基于改进MobileFaceNet的人脸识别方法北大核心

针对目前大多数人脸识别算法参数多、计算量大,难以部署到移动端和嵌入式设备中的问题,提出了一种基于改进MobileFaceNet的人脸识别方法。通过对MobileFaceNet模型结构的调整,将bottleneck模块优化为sandglass模块,改良深度卷积和逐点卷积的相对位置,适当增大sandglass模块的输出通道数,从而减少特征压缩时的信息丢失,增强人脸空间特征的提取。实验结果表明:改进后的方法在LFW测试数据集上准确率达99.15%,模型大小和计算量分别仅为原算法的61%和45%,验证了所提方法的有效性。     

《中国皮革》官方微信

《中国皮革》杂志社利用遍及全国及海外的信息网络,已经成为中国皮革和制鞋业界能为国内外皮革和制鞋工商企业在信息、咨询、广告、技术、人才、培训、购销等方面,提供全方位服务的信息机构。日前旗下推出的《中国皮革》官方微信平台为行业内人士提供行业资讯,数据分析,深度报道,打造您的每期行业必读。     

一种直升机避障电力线检测方法

电力线是一类形状细长、特征稀疏、随着视角的变化容易混淆在大量背景信息中的特殊障碍物，常规电力线检测识别算法得到的目标框对电力线所在位置的估计不够准确。为此，提出了一种相对角度估计方法，基于常规电力线目标检测与识别算法，并结合电力线相对角度估计，从而提高电力线的检测识别过程中所在位置的精度。相比电力线绝对角度回归的方法，提出的相对角度估计方法容易训练易收敛，计算量小，适用于实时性要求较高的应用场合。     

InP/InGaP/GaAsSb/InGaAsSb/InP双异质结双极晶体管设计北大核心

应用半导体器件的电阻电容计算理论和SILVACO ATLAS软件,在综合考虑载流子渡越时间和电阻电容延迟时间对增益截止频率的影响下设计了一种InP/InGaP/GaAsSb/InGaAsSb/InP双异质结双极晶体管(DHBT)结构。该结构中在基区与发射区之间加入P型半导体层以降低基区与发射区之间的电子势垒,并通过引入梯度渐变材料及优化掺杂分布提高基区电场、增强集电区中易趋近于零区域的电场,器件的电流增益截止频率得到显著提升。此外,还列出了InGaP和InGaAsSb材料的禁带宽度和电子亲合势、P型GaAs_(0.51)Sb_(0.49)和InGaAsSb材料的电子迁移率的近似计算公式。     

发酵工艺对白啤4-VG含量的影响分析

为提高白啤特征香气水平，研究了酵母菌种、酵母代数、酵母接种量、发酵温度、冷麦汁充氧量5种发酵工艺参数对白啤4-乙烯基愈创木酚（4-vinylguaiacol,4-VG）含量的影响。结果表明，选择酵母菌种为NO.3、0代酵母、酵母接种量为10百万个/mL、发酵温度为20℃、冷麦汁充氧量为22 mg/L的发酵工艺，白啤的4-VG含量有显著提高，为通过改进发酵工艺提高白啤4-VG含量提供了理论依据。     

基于DIP的沥青混合料车辙变形数值模拟

利用数字图像处理和有限元技术，生成沥青混合料非均质有限元模型，并分析沥青混合料各组分对其抗车辙能力的影响，从沥青混合料细观角度研究其永久变形规律，为沥青路面设计提供理论指导。结果表明，数值模拟得到的沥青混合料的车辙深度和车辙实验结果吻合较好，非均质有限元模型可对沥青混合料车辙深度进行预测；在各温度条件下提高集料的模量不能有效的提高沥青混合料的抗车辙能力；沥青混合料抗车辙能力增加速率随着沥青砂模量的增加呈现出先增加后减小的趋势；选用密级配的集料级配在软化点以上时可以较好的提高沥青混合料的抗车辙能力，低于软化点时影响不大。     

响应面优化絮凝法去除水中Cr（Ⅵ）

为了探究不同絮凝剂对水中Cr（Ⅵ）的去除效果，比较了聚合硫酸铁、聚合氯化铝、聚丙烯酰胺、Fe Cl3对Cr（Ⅵ）的去除效果，通过效能对比以及成本分析得出了最合适的絮凝剂。通过改变反应温度、体系的初始p H值、絮凝剂的初始浓度和反应时间来探究聚合硫酸铁去除Cr（Ⅵ）效果的影响后，再进行均匀设计和响应面优化试验。结果表明，反应温度30℃、絮凝剂浓度为150mg·L^-1、pH值为7、反应时间9min，此时Cr（Ⅵ）的去除效率最高为68.4%；絮凝剂浓度、初始p H值、反应时间对Cr（Ⅵ）去除效果影响显著性为絮凝剂浓度>反应时间>初始pH值。响应面模型预测在最佳反应条件下，Cr（Ⅵ）的去除效率可达70.5%，实验结果为69.8%，二者接近，表明模型有效。     

基于卷积神经网络的5G蜂窝网络无线定位方法

5G蜂窝网络发展迅猛，其覆盖面积将逐渐增大，因此使用5G蜂窝网络进行定位是有研究潜力的研究方向。本文提出一种新的深度学习技术来实现高效、高精度和低占用的定位，以代替传统指纹定位过程中繁重的指纹库生成以及距离计算。该方法建立了一个特殊的卷积神经网络，并根据5G天线信号的接收信号强度指示、相位和到达角等特征量，选择合适的输入数据格式构造样本组建训练集，对该卷积神经网络进行训练。训练得到的卷积神经网络可以替代指纹定位中的庞大指纹库，非常有利于直接在5G移动设备端实现定位。虽然卷积神经网络在训练过程中需要大量时间，但在训练完毕后直接进行分类定位的速度非常快，可以保障定位实现的实时性。本文所实现的卷积神经网络权重与偏置所占内存不到0.5 MB，且能够在实际应用环境中以95%的定位准确率以及0.1 m的平均定位精度实现高精度定位。     

基于多尺度特征校准的图像协调化方法

图像组合是图像处理中一个重要操作，然而组合图像中前景区域与背景区域的外观不协调使得组合图像看起来不真实。图像协调化是图像组合中极其重要的一个环节，其目的是调整组合图像前景区域的外观使其与背景区域一致，从而让组合图像在视觉上看起来真实。然而，现有方法只考虑了组合图像前景与背景之间的外观差异，忽略了图像局部的亮度变化差异，这使得图像整体的光照不协调。为此，该文提出一个新的多尺度特征校准模块(MFCM)学习不同尺度的感受野之间细微的特征差异。基于所提模块，该文进一步设计了一个新的编码器学习组合图像中前景与背景的外观差异和局部亮度变化，然后利用解码器重构出图像，并通过一个对前景区域归一化的回归损失指导网络学习调整前景区域的外观。在广泛使用的iHarmony4数据集上进行实验验证，结果表明该方法的效果超过了目前最优的方法，验证了该方法的有效性。