基于全变分正则和L2,1范数的视频去雨张量模型

提出了一种基于全变分正则与L_2,1范数的视频去雨张量模型用于解决雨线遮挡问题。首先,对雨线成分与视频背景先验信息进行预处理,获取相应正则化条件的构建依据以增强各部分稀疏性,便于促进雨线分离。其次,考虑到视频图像存在不规则动态对象,引入全变分正则项来抑制背景强度变化,缓解雨线的误判现象。采用交替方向乘子法(alternating direction method of multipliers, ADMM)可以有效地对所提出的张量模型进行求解,并在合成数据与真实数据集上开展大量实验。结果表明,所提方法在动态背景情况下有效去除视频图像雨线的同时,保留了更多背景细节信息。与相关先进方法相比,所提方法在峰值信噪比、结构相似性和残差三种综合性能量化指标上均具有较大的优势。     

纳米铁氧体基核壳结构复合吸波材料的制备方法及研究进展

首先, 综述几种主要类型的纳米铁氧体基核壳结构复合吸波材料的最新研究和应用进展, 介绍相应的制备方法及其优缺点, 然后总结纳米铁氧体基核壳结构复合吸波材料研究领域面临的主要问题, 最后展望未来的研究发展方向.     

带有遗憾值约束的4PL网络设计鲁棒优化模型与仿真

第四方物流(4PL)网络运作过程中常因外部环境的干扰而发生中断,使网络安全受到威胁。考虑中断状态下4PL网络鲁棒优化设计问题,目标是构建在任意中断状态发生时仍能以较低的成本为客户提供满意服务的4PL网络。基于β-鲁棒解的定义,建立了带有遗憾值约束的4PL网络设计鲁棒优化模型。针对问题的NP-hard特性,利用磷虾群算法(KHA)对模型进行求解,并与人工鱼群算法(AFSA)进行了比较,通过仿真实例对算法的可行性和有效性进行了验证。仿真结果表明,KHA的性能优于经典的AFSA。通过对不同遗憾值β约束下4PL网络设计最佳方案的比较分析,验证了利用鲁棒优化模型设计4PL网络能够较好地规避风险,并达到最大限度节约成本的目的。     

危地马拉70年后“左转”，是否与中国建交引关注

<正>8月20日，危地马拉大选进入第二轮角逐。危地马拉最高选举法院网站发布的计票结果显示，根据对95.29%选票的统计，中左翼“种子运动”党候选人贝尔纳多·阿雷瓦洛的得票率为59.12%，中左翼全国希望联盟候选人桑德拉·托雷斯得票率为36.15%，阿雷瓦洛以较大优势获胜。而在6月25日举行的第一轮投票中，阿雷瓦洛得票率仅为11.80%，位列第二，托雷斯则以15.78%的得票率位列第一。由于在第一轮投票中没有候选人获得半数以上选票，得票最多的两名候选人进入第二轮角逐。     

基于深度学习的RCPSP调度优先规则实时动态选择算法

针对资源受限项目调度问题,以最小化项目完成时间为目标,设计基于深度学习的调度优先规则实时动态选择算法,在每个调度阶段实时选择优先规则进行活动安排.通过构建深度神经网络模型,确定已调度项目在各阶段的项目状态与最佳优先规则之间的映射关系,再据此为待调度项目实时动态选择优先规则,结合串行调度机制生成最终调度计划.实验研究表明:实时动态选择优先规则算法表现优于文中所涉及的单一优先规则算法及混合优先规则算法,且具有更好的泛化性;此外,与元启发式算法相比该算法具有更高的求解效率.     

基于卷积神经网络-长短期记忆的施工期盾构管片上浮过程预测模型

为了实现施工期盾构管片上浮过程的智能预测，采用动力水准仪对施工期盾构管片上浮过程进行自动化监测并建立了基于卷积神经网络?长短期记忆（CNN-LSTM）深度学习算法的管片上浮过程智能预测模型。结果表明：管片上浮阶段呈现出“阶梯状”，即管片上浮主要发生在盾构掘进期间，且掘进状态的上浮量最大，占峰值的75.24 %~98.29 %；CNN-LSTM模型对施工期盾构管片上浮过程具有较好的预测效果，在训练集上的均方误差MSE、平均绝对误差MAE和决定系数R2分别为0.038 7、0.148 2和0.999 3，在测试集上为0.030 7、0.138 9和0.801 9；相较于反向传播（BP）模型，CNN-LSTM模型在训练集与测试集上的性能均有所提升，且测试集的提升更明显，最高可达89.71 %。研究结果可为盾构管片上浮的现场实测及预防处治提供新思路。     

浅析李渔作品中的幽默语言艺术

李渔是清代著名小说家和喜剧大师,其作品幽默滑稽不仅仅表现在故事情节的设计演绎上,更多表现在其风趣幽默、插科打诨的语言风格上。本文试图从对白、旁白和叙事等几个角度对李渔作品中体现出的幽默滑稽的语言技巧进行探讨。     

肢残学生信息素养缺失现状分析与对策研究

采用问卷调查和访谈方法对特殊教育中肢残学生的信息素养缺失现状进行调查,对调研结果进行分析.从自身条件、外界环境制约、社会关注度和国家政策等方面,深入分析了肢残学生信息素养缺失的原因,提出了肢残学生信息素养缺失的对策.     

用助染剂处理后的Nomex纤维低温染色性能研究

通过DSC、TGA、SEM、IR光谱分析等方法,对助染剂A-N处理后的Nomex 纤维进行了分析研究,确定了Nomex 纤维结构性能的变化.用DSC测定出Nomex 纤维的玻璃转变温度Tg,TGA分析了失重对纤维性能的影响,IR红外光谱分析了Nomex纤维的结构变化,SEM观察到纤维表面的侵蚀程度,从而得出助染剂A-N处理后的Nomex纤维低温染色机理.