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1.
为保护资源和生态环境,促进稀土产业绿色可持续发展,基于现代控制理论的能观测性和能控性新视角,采用CRITIC-G1组合赋权与云模型相结合的方法,构建了离子型稀土矿开采工艺评价模型,并对不确定开采条件下的原地浸矿工艺与堆浸工艺进行了评价.研究得出:①基于保护资源和生态环境的目的,离子型稀土矿开采工艺评价指标体系不仅要考虑... 相似文献
2.
面对多样化的应用环境,卷积神经网络(CNN)的架构深度不断增加以提升精度,但同时需要大量的计算参数和网络存储。针对CNN卷积层参数冗余和运算效率低的问题,提出一种基于分层阈值的自适应动态剪枝方法。设计自适应分层阈值判断算法,对批归一化层的尺度因子进行聚类分析,自适应地找到每层的分类断点并据此确定最终阈值,利用该阈值修剪正则化后的输入模型,从而避免根据经验人为定义固定阈值,减小模型尺寸和运行时占用的内存。分别采用该方法和LIU等提出的使用固定阈值且全局修剪的方法对VGGNet、ResNet、DenseNet和LeNet模型进行压缩,并在CIFAR、SVHN和MNIST数据集上测试模型性能。实验结果表明,该方法能够在模型精度与剪枝率之间找到最优平衡,剪枝后模型的测试错误率较对比方法降低0.02~1.52个百分点,同时自适应分层阈值判断算法也能避免对比方法在全局修剪时减去整个层的问题。 相似文献
3.
将遥感图像进行像素级海陆分割是海岸线提取的一项基础性工作。由于海岸线的动态变化,获取精准的海岸线标记数据集比较困难,为此采用Google Aerial photo-Maps配对样本,在对Google Maps进行海陆二值化处理后构建了新的配对数据集。针对新数据集样本较少问题,在循环生成对抗网络(CycleGAN)模型的基础上,提出了基于双重注意力机制的DAM-CycleGAN。新模型全面考虑遥感图像和海陆二值化图像之间的结构相似性,改进了循环一致性损失,并设计通道注意力模块和空间注意力模块来凸显显著性特征和区域,以增强模型在小样本训练下的特征学习能力。在均方误差、平均像素精度和平均交并比(MIoU)三个评价指标上,与全卷积神经网络模型、DeepLab模型在多个规模数据集训练下的实验结果对比,改进模型转换的海陆二值化图像与真值图像更加吻合,MIoU值分别至少提高7%、6%以上,验证了所提方法的有效性和可行性。 相似文献
4.
邹国良 《重庆科技学院学报(社会科学版)》1999,(1)
高等教育的运行机制,就是指在构成高等教育体制的诸要素之间的相互联系、相互推动、相互制约的关系及其运转方式.市场经济条件下高等教育运行机制的目标模式是政府宏观管理、社会积极参与、学校自主办学、市场合理调节. 相似文献
5.
邹国良 《重庆科技学院学报(社会科学版)》1995,(3)
我校中专教育阶段30多年里,学术科研空气淡薄,成果稀少;改建为大专后,我们在教育科研和学报工作方面,主要做了10项工作,取得19项(次)重要成果。 相似文献
6.
重庆钢铁高等专科学校是原冶金工业部在西南地区的唯一一所全日制普通高等专科学校.学校座落在重庆直辖市的西郊风景区和繁华区的杨家坪,交通十分方便。校园绿树成荫,四季花香,景色宜人,环境十分幽雅.为市级“园林式单位”.具有得天独厚的地理优势,是办学读书的理想之地。 相似文献
7.
论市场经济条件下高等教育的运行机制 总被引:2,自引:0,他引:2
邹国良 《重庆钢铁高等专科学校学报》1999,14(1):76-80
高等教育的运行机制,就是指在构成高等教育体制的诸要素之间的相互联系,相互佚 ,相互制约的关系及其运转方式,市场经济条件下高等教育运行机制的目标模式是政府宏观管理,社会积极参与,学校自主办学,市场合理调节。 相似文献
8.
9.
高星级酒店节能技术改造一直以来都是建筑节能的重点课题,大型公共建筑制冷、采暖、生活热水能耗占比高,为节能改造的重点方向。以上海市高星级酒店节能减排解决方案为例,通过将热泵供热技术创新应用,在现场空间极其紧凑的条件限制下,实现了酒店冬季采暖、全年生活热水的高效稳定运行。同时,将磁悬浮离心变频制冷技术及冷热源智能控制技术结合运用,成功创建了高效机房。 相似文献
10.
针对传统卫星云图特征提取方法复杂且深度卷积神经网络(Deep Convolutional Neural Network, DCNN)模型开发困难的问题,提出一种基于参数迁移的台风等级分类方法。利用日本气象厅发布的近40 a 10 000多景台风云图数据,构建了适应于迁移学习的台风云图训练集和测试集。在大规模ImageNet源数据集上训练出3种源模型VGG16,InceptionV3和ResNet50,依据台风云图低层特征与高层语义特征的差异,适配网络最佳迁移层数并冻结低层权重,高层权重采用自适应微调策略,构建出了适用于台风小样本数据集的迁移预报模型T-typCNNs。实验结果表明:T-typCNNs模型在自建台风数据集上的训练精度为95.081%,验证精度可达91.134%,比利用浅层卷积神经网络训练出的精度高18.571%,相比于直接用源模型训练最多提高9.819%。 相似文献