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31.
研究一类具有张力性质的三次样条曲线的可加细问题,得到了其M-尺度加细方程,所得结论涵盖了以往2-尺度加细的结果,并进一步讨论了M-尺度加细层张力参数的求解、选取不同节点时细分面具的计算等问题,得到了相应的细分规则.介绍了3-尺度细分的计算过程,并通过实例说明了其逼近优势. 相似文献
32.
为分析核事故时东部不同地区放射性核素大气扩散特征的差异性,通过利用区域尺度天气预报模式WRF和高斯大气扩散模式研究了东部区域尺度以及部分核电厂周边的大气弥散因子分布特征。结果表明:东部区域尺度计算网格中心点周边500 m和5000 m处大气弥散因子的最大值分别为10-3 s·m-3量级和10-4 s·m-3量级;不同核电厂距离中心点500 m处的大气弥散因子最大值在10-4 s·m-3量级,距离区域中心点5000 m处的大气弥散因子最大值在10-6~10-4 s·m-3量级之间;针对不同核电厂距离中心点500 m处和5000 m处大气弥散因子比较发现,前者昌江核电厂大气弥散因子最大值最高;后者秦山核电厂大气弥散因子最大值最高。可见不同地区的核电厂受气象场影响其大气扩散特征存在差异。 相似文献
33.
本文针对平面弯曲杆的挠曲线微分方程d2y/dx2=-Mz(x)/EIz,分析了公式中取"-"号的原因。主要是由于建筑力学中对弯矩M规定了正、负号,而且习惯上认为:使得杆件发生下部受拉变形的为正弯矩,使得杆件发生上部受拉变形的为负弯矩;另外在力学中由于习惯选取了与高等数学中纵坐标方向相反的坐标系,导致曲线的二阶导数的符号在相同变形情况下的符号相反。 相似文献
34.
《复旦学报(自然科学版)》2010,49(2)
一种高介电常数(K=7.6~11.6)的有机铁电聚合物材料——偏氟乙烯与三氟乙烯共聚物首次作为介质层用于介质上电润湿效应的数字微流控器件.在30 V的外加电压下,液滴与器件间的固-液接触角可以从118°下降到75°,并且呈现明显的电压极性相关性.基于此现象,设计并制作了新型的单平面电极阵列结构的数字微流控器件,简化了器件结构和工艺流程,整个工艺步骤可以与集成电路工艺兼容.新型器件成功实现了3μL的液滴的往返运输,工作电压只需20 V. 相似文献
35.
当前大语言模型的兴起为自然语言处理、搜索引擎、生命科学研究等领域的研究者提供了新思路,但大语言模型存在资源消耗高、推理速度慢,难以在工业场景尤其是垂直领域应用等方面的缺点。针对这一问题,提出了一种多尺度CNN与双向LSTM融合的唐卡问句分类模型,本模型将数据的全局特征与局部特征进行融合实现唐卡问句分类任务,全局特征反映数据的本质特点,局部特征关注数据中易被忽视的部分,将二者以拼接的方式融合以丰富句子的特征表示。通过在Thangka数据集与THUCNews数据集上进行实验,结果表明,本模型相较于Bert模型在精确度上略优,在训练时间上缩短了1/20,运算推理时间缩短了1/3。在公开数据集上的实验表明,本模型在文本分类任务上也表现出了较好的适用性和有效性。 相似文献
36.
目的 估计获取拍摄物体到相机之间距离的深度信息是单目视觉 SLAM 中获取深度信息的方法,针对无监督单目深度估计算法出现精度不足以及误差较大的问题,提出基于多尺度特征融合的混合注意力机制的连续帧深度估计网络。 方法 通过深度估计和位姿估计的两种编码器解码器结构分别得到深度信息和 6 自由度的位姿信息,深度信息和位姿信息进行图像重建与原图损失计算输出深度信息,深度估计解码器编码器结构构成 U 型网络,位姿估计网络和深度估计网络使用同一个编码器,通过位姿估计解码器输出位姿信息;在编码器中使用混合注意力机制 CBAM 网络结合 ResNet 网络提取四个不同尺度的特征图,为了提升估计的深度信息轮廓细节在提取的每个不同尺度的特征中再进行分配可学习权重系数提取局部和全局特征再和原始特征进行融合。 结果 在 KITTI 数据集上进行训练同时进行误差以及精度评估,最后还进行了测试,与经典的 monodepth2 单目方法相比误差评估指标相对误差、均方根误差和对数均方根误差分别降低 0. 034、0. 129 和 0. 002,自制测试图片证明了网络的泛化性。 结论使用混合注意力机制结合的 ResNet 网络提取多尺度特征,同时在提取的特征上进行多尺度特征融合提升了深度估计效果,改善了轮廓细节。 相似文献
37.
38.
39.
SIFT特征匹配算法改进研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为了适应于景象匹配导航及制导等实时性要求较高的领域,对SIFT特征匹配算法进行改进,提出了基于D^2OG特征点检测算子的改进的SIFT特征匹配算法。改进算法用D^2OG金字塔的过零点检测代替DOG金字塔的极值点检测提取尺度不变特征点,巧妙简化高斯金字塔的结构,降低了算法复杂度和时间代价。以标准测试图库中大量不同几何和灰度畸变图像为基础的仿真实验表明,基于D^2OG特征点检测算子的改进的SIFT特征匹配算法在保持原算法鲁棒性和精度的前提下,较大的提高了算法实时性。Abstract: An improved Scale Invariant Feature Transform algorithm was proposed based on D^2OG interest point detector for better real time performance in the application of scene matching navigation and so on. In order to detect the scale invariant interest point, a D^2OG pyramid is built and extreme detection in the DOG pyramid was replaced by zero detection in the D^2OG pyramid, which simplified the structure of DOG pyramid, so as to lower the complexity of algorithm, lessen the running time. Numerous experiments were carried out on standard testing images under various shooting conditions such as geometric distortion, illumination variation and so on. The result shows that the method has a big progress in the real time performance compared to the original one, with equally robustness and precision. 相似文献
40.
针对JPEG2000中Tier1编解码算法的复杂度高和硬件实现困难,提出一种Tier1编解码复用的VLSI体系结构。该结构改进了传统的位平面扫描方法和Tier1串行解码模式,充分利用了硬件资源,在通道并行处理的基础上实现编解码复用,具有很高的编解码效率和资源利用率。 相似文献