由一个估计器同时辨识转速和电机参数的问题,本文提出了一种结合EKF和MRAS辨识的优点,在MRAS无速度传感器系统估计转速的基础上通过EKF观测器估计永磁体磁链的解决方法,并与精确MRAS算法作了比较,对自适应PI参数的选择进行了讨论。Simulink仿真研究验证了该方法的有效性和准确性,能满足电机运行速度快且动态要求高的场合需要。     

基于注意力机制多尺度网络的自然场景情绪识别

情绪识别作为计算机视觉的一项基本课题已经取得很大进展,然而在无约束自然场景中的情绪识别仍具挑战性.现有方法主要是利用人脸、姿态以及场景信息识别情绪,但是忽略了人物个体在场景中的不确定性,以及不能很好地挖掘场景中的情绪线索.针对现有研究存在的问题,提出了基于人物与场景线索的双分支网络结构,两个分支独立学习,通过早期融合得到情绪分类结果.对于人物在场景中的不确定性,引入身体注意力机制预判人物情绪置信度进而获得人体的特征表示,场景中引入空间注意力机制和特征金字塔以便充分获得场景中不同粒度的情绪线索.实验结果表明,此方法有效融合人物与场景信息,在EMOTIC数据集下能够明显提高情绪识别率.     

融合场景及交互性特征的多人行为识别

人类的行为复杂多样,场景、外观、位置等信息均与行为息息相关.本文针对如何高效地综合利用这些信息的问题,提出了融合场景及交互性特征的多人行为识别方法,使用双通道的方式分别提取个体外观特征与场景特征.对于个体通道,采用注意力机制模块来关注与行为相关度更大的区域,并将提取的个体外观特征结合位置特征输入图卷积网络进行关系推理.其中,图卷积网络采用了余弦相似度的方法度量个体特征之间的相关性,并结合个体之间的位置特征进行关系推理;对于场景通道,使用在place365数据集上预训练的ResNet 50提取场景特征.最后,本文将个体以及场景通道所得的特征进行加权融合,得到群组以及所有个体的行为识别结果.在Collective Activity Dataset（CAD）数据集上的实验表明,该方法能提高行为识别的准确率,群组行为以及个体行为的准确率分别达到了92.29%与78.19%.