双策略高效视频编码帧间模式快速决策算法

为了减少编码复杂度,提出针对编码单元(CU)级和预测单元(PU)级的帧间快速算法.首先,利用当前编码块的3个空间邻近已编码块的深度信息,提前跳过某些CU的编码模式的检测.其次,利用当前编码块执行完Inter_2N×2N模式后,得出的残差块的纹理信息跳过某些PU的编码模式检测.实验结果表明:文中算法可以节省45.03%的编码时间;BD-BR(bjøntegaard delta bit rate)造成1.49%的损失;算法能够很大程度节省编码时间;引入的率失真性能损失忽略不计.     

安全存储医疗记录的区块链方法研究

针对医疗信息系统中存在的医疗信息记录存储的安全和隐私保护问题,结合区块链和云存储技术,提出了一个医疗记录安全存储方案.该方案利用区块链来保存医疗记录的公共信息、匿名身份和访问权限,使医疗记录的真实数据加密保存在链下存储结构中,有效实现了病人对个人医疗数据的所有权和访问权限的控制以及对敏感医疗数据的安全存储.     

轮胎接触构造分布对沥青路面降噪特性的影响

从轮胎与路面的噪声产生机理出发,采用主驱动轮式路面功能评价系统开展不同级配的沥青路面噪声特性研究;并基于胎/路接触特性提出路面降噪效果的评价指标。结果表明:胎/路接触界面的开口空隙率可以有效评价路面空气泵吸作用;相比沥青混合料内部空隙率和路表构造深度,轮胎有效接触界面的开口空隙率与路面噪声相关性更高,路面噪声随着轮胎接触界面的开口空隙率的增加而降低。建议混合料设计时适当增加4. 75 mm以上的粗集料比例(4. 75 mm筛孔通过率推荐为30%～33%),有助于提高沥青路面开口构造比例及其长期稳定性。建立轮碾作用下的路表开口空隙率与噪声A计权声压级的相关性模型,其相关性显著性水平达到0. 001,进一步验证开口空隙率指标的合理性。研究可为低噪声沥青混合料级配设计与降噪效果评价提供参考依据。     

制绒参数对单晶硅太阳电池制绒效果的影响

本文以金相显微镜（放大倍数分别为800X,400X）为观测手段,研究了NaOH溶液浓度、反应时间、温度和IPA浓度等参数对单晶硅制绒效果的影响,通过金相显微镜显微图像的对比分析发现：当NaOH溶液浓度大于2％条件时,温度小于75℃时,单晶硅表面的绒面效果较差．当制绒液中NaOH和IPA的浓度分别为1．57％和5％,且制绒时间和制绒温度分别为25min和80℃时,制备的绒面结构均匀,金字塔的覆盖率约为100％,即可实现最优的制绒效果．     

域上上三角矩阵空间的保持幂等的函数

受矩阵空间中一些保持函数的启发,运用线性代数的知识,通过寻找特殊的上三角幂等阵,研究了相应的函数保持问题,给出了域上上三角矩阵空间的保持幂等的函数的具体形式。     

基于相对熵和复小波变换的纹理图像检索

为了进一步提高纹理图像的检索性能,提出了一种基于复小波理论的特征提取算法,该算法根据复小波分解的特点,从小波系数角度出发,以每个高频子带复小波系数的实部和虚部系数直方图分布特性作为纹理特征,利用最大似然估计规则将特征提取和相似计算结合起来,以相对熵为依据进行相似计算。与单小波方法比较,该算法具有时移不变性、方向性信息多等特点。理论分析和在纹理图像检索的对比实验数据说明了复小波在纹理特征提取方面的性能优于单小波,且Kingsbury方法的性能优于Fernandes的方法。     

翁方纲的诗学及“学术诗”

阐述了翁方纲的生平与学术成就。认为翁方纲的“肌理说”及其在创作上的反映是：（1）对王士祯“神韵”的批判及牵制;（2）以“理”和学问为基础的诗学;（3）学术诗：以考据为诗。最后,提出了关于翁方纲的诗学及“学术诗”的结论。     

我国纺织业遭遇反倾销的原因及对策分析

阐述了反倾销对我国纺织品出口的影响,分析了我国纺织品出口遭遇反倾销的国际和国内原因,并提出针对性建议。     

基于纹理的图像检索算法

基于图像内容的检索CBIR(content-based image retrieval)是近年来的一个研究热点。它能够帮助人们在庞大的数字图像库中准确、快速地找出需要的资料。从图像的纹理特征入手,以彩色纹理图像作为研究对象,提出了一种新的基于纹理的图像检索算法。算法以小波分析作为预处理,合理分析、设计了特征向量的构成,并根据这些特征进行相似度计算,从而得出分类结果。在实验中对100幅图像进行检索,检索结果的正确率为75%。为了进一步验证算法的鲁棒性,对35种纹理及其旋转180°的图像共70幅图像进行检索,正确识别率为64%。实验说明本算法具有较高的识别率,并具有一定的鲁棒性。与其它算法相比,本算法在具有较高识别率的同时,能反映近似纹理的聚类性,且本算法不要求图像的尺寸完全相同。     

TV模型的结构纹理图像修复方法

针对TV模型无法修复纹理的现状,结合改进的TV方法,提出一种新的结构纹理图像修复方法.该方法首先获取待修复区域的纹理方向,然后将,TV模型在纹理方向上差分化求解.其保留了结构修复的特征,同时可以修复"Y"形甚至"X"形结构纹理缺失.实验表明,该算法能高效、稳定地处理破损区域的图像信息.