基于非负稀疏协作模型的目标跟踪算法

目标跟踪是计算机视觉研究领域中一个最基本的问题.为解决在复杂场景下目标跟踪效果不佳的问题,作者搭建了一个基于非负稀疏的协作模型,该模型将非负稀疏表示的产生式模型与全局模板判别式模型相结合,并提出了基于非负稀疏协作模型的目标跟踪算法.首先对每一帧图像使用粒子滤波得到若干个候选框,然后再利用非负稀疏协作模型对每一个候选跟踪框进行评分,根据得分最高判为是跟踪目标的候选框.在多个视频序列上的实验结果表明,所提出的方法可以有效地提高目标跟踪的性能.     

地连墙变形的神经网络多步预测研究

结合润扬长江公路大桥南汊北锚碇深基坑工程 ,提出并应用神经网络多步预测方法来研究地连墙施工变形的预测问题。系统介绍了基于时间窗口的神经网络多步滚动预测技术 ,并详细讨论了输入输出层的设计、隐层神经元数以及预测时间步长等一些基本预测技术问题。该预测方法应用于润扬长江公路大桥南汊北锚碇深基坑围护工程 ,取得了较好的工程效果。     

有约束连续全局优化问题的填充函数

求解全局优化问题的填充函数法的关键在于构造一个称为填充函数的辅助函数,给出了一类求解带约束的连续全局优化问题的填充函数,讨论了其填充性质.     

新时代党史学习教育的目标导向、价值意蕴与实践路径

开展党史学习教育是中国共产党在百年革命、建设、改革历程中的优良传统和重要经验。新时代党史学习教育具有明确的目标导向,即坚定理想信念,补足精神之“钙”;传承红色基因,弘扬优良党风;深化执政认识,巩固执政地位。要求从总结历史与观照现实相统一的历史维度、理论创新与时代发展相统一的理论维度、实践创新与初心使命相统一的实践维度把握其价值意蕴。现阶段持续深入推进党史学习教育,要结合时代主题,拓展内容维度;肃正大历史观,反对历史虚无主义;创新方式方法,提升育人成效。     

基于遗传算法的负刚度装置优化布置

针对一种新型轨道式负刚度装置(negative stiffness device,NSD)提出了一种基于遗传算法的优化布置数学模型,该模型同时考虑NSD在加速度控制上的优势和位移控制上的劣势,设定5组加权系数组合,考察不同优化侧重下的控制效果.以某10层结构为算例,通过对比负刚度装置和传统阻尼器控制效果,得到最优加权系数组合;通过对比5组加权系数组合,得到负刚度装置优化布置基本原则.     

目标着眼于现金流稳定——房地产企业当前的选择

房地产行业是对环境较敏感的行业,当市场环境较好时通常把追求高收入、高利润作为短期目标,然而目前房地产行业遭受着双重压力,一方面,宏观经济形势不景气;另一方面,来自宏观政策调控的压力。导致房地产行业处于全面紧缩的状态。在当前的情况下,要想实现企业长期的可持续增长,房地产企业须缩小规模,先生存后发展,将短期目标着眼于现金流,追求现金流的平稳,达到收支的平衡,确保一定的现金支付能力。     

2005国产服务器市场格局与眺望

2005年，国产服务器的发展正好走过了12个春秋。被IBM、HP、DELL和SUN等国际服务器厂商踩在脚下的日子已渐渐远去。然而在IT市场的冬天即将转暖的时候，跨国巨头的全线反攻使群雄崛起的国产服务器厂商迎来了最猛烈的寒风。在芯片、网络、IA架构、多核优化技术等诸多因素的作用下，究竟谁将成为2005年群雄割据的赢家?     

基于双向循环U-Net模型的脑卒中病灶分割方法

脑卒中具有极高致残率和致死率,研究脑卒中病变的自动识别和分割方法具有重要的临床意义。提出一种基于双向循环U-Net(BIRU-Net)模型的病灶分割方法。首先,引入循环神经网络结构,将改进的注意力卷积门递归单元(ACGRU)替代U-Net中的部分卷积层,使分割模型既适用于小规模标注的医学影像数据集,又具有长时记忆特性;其次,采用双路融合训练机制,将单一视面的正向、反向的切片数据同时输入BIRU-Net,并在模型前向传播过程实现双向特征融合,有效利用了切片序列的双向依赖特性。最后,将各单一视面的分割结果进行再融合,有效利用了数据的空间上下文信息。对于ATLAS数据集的实验结果表明,所提方法的DSC值达到了62.58%,与现阶段的其他方法相比,本文的方法能较为准确地分割出病灶区域。     

光通信中的直接检测OFDM技术

基于OptiSystem平台对光通信系统DD-OFDM模型进行了建模与仿真,说明了直接检测OFDM技术的工作原理．研究了在光纤链路中不同距离、不同色散系数的情况下色散对于整个直接检测正交频分复用系统解调的影响．采用色散补偿光纤的色散补偿方式,在300km传输链路上实现接收端信号质量的优化．分析接收端光的输入输出信噪比对于解调信号质量的影响,发现提高激光器输出功率和传输链路中放大器的增益,可以减少误码,提高接收端信号质量．