智能手机APP界面设计探讨

手机APP的UI设计要考虑到程序与用户之间的交互性、可靠性,还要考虑到用户使用软件的快捷性和便利性,要让用户在使用软件时有一种审美的愉悦.快捷便利的实用原则和极简主义的审美原则是手机UI设计的基本原则.     

构建在进化技术上的动态价格优化研究

电子商务改变了企业的定价策略,产品由固定价格转向动态价格。用两种不同的进化算法-遗传算法（GA）和基于种群递增学习算法（PBIL）求解两种不同的动态价格模型,并对两种算法进行了比较。在提出的模型中,算法PBIL的结果及分析充分显示了模型在资源管理中的适用性,以及基于种群的优化技术在动态价格中的应用能力。     

结合多尺度注意力机制和双向门控循环网络的视频摘要模型

任务中全局注意力在长距离视频序列上注意力值分布的方差较大,生成关键帧的重要性分数偏差较大,且时间序列节点边界值缺乏长程依赖导致的片段语义连贯性较差等问题,通过改进注意力模块,采用分段局部自注意力和全局自注意力机制相结合来获取局部和全局视频序列关键特征,降低注意力值的方差。同时通过并行地引入双向门控循环网络（bidirectional recurrent neural network, BiGRU）,二者的输出分别输入到改进的分类回归模块后再将结果进行加性融合,最后利用非极大值抑制（non-maximum suppression,NMS）和核时序分割方法（kernel temporal segmentation, KTS）筛选片段并分割为高质量代表性镜头,通过背包组合优化算法生成最终摘要,从而提出一种结合多尺度注意力机制和双向门控循环网络的视频摘要模型(local and global attentions combine with the BiGRU, LG-RU)。该模型在TvSum和SumMe的标准和增强数据集上进行了对比试验,结果表明该模型取得了更高的F-score,证实了该视频...     

复小波包域局部邻域窗口阈值SAR图像去噪

提出一种基于四树复小波包变换的局部窗口阈值SAR图像去噪新方法.该方法利用四树复小波包变换具有的移不变性、良好的方向选择性和对高频信号的细致分析能力等特点,把含噪SAR图像分解成低频逼近子图和若干高频方向子图.通过对方向子图设置合理的阈值来确定最优复小波包基.在保留低频逼近子图复系数不变的同时,利用高频信号系数的邻域相关性和噪声方差随分解尺度增大而迅速衰减的特点,对最优基复小波包系数进行局部邻域窗口阈值收缩处理,从而实现降噪功能.实验结果表明,该方法计算效率高,在等视指数(ENL)、优点图(FOM)等指标上均优于传统的复小波变换、复小波包变换和Curvelet域HMT等去噪方法,能有效地抑制SAR图像斑点噪声的同时,对图像边缘和细节具有较好的保护能力.     

信管专业“电子商务”教学方法探讨

电子商务是一门综合性和实践性较强的课程,但学生对相关管理知识缺乏实际体验,很难真正理解电子商务在企业管理中的重要作用,难以将管理和信息技术通过电子商务平台相融合。为提高教学质量,改进教学方法,提出了案例教学、小组合作讨论学习与学生自主、合作、探究的主动学习方式相融合的教学方式,引导学生去理解电子商务课程中表达出的管理与技术完美融合的精髓,达到更好的学习效果。     

基于过程的质量管理系统初探

针对质量管理普遍存在的问题 ,结合基于过程的质量管理系统的原理和特点 ,初步探讨了基于过程的质量管理系统技术实施办法。     

压力容器无损检测--大型常压储罐的无损检测技术

常压储罐在原油、化学危险品的储存和输送过程中起着重要作用,目前我国拥有的5 000 m3以上储罐就有2万多台。在使用过程中,罐底腐蚀泄漏是引起储罐失效的主要原因,对储罐进行相关的检验可以了解储罐的使用状况,预防储罐失效。简要介绍无损检测技术在储罐检验中的应用,尤其对声发射和罐底板漏磁扫查技术检测储罐泄漏和腐蚀进行了重点介绍,并提出了相关的检测工艺要求。     

复小波包域遥感图像局部自适应融合算法

为了使融合后的图像在保持原IKONOS 卫星图像多光谱特性的同时,最大可能地提高图像空间 分辨率,提出了一种基于四树复小波包变换的SAR 图像与多光谱IKONOS 卫星图像相融合的新方法．该方法 利用复小波包变换的多方向性和对高频细节信号良好的时频局部化分析能力,分别对IKONOS 图像经HIS 空 间变化的I 分量子图和SAR 图像进行复小波包分解,并对分解后的低频复系数采用取平均或取大值的方法、 对高频方向复系数采用邻域一致性测度的局部自适应方法进行复系数融合．用融合后复系数经复小波包反变 化得到的图像代替原IKONOS 图像经HIS 变换的I 分量,再经HIS 空间反变换得到最终的融合图像．实验结 果表明,该融合算法在光谱保留和空间质量提高方面,比传统的基于小波变换的融合算法具有更高的性能．     

抗混叠Curvelet变换非高斯双变量模型图像降噪

提出了一种基于非高斯双变量模型复数Curvelet变换的图像降噪新方法.采用具有近似移不变性的复数小波变换代替原Curvelet变换中的小波变换,并用改进的Radon变换避免了原Radon变换中一维傅里叶反变换在频域中采样不足的缺陷,从而保证了新的复数Curvelet变换具有抗混叠性能.充分利用信号系数层间相关性强而噪声系数层间相关性弱的特点,采用非高斯双变量对复数Curvelet变换域系数进行建模,并通过Bayesian MAP估计器对信号系数进行估计,从而实现降噪目的.实验结果表明,本文去噪法得到的峰值信噪比(PSNR)分别比传统Curvelet去噪法和Curvelet域HMT去噪法平均提高2.9 dB和1.5 dB,且能避免重构图像中出现"划痕"和"嵌入污点",在有效去噪的同时,可较好地保护图像边缘和细节.     

复小波域最大后验概率图像复原

提出了一种双树复小波变换域最大后验概率图像复原方法。该方法通过在最大后验概率图像迭代复原过程中构建噪声残差,并采用双树复小波变换零均值高斯模型对参差进行降噪处理,从而避免了原泊松最大后验概率图像复原过程中噪声放大的问题,实现了迭代复原的正则化目的。对比实验结果表明,该图像复原方法能很好解决恢复迭代中噪声放大的问题,同时,在视觉效果、PSNR、ISNR等指标上均比Wiener、Pisson-MAP等算法好。