利用单幅图象的阴影恢复物体形状

本文研究和探讨如何由单幅图象的阴影进行三维信息的提取,以恢复物体表面的形状。通过引入立体投影的概念,并附加适当的约束条件,利用边缘信息提供的边界条件,推导出由阴影计算物体表面形状的迭代算法,最后完成立体显示。     

超浸润纳米阵列电极用于气体参与电催化反应的研究进展

气体参与的电催化反应，包括气体析出反应和气体消耗反应，是能量转换过程和化工过程中的重要环节。相比于针对高活性催化剂的研究，对于实际的工业生产过程，调控反应过程中的气体扩散行为对高电流的工业应用有着同样重要的意义。虽然目前已经有不少纳米阵列电极用于有气体参与的电催化反应实例，且表现出较好的电化学性能，但对于气泡在电极材料表面的浸润性行为的基础研究却较少。本文旨在系统地介绍结构化的超浸润纳米阵列电极在气体参与的电催化反应中的作用及应用，从介绍超疏气性和超亲气性定义出发，提出优化电极结构、制备超疏气性和超亲气性电极的方法，然后介绍了几种电极材料在能量转换系统中的应用，最后讨论了超浸润电极未来的发展前景。     

一种非线性的图象边缘检测方法

<正> 0 引言图象的边缘检测是计算机视觉领域里最重要和最基本的研究任务之一。近几十年来对边缘检测的研究一直方兴未艾,Marr 提出的 Gauss-Laplace 法在边缘检测方法上占有十分重要的地位,随后 Haralick、Chen 等人相继又进行了进一步的研究和发展。在总结前人思想的基础上,本文提出一种基于梯度方向上二阶差分的非线性微分算     

人工智能研究的进展与发展趋势

<正> 0 引言 现代人工智能应当从英国科学家阿兰·图灵寻求智能机开始。1937年图灵发表了论文《理想自动机》,给可计算性这一概念下了严格的数学定义,并论证了任何需要精确地加以确定的计算过程都可由图灵机完成,为人们清晰地描述出理想自动机的蓝图。现实世界要处理的大多数问题并不是数值计算,如语言的理解和翻译、图形声音的理解、医疗诊断等等。这种由“数据世界”到“知识世界”的转化,由数据处理范围扩展到符号知识处理范畴的转变是人工智能诞生的重要因素。同时,问题的求解也是相当复杂的,常常没有算法可遵循,或即使有计算方法也不是当今计算技术所能实现的,这类问题的求解可行的方法是搜索、试探,加上经验的启发式知识。模糊性是人类思维的重要特征,试探性的搜索、启发式的不精确的模糊的,甚至允许出现错误的推理方法更符合人类的思维过程。上述观点促进了人工智能学科的诞生。1956年美国的几位心理学家、数学家、计算机科学家、信息论学家在Dartmouth大学召开了会议,提出了人工智能这一学科。