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1.
信息工程专业建设与校企合作模式探索   总被引:1,自引:0,他引:1  
信息工程专业是教育部确定的引导性专业,是信息领域中口径最宽的专业。文章介绍了目前信息工程专业建设存在的问题,探讨了信息工程专业建设与校企合作模式探索。  相似文献   
2.
KD树是三维场景渲染中常用的空间加速算法。由于SIMD计算平台不支持递归操作,导致KD树在GPU上的应用受到限制,因此提出了一个新的基于SIMD架构的并行KD树算法。通过创建时对KD树线索化,不仅省去堆栈使用,且因无需回溯到根节点而减少大量无效遍历操作,实现了基于GPU的高效并行加速。实验结果表明,线索KD树算法每秒计算的光线数与传统算法相比,提高3~8倍不等,最终显著提高光线跟踪渲染速度。  相似文献   
3.
本文首先简单描述了错误恢复能力在IP视频通信中的重要性和实现途径;然后回顾了传统的抗干扰和恢复方法;最后对H.264中的错误恢复方法及其分层框架进行了分析。  相似文献   
4.
为了提高图像的特征质量,保证最后提取到的特征高度精炼,提出了一种新的方法;该方法首先将低分辨率图像经过小波变换分解成高频分量和低频分量,并结合插值法进行插值,最后通过小波逆变换得到高分辨率图像来为后续的特征提取提供高质量的图片输入;接着,选取ResNet-50网络作为基础网络,将Efficient Channel Attention(ECA)模块与ResNet残差结构结合形成一个全新的ECA-ResNet50模块,ECA模块具有的通道级的注意力机制,可以让整个网络更加专注于提取显著特征;经实验测试,该方法对于图像特征提取的质量有着明显的提升,均方误差下降可达6.65;结果表明,该方法可行有效,具有良好的工程应用前景;  相似文献   
5.
针对风机设备油液渗漏影响风机正常运行亟需解决的对风机设备油污的识别问题,提出了一种基于改进深度学习的风机油污检测方法。基于深度学习在目标检测中的应用特点,对目标检测网络YOLOv5n(You Only Look Once v5n)进行改进,将原网络中的非极大抑制(Non Maximum Suppression,NMS)替换为Soft-NMS,降低了网络的误检率,添加CA (Coordinate Attention)注意力机制,增强了模型对目标的定位能力,改进原网络损失函数为α-IoU(Alpha- Intersection over Union)损失函数,提高了边界框检测的准确度。实验结果表明:模型平均精度提升了8.1%,查全率提高了19.1%,网络推理速度提高了28.6%。改进后的模型能准确检测风机油污,有效解决了风机实际运行中油液渗漏所带来的问题。  相似文献   
6.
7.
为了解决传统施工现场安全管理的弊端,减少因施工人员未佩戴安全帽造成的人员伤亡,本文提出一种基于深度学习的安全帽佩戴检测与跟踪方法。首先通过深度学习YOLOv3目标检测网络实现安全帽佩戴检测,进一步运用卡尔曼滤波器和KM算法实现多目标跟踪与计数。复杂施工现场的测试结果表明:网络模型的检测速度可达45 fps,平均精确度为93%,且未佩戴安全帽的查准率和查全率分别为97%和95%,基本能够实现安全帽佩戴情况的实时检测。  相似文献   
8.
CUDA是由NVIDIA开发的用于通用并行计算的开发平台,可方便地实现并行算法的编程。本文利用光线跟踪算法具有的天然可并行性,采用KD树加速结构,在CUDA上实现光线跟踪的并行算法,经过纹理内存的优化使用后,可达到交互式光线跟踪。  相似文献   
9.
MPOA是一种较好的 IP与 ATM的融合技术 ,它对 L ANE技术作了较大的改进。首先着重介绍 MPOA和它的优点 ,以及它对 LANE的改进 ,然后简要介绍了南京邮电学院校园网如何解决 IP与 ATM的融合问题 ,以及 MPOA对南京邮电学院校园网的借鉴  相似文献   
10.
输电铁塔作为架空输电线的重要组成部分,其安全状况将影响整个电力系统的运行,鸟窝的搭建作为影响输电线路正常运行的重要因素之一,需要对此进行监控.而现有的监控手段不仅效率低,还需要耗费大量的人力物力.本文针对这一现象提出一种基于SSD算法的实时检测方法,并在SSD的网络结构基础上将前置网络VGGNet替换为ResNet-101,提高其特征提取能力,并将Softmax loss用Focal loss代替以改善SSD算法中样本不平衡的问题,并利用数据增广提高数据多样性,以提高模型的鲁棒性.实验结果表明本文所提出的方法检测精度对比原SSD算法在准确度和召回率上分别有3.17%和6.35%的提升.  相似文献   
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