基于特征重加权的小样本遥感图像目标检测算法

针对遥感图像具有目标尺度多变、目标模糊、背景复杂的特点,提出了一种基于特征重加权的遥感小样本目标检测算法RE-FSOD。该模型包括3部分:元特征提取器、特征重加权提取器、预测模块,其中元特征提取器由CSPDarknet-53、FPN以及PAN构成,负责提取数据的元特征;特征重加权提取器用于生成特征重加权向量,用于调整元特征来强化对于检测新类有帮助的特征;预测模块由YOLOv3的预测模块构成,在此基础上将定位损失函数替换为CIOU损失函数,提升模型的定位精度。最后在NWPU VHR-10遥感数据集上进行了训练和测试,实验结果表明,该方法相较于基线方法FSODM的在3-shot、5-shot、10-shot情况下分别提升了约19%、11%、8%。     

PLA/EGMA/CNTs复合材料的制备与性能研究

采用反应共混法制备了聚乳酸/乙烯-丙烯酸甲酯-甲基丙烯酸缩水甘油酯三元共聚物(PLA/EGMA)共混物及PLA/EGMA/碳纳米管(CNTs)复合材料,并对复合材料的熔体流变行为、结晶行为和拉伸性能进行了表征。流变测试结果表明,EGMA和CNTs的加入均可提高PLA的储能模量及熔体强度。DSC测试结果表明,EGMA的添加会使PLA的结晶受到抑制,CNTs则因其成核作用而有利于结晶。偏光显微镜(POM)测试结果表明,球晶径向生长速率随着EGMA及CNTs的添加而逐渐降低。拉伸性能分析结果表明,当PLA/EGMA=80/20时,复合材料的断裂伸长率随着CNTs含量的增加呈现先增大后减小的趋势,并在CNTs含量为2.0%时达到最大值26.7%。     

碱对湿法长窑熟料煅烧和产质量的影响

碱主要来源于原料，在使用煤作燃料时，则少量碱来自煤灰。物料在煅烧过程中，苛性碱、氯碱首先挥发，碱的碳酸盐和硫酸盐次之，而存在于长石、云母、伊利石中的碱要在较高的温度下才能挥发。挥发的碱只有一部分排入大气，其余部分随窑内烟气向窑低温区域运动时，会凝结在温度较低的生料上。又会随着生料的运动回到烧成带，这样反复的在窑内循环，     

门式起重机载荷计算方法的研究

着重介绍了与上海港机厂合作开发的门机起重机有限元辅助分析系统中的载荷模块的加载方式。以1683门机为例,以VC为开发平台,结合工程求解方法论,重点讨论了四连杆机构角度解算的超越方程的算法优化问题,并通过使用origin拟合得出角度解算的近似计算式,并将分析算法与近似计算式的结果对比。     

FA035型混开棉机的研发与应用实践

介绍了FA035型混开棉机的研发背景、主要结构、特点、工作原理,并对应用情况进行了总结,探讨了传统成卷流程中老设备升级换代时的注意事项,为老产品的升级换代提供了一般性的思考方法和注意要点。     

提高凿井井架安装速度技术措施

凿井井架是服务于建井工程的主要临时工程之一,担负着井筒掘砌中的提升任务,现代化建井技术的发展要求井架安装工程与建井密切配合,尽可能地缩短井架安装或占用井口的时间.淮北矿业集团工程建设公司安装凿井井架时,采用合理的分扇组装施工工艺,实现了提高安装速度、降低投入、减少劳动强度和保障吊装安全的良好效果.     

一种利用面部几何模型进行面部特征识别的方法

本文给出了一种新颖的面部特征识别方法,该方法利用面部几何模型进行面部特征的识别,将含有面部的图像经过预处理、组化、匹配过程后,确定面部特征.实验表明,本方法能够有效地探测人的面部特征,并且能够满意地处理光照不足、面部取向以及面部表情等有关问题.     

水枪充实水柱水平投影长度计算探讨

关于建筑消防给水室内消火栓保护半径计算中所涉及的水枪充实水柱长度在水平面上投影长度Ls的计算,在最新发行的《全国勘察设计注册公用设备工程师给排水专业考试复习教材》[1](以下简称“考试复习教材”)中,只提到“当水枪倾角为45°时,Ls=0.71Sk(Sk为消火栓水枪充实水柱长度)”,未作进一步说明;而在高校教材《建筑给水排水工程》[2](以下简称“教材”)中,室内消火栓保护半径中水枪充实水柱水平投影长度直接定义为充实水柱“倾斜45°时的水平投影距离”,并进一步说明“对于工业厂房和层高大于3.5m的民用建筑投影长度h应按h=Hmsin45°(Hm…     

大数据环境下多模态融合的大学生异常行为预警

针对“校园大数据”累积的海量数据呈现出离散性、稀疏性等问题,如何从基数大、活动广、个性强的校园学生群体中检测出潜在的、有异常行为的学生,已成为学生异常行为分析亟需解决的问题.本文提出了一种大数据环境下基于多模态融合的大学生异常行为预警方法 (early warning method for abnormal behavior of college students based on multi-modal fusion in big data environment, EWMAB).首先,针对学生行为画像的表征不够丰富,行为标签存在时效性、动态性等问题,建立一种基于多模态特征深度学习的跨模态学生行为画像模型;其次,针对学生异常行为预测、预警的时效性和后置性问题,在学生行为画像和学生行为分类预测基础上,提出了一种基于多模态融合的学生异常行为预警方法,通过长短期记忆神经网络(long and short term memory networks, LSTM),结合学生行为多指标数据和文本信息来解决学生异常行为预警问题;最后,本文通过应用实例验证模型以学生学习成绩异常预警为例,与其他预警算法...