建筑领域中电子商务的应用及其发展

电子商务这种通过互联网进行的商务活动已经引起了建筑业人士的重视。本文概述了电子商务的发展历程和商业运作模型，着重阐述了电子商务在建筑领域的应用状况，探讨和分析了电子商务在建筑领域中的应用优势和制约电子商务应用的几个因素，预测了电子商务在建筑领域中未来的发展趋势。     

基于C-Bus现场总线的照明控制系统设计

针对某工程提出了基于C-Bus的照明控制方式,阐述了C-Bus技术的应用及系统升级的优越性,并展望C-Bus的照明控制方式的前景。     

记忆梯度追踪压缩感知图像重构

目的：重构算法是压缩感知理论的关键问题之一,为了减少压缩感知方向追踪算法重建时间,并确保相对较高的重建精度,提出了一种非单调记忆梯度追踪（memory gradient pursuit,MGP）重构信号处理算法。方法：该算法建立在方向追踪框架下,采用正则化正交匹配策略实现了原子集的快速有效选择,对所选原子集利用非单调线性搜索准则确定步长,用记忆梯度算法计算更新方向,从而得到稀疏信号估计值。结果：该算法充分利用记忆梯度算法在Armijo线搜索下全局收敛性快速稳定的优点避免收敛到局部最优解,提升收敛效率。提出的MGP算法运行时间上比近似共轭梯度追踪算法缩短30%,可以精确重构一维信号和二维图像信号。结论：实验结果表明,该算法兼顾了效率和重建精度,有效提高信号重建性能,在相同测试条件下优于其他同类的重构算法。     

疲劳驾驶监控中人脸检测与定位方法

目的为了正确检测和定位人脸区域,提高疲劳驾驶监控中人脸检测与定位方法的准确率和实时性.方法结合肤色分割、模板匹配,改进连通区域划分算法实现对戴眼镜人脸的检测与定位.结果实验结果表明,肤色分割改进算法能对不同复杂程度背景的人脸图像正确的检测与定位,正确率达到97.7%.结论该算法能在不同光照条件和复杂程度背景下,检测并定位人脸区域,实时性好,准确率高,对戴眼镜情况时也能检测定位成功.     

基于无线传感器网络技术智能家居报警系统设计

目的 针对无线传感器网络技术和智能家居报警的特点,研究一种基于无线传感器网络技术的智能家居报警系统.方法 通过搭建该报警系统结构框图,设计了报警系统的网络节点,利用许可证技术来保证信息的传输准确.结果 通过软硬件的结合,设计了报警系统的软件,给出了报警系统的网络节点硬件设计方法,采用的许可证技术提高了报警信息传送的安全性和准确性.结论 实验表明,该系统使用方便、稳定可靠,有一定的实用价值.     

机器人神经网络控制研究进展

介绍神经网络理论在机器人控制与应用中的研究进展,讨论具有代表性研究成果的特点与局限性,并提出可能的研究方向。     

神经网络芯片研究进展

本文讨论了神经网络芯片的研究进展,重点介绍具有代表性神经网络芯片的结构、功能及应用领域,分析芯片的特性,并讨论了神经网络芯片研究的发展趋势。     

稀疏形状先验的脑肿瘤图像分割

目的 在脑部肿瘤图像的分析过程中,准确分割出肿瘤区域对于计算机辅助脑部肿瘤疾病的诊断及治疗过程具有重要意义。然而,由于脑部图像常存在结构复杂、边界模糊、灰度不均以及肿瘤内部存在明暗区域的问题,使得肿瘤图像分割工作面临严峻挑战。为了克服上述困难,更好地实现脑部肿瘤图像分割,提出一种基于稀疏形状先验的脑肿瘤图像分割算法。方法 首先,研究脑部肿瘤图像的配准与形状描述,并以此为基础构建脑部肿瘤的稀疏形状先验约束模型;继而,将该稀疏形状先验约束模型与区域能量描述方法相结合,构建基于稀疏形状先验的能量函数;最后,对能量函数进行优化及迭代,输出脑部肿瘤区域分割结果。结果 本文使用脑胶质瘤公开数据集BraTS2017进行算法测试,本文算法的分割结果与真实数据之间的平均相似度达到93.97%,灵敏度达到91.3%,阳性预测率达到95.9%。本文算法的实验准确度较高,误判率较低,鲁棒性较强。结论 本文算法能够结合水平集方法在拓扑结构描述和稀疏表达方法在复杂形状表达方面的优势,同时由于加入了形状约束,能够有效削弱肿瘤内部明暗区域对分割结果造成的影响,从而更准确和稳定地实现脑部肿瘤图像分割。     

联合多任务学习的人脸超分辨率重建

目的 人脸超分辨率重建是特定应用领域的超分辨率问题,为了充分利用面部先验知识,提出一种基于多任务联合学习的深度人脸超分辨率重建算法。方法 首先使用残差学习和对称式跨层连接网络提取低分辨率人脸的多层次特征,根据不同任务的学习难易程度设置损失权重和损失阈值,对网络进行多属性联合学习训练。然后使用感知损失函数衡量HR（high-resolution）图像与SR（super-resolution）图像在语义层面的差距,并论证感知损失在提高人脸语义信息重建效果方面的有效性。最后对人脸属性数据集进行增强,在此基础上进行联合多任务学习,以获得视觉感知效果更加真实的超分辨率结果。结果 使用峰值信噪比（PSNR）和结构相似度（SSIM）两个客观评价标准对实验结果进行评价,并与其他主流方法进行对比。实验结果显示,在人脸属性数据集（CelebA）上,在放大8倍时,与通用超分辨率MemNet（persistent memory network）算法和人脸超分辨率FSRNet（end-to-end learning face super-resolution network）算法相比,本文算法的PSNR分别提升约2.15 dB和1.2 dB。结论 实验数据与效果图表明本文算法可以更好地利用人脸先验知识,产生在视觉感知上更加真实和清晰的人脸边缘和纹理细节。     

支持向量机和水平集的高分辨率遥感图像河流检测

河流是重要的地理结构特征,对河流进行检测识别研究,在军事上和民用上都具有十分重要的意义.提出了一种基于支持向量机(SVM)和水平集的高分辨率遥感图像河流检测算法.首先根据高分辨率遥感图像河流目标的特点,采用样本图像的纹理特征和基准点信息扩散特征构造特征向量,并基于样本训练支持向量机分类器实现河流目标的粗分割;然后以粗分割结果为基础,采用距离正则化水平集演化(DRLSE)模型提取河流的精确轮廓,获得完整的河流区域.以1 m分辨率的IKONOS图像进行实验验证,结果表明本文算法准确性高,灵活性强,可以在复杂背景下准确地检测河流目标区域,在实践中具有广泛适用性.