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1.
提出了基于群智感知的“城市振动污染图”概念,用于定量化、可视化城市环境振动污染的范围及程度。创建了线上数据采集应用,通过志愿者的智能携带设备获得环境振动数据并形成云端数据库,经数据清洗后,分别在全国、城市和区域3个不同尺度上进行了示例。示例结果验证了“城市振动污染图”的可行性及其对于智慧城市运维的支撑能力。 相似文献
2.
针对司法实践中对于可解释性及预测性能的需求, 本文提出了一种基于概率图模型的量刑智能辅助方法. 该方法以量刑要素为基石建立含有隐节点的概率图模型, 由极大似然准则估计刑期分布的参数, 进而计算分布的数学期望得到预测值. 关于危险驾驶罪的实验结果表明, 概率图模型的预测准确率优于基于决策树和神经网络等的模型, 且具有良好的可解释性. 相似文献
3.
利用方法目的链模型,分析众包物流平台企业员工使用企业内部社交媒体对工作绩效的影响.通过阶梯法针对某众包物流平台企业30位员工进行深度访谈,了解其所认定社交媒体环境的核心价值.以内容分析法进行资料编码与分析工作,归纳出价值阶梯图,包括六个属性、九个结果及六个价值.众包物流平台企业内部社交媒体功能属性,除了利于工作者之间知识协调外,对于工作绩效的提升亦有相当益处.最后,本文还分析其他在属性层、结果层与价值层链结的意义. 相似文献
4.
涡桨发动机在空中起动之前的风车状态会产生一定的风车阻力,严重影响飞机的操纵性和稳定性,因此需进行风车阻力特性的准确计算评估,以化解飞行风险.针对涡桨发动机装机飞行中的风车特性,采用基于标准桨特性图修正原理,建立计算评估方案,并以某型涡桨发动机设计定型试飞为依托,进行不同工况下的试飞验证研究.结果表明:在相同高度,低速风车状态下,风车阻力随着速度增加而增大,而高速风车状态下,风车阻力随着速度增加而减小;随着高度增加,低、高速风车阻力均减小;低速风车状态下,桨叶角基本处于限动位,而转速随着速度增加而增加;高速风车状态下,转速达到平衡转速,桨叶角随着速度的增加而增大.可见,建立的涡桨发动机风车阻力计算方法合理、可行,计算结果精度满足试飞要求,能够为后续涡桨发动机空中起动科目的飞行试验提供技术支撑. 相似文献
5.
针对稀疏投影CT重建图像中的条形伪影问题,提出一种稀疏表示与低秩矩阵填充相结合的正弦图分区修复方法.首先,将正弦图子块依据灰度熵大小分为两类;然后,采用字典学习算法修复边界区域的正弦图子块,为了保留正弦图的内部结构,设计一种联合修复模型用于内部子块的修复,将正弦图的低秩特性融入稀疏表示模型中,以便引入非局部信息;最后,组成完整的正弦图并经滤波反投影(FBP)重建获得最终图像.实验结果表明,与经典算法相比,该算法在投影域与图像域皆有较优表现,能够较好地修复正弦图的结构,明显改善稀疏重建图像中的条形伪影及结构模糊问题. 相似文献
6.
针对水下图像出现的颜色失真、对比度低、雾化现象等问题,提出双透射率成像模型与Retinex融合的水下图像清晰化方法.首先,采用基于改进双透射率成像模型的复原算法,用以解决图像雾化以及亮度失衡;其次,在带色彩恢复的多尺度Retinex增强算法中引入引导滤波,解决图像色偏问题;此外,引用自动色彩增强算法,有效提升对比度;最后,将三个输入图像与结合对比度、显著性、饱和性得到的对应权重图采用多尺度融合框架得到清晰化水下图像.实验结果表明,与现有新颖算法相比,所提方法可以最大程度地将多种单一算法的优势有效结合起来,水下彩色图像质量评价指标(underwater color image quality evaluation,UCIQE)均值高于各比较算法6.03%且加速鲁棒特征(speeded up robust features,SURF)特征匹配点明显提升,算法能在保留图像细节的同时有效校正色偏现象、提升图像对比度及清晰度,更符合人眼的视觉效果. 相似文献
7.
针对当前视觉同时定位与建图(simultaneous localization and mapping,SLAM)生成的点云地图不能满足路径规划和导航的需要,提出一种室内移动机器人的导航地图制备方法.首先,通过SLAM估计相机位姿,后端优化后生成室内场景的三维点云地图;其次,根据地面移动机器人的运动约束及结构特点分情况讨论,推导点云相对于地面的二维坐标,同时对点云进行地面与障碍的分离、截取与筛选;最后,根据栅格占据状况有序构建出导航地图.实验结果表明,基于点云坐标的障碍物截取准确度高于地面拟合截取方法,所建地图精度与完整度均高于传统方法.室内移动机器人能基于该地图进行路径规划与导航. 相似文献
8.
为了得到更加准确的40D倾斜管气液两相流型转化界限,在内径为40 mm、长8 m的有机玻璃管内进行了角度为30°、45°、70°、90°的气液两相流动实验,实验记录了不同工况条件下的流型,将实验结果与较为全面的Barnea模型流型转换界限进行对比分析。结果表明:Barnea的流型图中泡状流-段塞流及段塞流-搅动流界限与实验结果吻合度低,不能满足精准预测流型的要求。为此,修正流型转换准则,提出较为准确的40 mm倾斜管的泡状流-段塞流及段塞流-搅动流的流型转化界限,并绘制修正后的流型图,以期为不同倾角下气液两相流型判别提供更为精确的判断依据。 相似文献
9.
考虑了潜变量高斯图模型下的结构学习(模型选择)问题,即存在潜变量时可观测变量间相互关系的估计问题.简要介绍了高斯图模型及潜变量高斯图模型下的LVglasso方法,给出了GEMS(广义期望模型选择)算法结合LVglasso下潜变量图模型选择的算法步骤.通过模拟,发现GEMS结合LVglasso方法在模型选择速度上比EM(期望最大化)算法有明显优势,并分析了拟南芥植物基因数据,估计了各基因间的条件相关性. 相似文献
10.
针对在基于卷积神经网络的图像处理领域内,大部分特征融合只是通过A dd或者Concat操作进行特征叠加或特征拼接而不能很好地将有效特征进行融合的问题,对Add和Concat特征融合引入通道域的注意力机制,设计了4种可学习的特征融合方式:A-Cat、B-Cat、A-Add和B-Add.为了验证方法的有效性,选择YOLOv3-Tiny作为baseline,在Pascal VOC2007数据集上进行测试.结果表明:A-Cat比原Concat的mAP提高了0.76%,比B-Cat提高了1.49%;A-A dd比原A dd的m A P提高了0.34%,比B-A dd提高了1.41%.基于注意力机制的特征融合方式可以通过学习不同特征的重要程度并据此进行特征融合,有效地提升网络的性能. 相似文献