基于新型空间注意力机制和迁移学习的垃圾图像分类算法

随着我国各级政府大力推动垃圾强制分类,分类回收各环节中实现标准化、自动化的垃圾分类识别需要适合云端部署的高准确率、低延时要求的细粒度图像分类模型.本文发挥深度迁移学习的优势建立了一套端到端的迁移学习网络架构GANet (garbage neural network);针对垃圾分类中类别易混淆、背景干扰等挑战,提出一种新型的像素级空间注意力机制PSATT (pixel-level spatial attention).为克服类别多和样本不平衡挑战,提出使用标签平滑正则化损失函数;为改善收敛速度以及模型稳定性与泛化性,提出了阶梯形OneCycle学习率控制方法,并给出了结合Rectified Adam (RAdam)优化方法和权重平滑处理技术的组合使用策略.实验使用了"华为云人工智能大赛.垃圾分类挑战杯"提供的按照深圳市垃圾分类标准标注的训练数据,验证了GANet在垃圾分类问题中的显著效果,获得了全国二等奖(第2名);同时,提出的PSATT机制优于对比方法,且在不同主干网络架构上均得到了提升,具有良好的通用性.本文提出的GANet架构、PSATT机制和训练策略不仅具有重要的工程参考价值,也具有较好的学术价值.     

一类可化为一阶线性微分方程的微分方程求解

通过变量变换,将一类非线性微分方程化为一阶线性微分方程,从而求出其通解.     

特征树为双星的哈林图的反魔幻性

对特征树为双星的哈林图的反魔幻性进行研究.依据图的结构把哈林图分成3部分,按照顶点标号和单调递增的顺序依次对每部分的边给出标号,证明了特征树为双星的哈林图是反魔幻图.该标号方法也可应用于简单图或者在结构上能够分解的一些图的标号.     

特征驱动的结构拓扑优化方法

本文提出一种以特征作为结构拓扑优化基本设计要素的方法.该方法从CAD特征设计概念出发,通过采用隐式水平集函数建立结构的特征模型,将结构拓扑优化转化为设计域内特征布局和形状优化问题,避免了传统拓扑优化方法仅从力学性能角度寻优材料分布,导致拓扑优化结果过于抽象、工程特征差的弊端.本文针对给定体积约束条件下的结构柔顺度最小化问题,发展了固定网格框架下结构响应分析与形状灵敏度分析计算方法,理论上保证了灵敏度计算精度与结构水平集函数的数学表达形式无关.最后以带孔悬臂梁结构与飞机发动机支架结构为例,采用超椭圆/球特征设计要素验证了该方法的有效性与优越性.     

气相色谱法测定氯乙酸含量

研究了氯乙酸经甲醇甲酯化后，用气相色谱法测试一氯乙酸与二氯乙酸的含量。     

图像相关方法中采用多种子区进行位移测量

在图像相关位移测量方法中一般采用正方型子区搜索中心点的位移.当测量靠近裂纹或缺陷部位的位移时中心型子区失去效果,为了解决这一问题提出了非中心型子区的方法.证明了方法的有效性.认为在相关搜索时测量点既可选定在子区的中心位置,也可选定在非中心位置.进而提出了将测量点确定在子区角点的多种子区的方法.除通常的中心型子区外,至少还有4种子区可以采用,分别是右下角型、左下角型、右上角型和左上角型,这4种子区不但适用于表面裂纹或缺陷部位的位移测量,而且增加了图像有效信息的提取面积.     

保网:保险业的IT先锋

在自己的文化环境里做事业 田源决定携一家四口回国创业时,正值1999年首届高交会开幕前夕。当年作为硅谷接待成员,田源与第一届高交会北美招商团以及率队的深圳市副市长郭荣俊交谈时,对国内及深圳高科技产业的良好发展势头已有了深深的触动。在一星期之内把所有家当处理完毕,他到了深圳。 2001年1月17日,一家新型的金融保险行业应用软件提供商成立,各大报刊以“保险行业科技队伍喜添新     

基于GPU的加权Voronoi图计算

Voronoi图描述了一种对空间按照欧式距离进行的划分,是关于空间邻近关系的一种基础数据结构,在图像处理、城市规划以及地理信息系统等应用中有着重要的地位.顶点加权Voronoi图是Voronoi图的一种扩展,有着更为广泛的应用,但由于其实现的复杂性,相关算法一直比较少.为此,提出了一种基于GPU的加速算法.该算法利用GPU的高效计算特性,能够实时地生成离散的加权Voronoi图.与现有的算法相比,该方法易于实现,同时实验显示算法具有更好的计算性能.     

关于公司制企业剩余控制权与剩余索取权匹配的研究

企业所有权即剩余索取权和剩余控制权的配置是公司治理的关键，然而在公司制企业中剩余控制权与剩余索取权不匹配的现象已十分普遍。现代企业理论认为剩余控制权与剩余索取权的匹配是效率最大化的必要条件。然而由于未来的不确定性、契约的不完备性，剩余控制权与剩余索取权不可能完全匹配,只能是最大限度的匹配。