将Gmail邮件快速迁移到Hotmail

由于国内用户访问Google相关服务的速度越来越慢,很多朋友准备放弃Gmail,但其中的大量邮件如何导出是件麻烦事儿,其实按照下面的步骤可以很方便地将Gmail邮件快速迁移到Hotmail。     

一种新型硅三端负阻器件

提出并研制成一种新型硅三端负阻器件。该器件由一n沟耗尽型MOS管、一横向pnp双极晶体管和一个电阻集成而得。它具有“双负阻”特性和正阻区阻值易于控制等特点。由理论计算出的器件I_c—V_(CB)特性和负阻参数与实验结果符合良好。     

沂沭河底泥中污染物空间分布特征及评价

测定沂沭河底泥的有机质(OM)、总氮(TN)、总磷(TP)及有效磷含量,分析了污染物之间的相关性,评价了沂沭河底泥的污染状况。结果表明:沂沭河流域表层沉积物中TN、TP分布特性相似,沂河中OM含量远低于沭河,OM、TN、TP分布的空间差异较大。有效磷含量约占TP含量的17.7%,表明农田及人类活动对流域水环境造成了一定程度的污染。C/N、N/P及OM与氮、磷含量的回归分析表明,碳、氮具有同源性,底质中OM及氮主要源于生物沉降,而磷主要源于外部输入。经评价,沂沭河底质沉积物环境质量整体较好,污染程度属于清洁水平。     

一类负模量Kirchhoff - Carrier方程的解

利用变分方法和反证法研究了一类含有非线性项的Kirchhoff - Carrier方程,证明了当0<λ1时,该方程至少存在一对非平凡解,且当λ≥a λ₁时该方程不存在同号解.     

基于L_0稀疏约束的近似NMF高光谱解混

非负矩阵分解(NMF)由于其非负性和分块表征能力,使得该算法大量的应用于机器学习和信号处理等相关领域。经典NMF与线性混合的高光谱模型比较一致,因此在高光谱解混中被广泛应用。因为传统的NMF模型对初值非常敏感,难以保证算法的收敛性。所以,通常对其加入各种稀疏性约束。本文就NMF的L_0约束提出了一种联合稀疏特性的近似NMF算法,它分别约束基础矩阵和系数矩阵,并将其与不受约束的NMF技术结合,诸如乘法更新规则或交替的非负最小二乘方案。最后采用真实仿真数据验证了该算法在光谱解混中相对其他算法所具有的优越性和有效性。     

整数值时间序列的拟似然推断

基于推广的负二项稀疏算子利用预设新息过程分布法构造一个一元 INAR(1) 模型,给出了模型的概率性质并利用拟似然估计方法对模型进行了参数估计,同时也考虑了最小二乘法、极大似然估计方法。通过数值模拟评估了这些估计方法的有效性,并应用实际数据给出模型的应用,通过比较得出基于推广的负二项稀疏算子带有几何新息过程的INAR(1)是更适合数据的模型。     

基于改进MobileNet v2的垃圾图像分类算法

针对现有的垃圾图像分类模型实时性能差和分类精度低的问题,提出基于改进MobileNet v2的垃圾图像分类方法,构建以MobileNet v2为核心的轻量级特征提取网络. 通过调整宽度因子降低模型的参数量;在模型中嵌入通道和空间注意力模块,增强网络对特征的细化能力;设计多尺度特征融合结构,增强网络对尺度的适应性;利用迁移学习的方式优化模型参数,进一步提高模型精度. 实验结果表明,算法在自建数据集上的平均准确率为94.6%,分别高于MobileNet v2、VGG16、GoogleNet、ResNet50、ResNet101模型2.0%、3.4%、3.2%、2.3%、1.2%;所提算法在2种公共图像分类数据集CIFAR-100和tiny-ImageNet中均取得不错表现;模型参数量仅为0.83 M,体积约为基础模型的2/5,在边缘设备JETSON TX2上的单次推理耗时68 ms,实现了推理速度和预测准确率的提升.     

结构扩展的非负矩阵分解社区发现算法

提出结构扩展的非负矩阵分解社区发现算法(nonnegative matrix factorization with structure extension, NMF-SE),通过结构扩展,加强相邻节点结构相似性,提高节点间连接的稠密度,从而提高非负矩阵分解在社区发现中的表现。结构扩展过程使节点将自身结构以一定的比例传递给周围的节点,从而使相邻节点间能够得到对方的拓扑结构信息。该过程构造了新的特征矩阵,使非负矩阵分解(nonnegative matrix factorization, NMF)更好地适用于社区发现,在图正则化的半监督任务中能更好地融合先验信息。在人工网络和真实网络上进行试验验证的结果表明,NMF-SE算法有效提高了复杂网络社区发现的准确性。