基于资源优势的旅游后发地区开发探讨——以新疆裕民县为例

通过对新疆裕民县的实证分析,对其旅游开发优劣势的剖析,提出了针对具有资源优势的旅游后发地区开发的建议,即着力设计和塑造旅游形象、全方位开展宣传活动、在政府主导下走产业化道路、制定系统的发展规划、加强区域旅游协作、重视旅游安全等.     

中国大学形象建设的误区与正途

当代中国大学形象建设过程中存在着若干误区。必须注重高校形象识别系统的构建，才能使中国大学的形象建设迈入正确的发展轨道。     

失败的“美人计”——电影《色·戒》女主人公形象分析

刚刚上映的电影《色·戒》给我们带来了很多思考，女主人公王佳芝的形象是对传统的女革命家形象的一种颠覆，在某种层面上讲是对我们传统观念的一次冲击．这也正是我们要直视的问题：随着时代、社会的发展，多元的价值观与个人追求正在彰显．     

稀土氯化物喷雾热解装置雾化效果的物理模拟

稀土氯化物雾化热解是稀土氧化物制备新工艺,但目前喷雾热解装备雾化效果差,雾化后液滴粒径分布不均匀.本文自行设计了文丘里管喷雾热解反应器,将粒子图像测速技术与MATLAB图像处理技术相结合,研究了气体流量、文丘里管和引流管几何尺寸等因素对雾化效果的影响.结果表明:文丘里管扩散段中较强的回流作用会加剧气液相间的混合碰撞,进一步破碎液滴;而过多的液相携带量容易导致雾滴密度变大,增大了液滴在运动过程中的碰撞几率,致使雾滴尺寸变大.文丘里管反应器适宜的几何尺寸和操作条件为:内径100mm,喉口内径10mm,引流管内径5mm,气相流量20.5m³/h.     

一种基于像素标记的二值图像区域围线追踪方法

在研究了多种二值图像连通区域围线追踪算法的基础上,提出了一种改进型的二值图像连通区域围线追踪算法。该算法在已有围线追踪算法的基础上,通过定义特定追踪方向,使得追踪过程始终按照逆时针或顺时针方向沿着连通区域边缘进行。在追踪过程中对像素点进行多次标记,通过在按照追踪方向确定的像素点基础上判断像素标记值来确定下一次待追踪像素点的选取。由于对像素点进行多次标记,有效区分了一次追踪像素点和二次追踪像素点,解决了追踪过程中出现的追踪间断现象,使得追踪结果呈现一条完整围线。实验结果表明,此方法可以快速有效地完成二值图像连通区域的围线追踪和提取。     

基于自适应池化的行人检测方法

基于卷积神经网络的行人检测器普遍采用图像识别网络,通常会引起多池化层导致小目标行人特征信息丢失、单一池化方法导致行人局部重要特征信息削弱甚至丢失等,针对以上问题,基于最大值池化和平均值池化方法,提出了一种自适应池化方法,结合通用目标检测器Faster R-CNN,形成了有效的行人检测器,达到增强行人局部重要特征信息、保留小目标行人有效特征信息的目的。对多个公开的行人数据集进行大量实验,结果表明,与传统的卷积神经网络行人检测器相比,所提方法将行人检测漏检率降低了2%～3%,验证了方法的有效性。新方法改进了卷积神经网络结构,在无人驾驶领域具有一定的参考价值。     

基于并行残差卷积网络的图像超分辨重建

针对VDSR模型卷积核单一和DRRN模型不能全局利用的问题,提出了基于并行残差卷积神经网络的联合卷积图像超分辨重建模型。模型首先利用原始卷积层和扩张卷积层融合,建立联合卷积层,然后利用跳跃链接,将多种抽象层次的特征进行融合,最后完成整个超分辨网络的模型构建。提出的模型具有以下优点：①扩张卷积神经网络与原始卷积神经网络融合,在计算机复杂度不变的情况下,可以获取更多尺度的信息,因此具有更强的表达能力;②跳跃链接方式,将抽象层度较低与较高抽象层次的信息融合,获取更多的信息,使得模型具有更强的学习能力。通过在多个数据集上进行实验,模型在大多数任务中与VDSR、DRRN和SRCNN等先进模型相比,IFC值取得了大于0.1的提升。     

基于高频分量修正的图像水印混合方法

针对图像版权保护中图像水印受攻击的鲁棒性问题,提出一种基于高频分量修正(high frequency component modification,HFCM)的图像水印混合方法.在嵌入部分,首先利用高斯低通滤波器对原始图像进行预处理,使用秘钥随机选择多个灰度级,并且构造滤波图像关于这些选择的灰度级直方图;然后引入直方图形状相关指标来选择像素数最高的像素组,并在所选择的像素组和未选择的像素组之间建立安全带.该文提出了一种HFCM机制的水印嵌入方案,将水印嵌入到所选像素组中,以进一步提高鲁棒性.在解码端,基于可用的秘钥识别水印像素组,并从中提取水印.实验结果表明,该文算法对不同的攻击具有较强的鲁棒性,且性能优于其他算法.     

基于CNN的计算机生成图像识别方法

针对计算机生成图像(Computer Generated images, CG)与真实照片(Photograpgh, PG)识别率不高的问题,该文提出了一种改进的卷积神经网络方法来实现CG与PG的识别.该方法首先对识别问题进行卷积神经网络二分类建模,并选择VGG-19网络结构作为基础,建立不同的模型.该方法创新性地引入迁移学习,节省训练时间和大量计算资源,最后使用softmax分类器进行分类.实验结果表明,该文方法对PG图像的识别准确率达到92%.与其他方法比较,该文方法识别准确率最高,说明该文方法具有可行性与有效性.     

职业环境中肼的毛细管气相色谱分析

用过量的糠醛衍生转化肼,用质谱对肼的糠醛衍生晶体进行结构定性,对肼糠醛衍生物的晶体、溶剂及肼糠醛衍生物的提取液进行毛细管气相色谱对比分析,获得可靠的定性定量分析信息,优化衍生、萃取和色谱分析等条件,用标准曲线、精密度和准确度试验进行方法评价。实验表明,在糠醛过量的条件下,肼完全转化为2糠醛嗪,保留时间为6.20 min,方法检出下限为0.007 8mg/L,相对标准偏差2.5%,加标回收率98%～100%。方法的色谱峰形对称、准确、灵敏度高、选择性好,为不同实验室仪器及色谱柱条件下分析检测肼提供了一种快速、准确的条件探索程序。