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1.
 美国一直在进行士兵“超级”能力方面的研究,采用多项举措推动人效能增强技术发展。从顶层战略设计、科研机构任务、经费持续投入3个方面对美国人效能增强技术发展特点进行了综合分析,概述了美国人效能增强技术在体能、技能、智能等领域研究成果与进展,并分析了美国人效能增强技术的发展趋势和可能导致的社会伦理学问题。  相似文献   
2.
针对分组角点检测网络在目标检测过程中,由于目标尺寸过小或同类目标空间距离较小而导致检测失效的问题,提出一种边缘特征增强的CornerNet目标检测算法OEC。该算法通过分离特征的高低频信息提取更多的高频信息,增强目标的边缘轮廓特征,解决关键点定位不准确的问题,提高目标的框定效果,进一步提升检测精度。仿真结果表明,该算法对行人、车辆等目标检测效果均有提高,在COCO数据集上的检测结果与CornerNet相比,mAP提高0.9%,可应用于无人驾驶与智能机器人等场景。  相似文献   
3.
为了分析低轨导航增强系统中信号功率增强对阵列接收机的影响, 提出一种信号传播与阵列接收机的数学模型, 基于该模型分析了功率增强条件下最小均方误差算法与直接矩阵求逆算法对抗干扰性能的影响。根据理论分析与仿真实验, 增强信号对最小均方误差与直接矩阵求逆的影响相似, 当信号增强量在15 dB以下时, 阵列抗干扰对信号的影响较小;随着信号功率进一步增强, 增强信号被识别为干扰并进行了抑制;当信号的信噪比增强到10 dB时, 增强信号被抑制约15 dB。研究结果表明, 在采用传统阵列抗干扰方法的情况下, 信号功率的增强并非越大越好, 信号功率增强15 dB时对传统阵列抗干扰的影响较小。  相似文献   
4.
图G的 Harmonic指标定义为图G 中所有边uv 的权重2du+dv 的和,用 H(G)表示;二阶Harmonic指标被定义为图G中所有二长路uvw的权重3du+dv+dw 的和,用2H(G)表示;其中du表示G中点u的度数。该文研究了六角螺链和六角螺系统的 Harmonic 指标,发现它们的极图不唯一。通过研究二阶 Harmonic指标,确定了六角螺链的极图,发现六角螺系统的极图是一类特定的图。并且找到一个关于Harmonic 指标的极图和二阶 Harmonic 指标的极图的关系。最后,提出一个关于 Harmonic 指标的开放新问题。  相似文献   
5.
理论研究了不同激光条件下H2+和D2+谐波截止附近区域强度的变化. 结果显示,在低激光强度下,当采用短脉宽激光场时,H2+谐波强度大于D2+谐波强度. 随着脉宽增大,D2+谐波强度增强并且大于H2+谐波强度. 在高激光强度下,当采用短脉宽激光场时,虽然H2+谐波强度依然大于D2+谐波强度,但其强度差比低激光强度时有所减小. 当采用长脉宽激光场时,D2+谐波强度大于H2+谐波强度. 理论分析表明,不同尺度的核运动是导致H2+和D2+谐波辐射强度不同的原因.  相似文献   
6.
在一种新型势阱下,理论上研究了量子阱中三次谐波系数.在有效质量近似下,通过求解薛定谔方程得到了相关波函数和能级,并利用密度矩阵理论和迭代法得到了三次谐波系数的表达式.研究结果表明,三次谐波系数受到新型势阱宽度d和参数U0的强烈影响.  相似文献   
7.
运用频域上的分支理论研究了一类血吸虫病传播模型的Hopf分支动态,严格证明了Hopf分支的存在性,运用四阶调和平衡方法推导出由Hopf分支产生的周期轨的近似解析表达式、频率和振幅。研究结果表明,被感染的钉螺由潜伏期进入易传染期的几率δ对人体内寄生虫数量有重要影响。  相似文献   
8.
针对光在水中传输时受到水的吸收作用、悬浮颗粒散射作用而产生严重的衰减,导致水下光学图像对比度低、颜色失真的问题,提出一种基于透射率优化和颜色修正的水下图像增强方法。根据水下光学成像模型,采用最小信息量损失原理估计透射率,结合导向滤波提高透射率的估计精度,通过逆求解水下成像模型得到清晰化的水下图像。利用直方图均衡化进一步提高图像对比度,使用白平衡方法修正颜色。实验结果表明,该方法能够有效去除由后向散射引起的模糊,提高图像对比度和清晰度,同时修正色彩不平衡。  相似文献   
9.
理论研究了H2+分子取向对谐波空间分布的影响. 结果表明:当激光偏振方向与分子轴方向一致时, 谐波辐射满足激光场正向时, 负向H核谐波辐射强度大于正向H核;激光场反向时, 正向H核谐波辐射强度大于负向H核. 随着分子取向角增大, 谐波辐射强度减弱, 尤其正向H核对谐波辐射的贡献明显减小, 因此导致正负向H核的谐波辐射强度差逐渐增大. 最后, 通过研究谐波辐射的时频分析以及电子波包随时间的演化给出了电子在双H核之间运动以及谐波空间分布的原因.  相似文献   
10.
带噪语音可看成由独立的噪声信号和语音信号经某种方式混合而成,传统语音增强方法需要对噪声信号和干净语音信号的独立性和特征分布做出假设,不合理的假设会造成噪声残留、语音失真等问题,导致语音增强效果不佳。此外,噪声本身的随机性和突变性也会影响传统语音增强方法的鲁棒性。针对这些问题,使用生成对抗网络来对语音进行增强,给出一种基于Wasserstein 距离的生成对抗网络(Wasserstein generative adversarial nets, WGAN)的语音增强方法来加快训练速度和稳定训练过程。该方法无需人工提取声学特征,且使语音增强系统的泛化能力得以提升,在匹配噪声集和不匹配噪声集中都有良好的增强效果。实验结果表明,使用训练出的端对端语音增强模型后,语音信号的客观评价标准(perceptual evaluation of speech quality,PESQ)平均得到23.97%的提高。  相似文献   
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