Reinhardt域上和复Hilbert空间单位球上推广的Roper-Suffridge算子的性质

由α次的殆β型螺形映照的定义,分别给出推广的Roper-Suffridge算子在Reinhardt域上和复Hilbert空间中的单位球上保持α次的殆β型螺形性.     

DODNet：一种扩张卷积优化的图像语义分割模型

本文在DeepLab-V2模型的基础上提出了一种扩张卷积优化的图像语义分割模型:DODNet.在DODNet中,本文采用多混洗块扩张卷积(MSDC)替换ResNet-101中的扩张卷积,通过通道混合(ChannelShuffle)为每个特征点添加相邻特征点的部分通道(channel)信息,缓解了连续级联扩张卷积带来的网格化效应;同时,本文采用Vortex-Conv模块替换掉空洞空间金字塔池化(ASPP),以增加扩张卷积对感受野信息的利用,通过像素点周围局部信息的有效融合,获取了更精确的分割结果.本文在PASCAL VOC12数据集上对算法模型进行了训练和验证.实验结果表明,DODNet模型相比DeepLab-V2模型获得了4.23%的分割精度提升,同时模型参数量减少了11.2M,计算量降低了12.2B.并且与DeepLab-V3相比,DODNet模型也获得了0.32%的分割精度提升,以及7.1M的参数量和7.7B计算量的下降.     

区域市场一体化的含义及其影响因素浅析

深入分析了区域市场一体化的含义及其表现形式,探讨了导致区域市场分割形成的原因,提出了促进区域经济一体化的政策建议。     

基于多重水质评价的干旱区灌溉对区域地下水水质的影响

通过分析河套灌区义长灌域内32口地下水监测井水质数据,依据地下水质量标准(GB/T 14848—2017),采用内梅罗指数法、改进内梅罗指数法、模糊数学综合评判法和单因子评价法等多重水质评价方法,对灌溉前后区域地下水水质进行了评价,并对比和评估了不同地下水水质评价方法的有效性.评价结果显示,采用模糊数学综合评判法评价时,灌溉前地下水各水质所占比例分别为Ⅴ类(81.25%)、Ⅳ类(6.25%)、Ⅲ类(9.38%)、Ⅱ类(3.12%),灌溉后为Ⅴ(84.38%)、Ⅳ(6.25%)、Ⅲ(9.38%).这一结果与单因子评价法的评价结果最为接近,契合度高达85.9%,具有显著的合理性.在此基础上,通过灌溉前后水质变化因素分析,发现引起水质恶化的指标主要为氯化物、氨氮、硫酸盐和总溶解固体等.评价结果可为灌区地下水环境保护和可持续开发利用提供一定的参考.     

算子多项式Aλ+B的数值域

主要将线性算子数值域的性质推广到了算子多项式数值域。研究了算子多项式数值域W(Aλ+B)的性质,并给出了算子多项式数值域W(Aλ+B)为有界集、连通集、凸集的一些充分条件,且举例验证了定理的有效性。     

适用于样本分布差异的迁移学习调制识别算法

针对大量有标签样本的数据驱动模型方法存在数据分布不完备问题,结合实际环境中通信信号样本差异大的特点,提出一种对抗域适应迁移算法.通过类判别器和域判别器对抗训练,使特征提取器能够提取到既具有类差异性又具有域不变性的特征.以无监督学习方式对目标域信号进行分类,以提升调制识别算法在实际环境中拟合存在分布差异数据集的自适应能力...     

基于U-Net改进的青光眼眼底图像诊断算法

青光眼是造成不可逆性失明的主要原因之一,患病早期无明显症状,容易错失最佳治疗时间。因此,青光眼的早期诊断具有重要临床意义。杯盘比是临床上用于青光眼诊断的重要指标之一,大都由医生人工测量和计算,容易受到主观因素影响且费时费力。为解决此问题,提出了一种基于U-Net改进的眼底图像视盘视杯分割算法,采用固定卷积核数提出少量关键特征。实验表明,所提算法不仅保证了高质量的分割效果,并且具有训练时间少、参数量小、加轻量化的特点,改进后算法有助于青光眼早期筛查智能化应用的推广。     

基于深度学习的输变电设备紫外放电光斑分割方法

随着紫外成像技术的发展,高压电力设备对于紫外成像图谱的量化分析提出了更高的要求。紫外图谱的量化分析需要用到除紫外成像仪所输出“光子数”额外的紫外光斑图像信息,所以需要将紫外放电光斑从可见光的背景中分割出来。然而,传统紫外图谱光斑分割方法仍存在复杂背景及小光斑分离困难、特征选取复杂、分割精准度低等问题。基于上述问题,提出了一种基于深度学习的紫外图谱光斑分割提取的方法。首先,采用紫外成像仪拍摄电力设备放电缺陷紫外图谱;其次,分别构建FCN-32s、FCN-16s、FCN-8s 3种全卷积网络(fully convolutional networks, FCN)子模型架构,并利用随机梯度下降法进行模型训练;最后,实现输变电设备放电缺陷紫外图谱主光斑的自主分割提取。经过对FCN 3种子模型架构的训练、测试和对比分析,结果表明：FCN-16s模型为紫外光斑分割提取的最佳模型,测试准确率可达99.34%。结果表明基于深度学习的紫外图谱光斑分割方法准确高效,为紫外光斑的量化提取及电力设备放电缺陷的紫外诊断提供了参考。     

夸克蜕定域色屏蔽模型中的五夸克态Ξ--

在夸克蜕定域色屏蔽模型框架下,采用绝热近似,计算了具有双夸克结构：qq—qq—q的五夸克态茸Ξ--的能量．结果表明不管是正宇称态,还是负宇称态,系统都倾向于形成线性结构,而不是三角形结构．最低能态的宇称为负。能量为1770MeV。与目前实验给出的值（1860MeV）相比偏低。但仍高于理论阈值1582MeV．     

犊牦牛胴体分割及肉块重量测定

对20头体重在30～50kg的犊牦牛进行屠宰,按有关标准进行胴体分割,并对分割肉块的重量进行测定。犊牦牛的胴体肉共分为15块,即后小腿肉、股内肉、臀部肉、膝圆肉、短腰肉、小腹肉、里脊肉、腰部肉、腹部肉、背部肉、肋条肉、胸部肉、肩部肉、颈部肉、前小腿肉。平均重量（kg）依次为：0．940;1．420;1．135;1．205;0．933;0．255;0．475;0．567;0．883;0．960;1．380;0．625;2．473;1．150;0．685。