基于生成对抗网络的半监督图像语义分割

提出了一种基于生成对抗网络的语义分割模型,包括一个全卷积语义分割网络以及一个判别网络,其中语义分割网络负责生成与输入图像对应的语义分割图,判别网络负责检测分割图与真实标签的区别,以促使分割网络改进分割效果。为了更好的提取全局结构信息,语义分割网络中采用了金字塔池化模块,对不同规模的空间区域进行池化操作。另外,为了应对语义分割训练数据集人工标注成本过高的问题,利用判别网络生成伪标签协助语义分割网络进行训练,从而实现了半监督训练效果。模型在PASCAL VOC2012数据集中进行了测试,结果表明该模型在全监督和半监督条件下均优于已有方法。     

考虑多种损坏构成特征的沥青路面预防性养护决策方法

由于沥青路面损坏构成的多样性, 相同的路面状况指数(pavement condition index, PCI)可能代表不同的损坏组合. 当多种损坏并存且损坏程度接近时, 用PCI和主导损坏(最严重、扣分最多的路面损坏)难以得到具有针对性的养护对策. 因此, 通过对PCI的深入分析, 明确了主导损坏代表性不足的路段, 以现行预防性养护决策方法为基础, 补充了一种考虑损坏构成特征、更具针对性的决策方法. 以上海城市道路近5年的检测、养护数据为分析基础, 首先利用有序聚类算法将路段按PCI水平分组, 分析了不同阶段路面损坏构成和差异水平; 然后, 针对多种损坏并存且损坏差异不显著的路段, 根据预防性养护的实施效果筛选了能够反映正确预防性养护经验的有效养护路段; 最后, 基于有效养护路段建立并对比分析了2个基于BP(back propagation)神经网络的养护决策模型. 结果表明: 当PCI水平介于优良(84.4~93.0分)时, 不同损坏程度接近, 主导损坏代表性不足; 考虑多种损坏构成特征的BP神经网络模型表现出更高的决策精度, 测试集决策正确率达86.20%, 优于仅考虑主导损坏的模型(58.50%). BP神经网络与传统决策树法结合能够优化沥青路面决策过程, 提高养护对策选取的针对性.     

不饱和类卡宾H_2C＝CNaX(X=F,Cl,Br)的密度泛函理论研究

采用密度泛函理论方法,在B3LYP/6-311+G(d,p)水平上研究了不饱和类卡宾H2C=CNa X(X=F,Cl,Br)的结构.结果表明,不饱和类卡宾H2C=CNa X(X=F,Cl,Br)各有2种平衡构型,其中具有三元环结构的构型能量低,是其存在的主要构型.预言了最稳定构型的振动频率和红外强度.计算得到了最稳定构型分子内氢迁移反应的过渡态.讨论了卤原子对不饱和类卡宾H2C=CNa X的影响.     

一个包含Smarandache Ceil函数的对偶函数的方程

利用初等方法研究了一个包含Smarandache Ceil函数Sk(n)的对偶函数-Sk(n),给出了当k=6时方程-S6(1)+-S6(2)+…+-S6(n)=6Ω(n)的具体正整数解。     

光束在不衰减的情况下实现了小角度转弯

一种类似蜂窝的塑料材料不但能引导光束实现精确的小角度转弯,还能在整个过程中保证光束的强度和完整性丝毫不受影响。由美国得克萨斯大学埃尔帕索分校(UTEP)和中佛罗里达大学(UCF)两校联合开发出的这种技术有望进一步拉近高性能光学计算机,特别是小型光学计算设备和现实的距离。相关论文发表在最近出版的《光学快报》杂志上。     

(2+1)维KD方程组的一类非亚纯行波解

通过行波变换将(2+1)维KD方程组转变为复域中的常微分方程,给出复合的(2+1)维KD方程组2(wk-3l2+3ak2 C1)u=2k4 u″-k2 a2 u3+(6k2b-3kal)u2+C2,v=lku+C1的一类非亚纯解的结构.     

计算机网络通信中的安全问题与防范策略

目前,计算机已经成为当前信息时代最为重要的生活、学习、工作工具,推动着社会的进步和发展,并且改变了人们的生活方式、工作方式与学习方式。但是,在信息爆炸的时代,计算机网络并不是无坚不摧的,必须要强化、预防计算机网络通信中的安全问题,为广大用户带来强大的信息安全保障。本文首先阐述计算机网络通信安全的内涵与特点,然后详细分析计算机网络通信中存在的安全问题,最后提出计算机网络通信中的安全防范策略。     

后方交会技术在实际工作中的应用

本文分析了采用正弦定理解算三角形时出现无解和两解的情况,并从现场实际情况得出结论,凡是现场构成三角形的情况,采用正弦定理解算,除非测量数据有误,都会有解,不会出现无解的情况。对边角后方交会出现无解和多解的情况进行了分析,提出了解决问题的办法。     

PANI-CNTs复合材料的制备及其在对称型全固态超级电容器中的应用

超级电容器寿命长、安全性高,并可以实现快速充放电,是化学电源研究的热点之一。文章通过简单的化学原位聚合法将聚苯胺(polyaniline,PANI)与碳纳米管(carbon nanotubes,CNTs)进行复合,得到聚苯胺纳米管(PANI-CNTs)复合材料。利用场发射扫描电子显微镜(field emission scanning electron microscope, FESEM)对其形貌和结构进行表征。循环伏安(cyclic voltammetry,CV)曲线、恒电流充放电(galvanostatic charge-discharge, GCD)曲线和循环寿命测试结果表明,纳米复合电极材料在三电极体系中,电流密度为1 A/g时,比电容高达690 F/g,3 000次循环后仍保持初始电容80%,在组装成柔性器件后,保留了优异的电化学性能,并展现出卓越的柔性机械性能。