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为提高室内场景的点云语义分割精度,设计了一个全融合点云语义分割网络。网络由特征编码模块、渐进式特征解码模块、多尺度特征解码模块、特征融合模块和语义分割头部组成。特征编码模块采用逆密度加权卷积作为特征编码器对点云数据进行逐级特征编码,提取点云数据的多尺度特征;然后通过渐进式特征解码器对高层语义特征进行逐层解码,得到点云的渐进式解码特征。同时,多尺度特征解码器对提取的点云多尺度特征分别进行特征解码,得到点云多尺度解码特征。最后将渐进式解码特征与多尺度解码特征融合,输入语义分割头部实现点云的语义分割。全融合网络增强了网络特征提取能力的鲁棒性,实验结果也验证了该网络的有效性。 相似文献
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随着柔性直流输电技术的不断发展以及直流断路器研究的不断突破,直流断路器的逐渐应用将对MMC-HVDC系统的继电保护产生重要的影响.在含直流断路器的MMC-HVDC交直流混合系统中,一些原本由交流断路器跳闸的直流侧故障将修改为动作于直流断路器跳闸.在此背景下,交流故障和直流故障时反映在直流侧的暂态响应具有相似性,可能造成直流保护发生误动.通过研究各种交、直流系统故障时直流系统的暂态响应,分析MMC-HVDC直流侧在交流系统故障和直流系统故障下的暂态响应的相似性,研究有可能造成的直流电压保护误动,并针对引起误动的保护特征给出避免保护误动的改进建议.在PSCAD/EMTDC仿真平台中,搭建含MMC-HVDC的交直流混合系统,仿真验证所作分析的正确性. 相似文献
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对传统驱油实验装置进行改进,建立裂缝-基质模型以模拟裂缝性油藏。应用该模型开展CO_2混相连续注入和吞吐实验,研究CO_2混相注入提高裂缝性油藏采收率特征,并测试产出原油组分,据此分析不同连续注气时间下基质原油产出机理。结果表明,CO_2混相连续注入很难显著提高裂缝-基质模型原油采收率,基质长度为10.0 cm时采收率仅为18.2%,长度为20.0 cm时采收率降至14.1%。原油组分测试结果表明:CO_2注入初期(0~8 h),产出原油组分基本不变,溶解膨胀为主要产油机理,是主要出油阶段;注气后期(8~40 h),产出原油组分明显变化,萃取为主要产油机理,但产油量较少。CO_2吞吐可在连续注气基础上大幅提高采收率72.8%~73.9%;但吞吐效果受生产压差影响,当生产压差为5 MPa时,累积采收率仅为7.9%~12.4%;当生产压差增至20 MPa时,累积采收率最高可达73.9%。 相似文献
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本文结合工程实例详细阐述了有粘结预应力框架梁施工技术要点,并对施工过程中预应力摩擦损失监测分析及与其它施工配合管理问题进行了深入探讨和总结,并提出了具体建议。 相似文献
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利用电化学测量技术、表面表征技术和失重实验研究了Q235低碳钢在同一溶解氧不同浓度NaHCO3溶液中的活化/钝化行为。研究表明,Q235钢在浸泡初期和后期,腐蚀行为显著不同,尤其是在低浓度NaHCO3溶液中,这与样品表面覆盖的腐蚀产物有关。在高溶解氧条件下,HCO3-浓度影响低碳钢的腐蚀动力学。当HCO3-浓度较低时,低碳钢腐蚀反应主要受电荷转移过程控制;而在高浓度NaHCO3溶液中,腐蚀反应则主要受扩散过程控制。HCO3-通过影响 Q235 钢表面腐蚀产物形态及致密度进而影响 Q235 钢的腐蚀速率。随HCO3-浓度的增加,腐蚀产物致密度增加,保护性增强,Q235钢腐蚀速率降低。 相似文献
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运用离子土壤固化剂(ISS)对南阳强膨胀土进行改良试验研究。依据不同配比改性土的液塑限和自由膨胀率试验结果,选定ISS溶液改良该膨胀土的最优配合比为1∶300,对膨胀土改性前后的脱湿和吸湿过程进行了试验研究。结果表明:在脱湿试验中,ISS能够较好地抑制膨胀土的垂直收缩,但不能抑制膨胀土的水平收缩;在吸湿试验中,吸湿膨胀稳定时,素土的膨胀增幅为1.72 mm,ISS改性土的膨胀增幅为1.36 mm,ISS能够较好地抑制膨胀土的膨胀性;在抗剪强度试验中,ISS能够增大膨胀土的黏聚力和内摩擦角,改变率分别达59.33%和4.96%,使其工程性质得到较好的改良。 相似文献
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为了解决认知无线传感器网络(CRSN)中公共控制信道受限问题,在不使用公共控制信道情况下,减少信道冲突,提高CRSN的通信效率和频谱适应性。本文提出了一种分布式的Rendezvous信道跳频算法SRP,该算法通过调整步长,动态生成逻辑跳频序列,根据信道的使用概率,将逻辑序列映射到物理信道,实现节点间的信道Rendezvous,算法支持时钟同步和异步模型,保证了节点间的有效通信。通过理论证明和实验对比分析,验证了SRP算法在最大相遇时间(MTTR)和平均相遇时间(ATTR)上优于其他算法。 相似文献
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本文针对规模日益增长和演变迅速的稀疏卷积神经网络(CNN)应用,提出一款高能效且灵活的加速结构DyCNN来提升其性能和能效。DyCNN基于兼具灵活性和高能效的粗粒度可重构架构(CGRA)设计,可以利用其指令的高并行性来高效支持CNN的操作。DyCNN使用基于数据感知的指令动态过滤机制来滤除各计算单元中由于稀疏CNN中权值静态稀疏性和激活值动态稀疏性产生的大量无效计算和访存指令,使它们能像执行稠密网络一样高效复用一组指令。此外DyCNN利用基于负载感知的动静结合负载调度策略解决了稀疏导致的负载不均衡问题。实验结果表明,DyCNN运行稀疏CNN与运行密集CNN相比实现了平均1.69倍性能提升和3.04倍能效提升,比先进的GPU(cuSPARSE)和Cambricon-X上的解决方案分别实现了2.78倍、1.48倍性能提升和35.62倍、1.17倍能效提升。 相似文献
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针对在大数据管理中,在压缩的数据上无需解压即可进行相关操作的问题,在数据服从正态分布的前提下,根据列数据存储的特点,提出了一种新的面向列存储的压缩方法——CCA。首先,通过对列数据的长度进行归类;然后,采用抽样的方法获得重复度较高的前缀;最后,使用字典编码进行压缩,提出了列索引(CI)和列实体(CR)作为数据压缩结构来降低大数据存储的空间需求,从而直接有效地在压缩数据上支持选择、投影、连接等基本操作,并实现了基于CCA的数据库原型系统——D-DBMS。理论分析和在1 TB数据上的实验结果表明,该压缩算法能够显著提高大数据的存储效率和数据操作性能,与BAP和TIDC压缩方法相比,在压缩率分别提高了51%、14%;在执行速度上提高了47%、42%。 相似文献