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商务管理中最重要的是成本控制,要从战略和战术的高度来实施成本控制,提高项目整体商务管理水平,使项目在短期内盈利最大化。 相似文献
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Deep learning (DL) based semantic segmentation methods can extract object information including category, location and shape. In this paper, the identification of prohibited items is regarded as a task of semantic segmentation, and proposes a universal model with automatic identification of prohibited items. This model has two improvements based on the general semantic segmentation network. Firstly, the N-type encoding structure is applied to enlarge the receptive field of the network aiming at reducing the misclassification. Secondly, consider the lack of surface texture in X-ray security images. Inspired by feature reuse in Densenet, shallow semantic information is reused to improve the segmentation accuracy. With the use of this model, when using input images of size 512×512, we could achieve 0.783 mean intersection over union (mIoU) for a seven-class object recognition problem. 相似文献
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由于手指静脉位于皮下,手指中的生物组织、手指解剖结构、皮肤结构成像特性等固有原因都给手指静脉成像造成不利影响。针对手指静脉图像中普遍存在的局部血管残缺问题,首次提出一种指静脉红外图像血管网络修复方法。首先,利用多尺度Gabor滤波对手指静脉图像进行增强,减少图像整体退化性模糊;然后,对指静脉图像进行二值化并提取血管骨架网,以便对血管网络缺损位置进行判断;再将提取的血管骨架端点、二分叉点作为血管骨架网络修复的源点,根据最小路径原则实现手指静脉图像血管骨架网络修复;最后,将Gabor增强方向图作为约束条件,复原血管网络的管径信息得到修复后的手指静脉二值化图像。实验结果表明:该方法可以实现手指静脉图像局部血管网络残缺修复,得到更加完整、稳定的血管网络结构,利用修复后的图像可以进一步提高手指静脉识别精度。 相似文献
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为保证航空运输安全,飞行员要对管制员发送的指令进行复诵,并且管制员要对复诵指令进行进一步的确认。而由于疲劳、紧张、疏忽等原因,管制员未能及时发现飞行员复诵错误的情况也时有发生,给民航运输安全带来巨大隐患。针对这个问题,本文提出一种陆空通话复诵语义自动化校验BiLSTM模型。首先,利用两个并行的长短时记忆网络(BiLSTM)对管制员发送的指令和飞行员复诵的指令分别进行语义特征提取;然后将两个BiLSTM网络各个时刻的输出进行交互得到一个指令和复诵指令间的语义匹配矩阵;最后经过一个动态k-Max池化层后输入到多层感知器中从而得到指令与复诵指令间最终的匹配分数来判别复诵语义是否一致。实验证明,该方法在解决陆空通话复诵语义自动校验任务中是有效的,平均测试精度达到了90.53%。 相似文献
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