物联网智能物流车辆监控系统的研究与开发

随着世界经济一体化进程的加快，物流产业正在世界范围内迅速发展，物流业在国民经济中占据了重要的地位，为了提高物流管理水平和效率，降低物流成本，开发了一种物联网智能物流车辆监控系统。该系统能够实现对物流配送作业全过程的可视化监控管理，让物流配送部门可以实时掌握配送作业的进度以及配送过程中人、车、物的状况，从而有效提升物流 配送过程的精细化管理水平，增强对物流配送过程的安全把控。     

DeepESC网络的环境声分类方法研究

为进一步提升环境声分类的识别率,提出了一种仿深度隐藏身份特征（Deep Hidden Identity Feature,DeepID）网络连接方式的卷积神经网络——深度环境声分类网络（Deep Environment Sound Classification,DeepESC）。DeepESC网络共有六层——三层卷积层、两层全连层以及一层聚合层,为使网络在自动抽取高层次特征的同时能有效地兼顾低层次特征,网络将三层卷积层的输出聚合为一层,该层充分包含不同层次的特征,提升了卷积神经网络的特征表达能力。ESC-10和ESC-50数据集上的仿真结果表明：在相同的识别框架下,与随机森林分类器相比,本文网络识别率分别平均提升了7.6%和22.4%,与传统的卷积神经网络相比,识别率分别平均提升4%和2%,仿真实验验证了本文分类器的有效性。     

WPAN/802.15标准解析与应用研究

WPAN无线个域网定位于网络的末端,服务于个人工作区域,IEEE 802.15.x是关于WPAN无线互联的MAC层和物理层的一系列标准.文章分析了802.15.x系列标准的技术特点、标准化进程及应用情况.     

LDPC硬判决译码算法中的门限问题研究

本文介绍了LDPC硬判决算法的思想，并提出了一种实用的计算机摸拟步骤，同时着重分析了门限值的选择对于中短随机码LDPC码译码的误码率和迭代次数的影响。     

基于最小边际损失的人脸识别方法的研究

得益于近几年深度神经网络的快速发展,人脸识别技术取得了巨大的成功。在深度神经网络中使用不同的损失函数会产生不同的效果。现有的一些损失函数已经拥有了很好的性能,然而它们无法解决类别不平衡数据集中存在的边际偏差问题,即长尾分布问题。提出了一种新的损失函数,最小边际损失,旨在扩大那些过度封闭的类中心对的边界,以增强深度特征的判别能力。在Inception-ResNet-v1中加入了最小边际损失函数,并在多个人脸识别基准数据集上进行了大量实验。实验结果表明,最小边际损失函数提升了人脸识别的能力,减少了边际偏差的负面影响。     

合力·动力·活力

大庆油田采油五厂围绕企业生产经营,选准切入点,努力提高思想政治工作的针对性和有效性,让思想政治工作成功地转化为企业发展的原动力。     

一种粘连颗粒图像的快速分割方法

对于工业和医学中常见的颗粒图像，提出了一种快速分割粘连颗粒的方法。利用颗粒图像的轮廓特征，找到若干拐点，从拐点中进一步提取出分割点。然后利用分割点的相互距离等因素，为每个分割点找到相匹配的分割点。连接每对分割点即可分开相粘连的颗粒。这种方法快速有效，取得了良好的效果。     

用于运动估计的基于梯度下降搜索扩展算法

在快速搜索算法中,基于梯度下降搜索算法对搜索速度的改善非常明显,但搜索质量下降较大,尤其是对于帧间图像运动较大的序列。对该算法进行针对性扩展,提出基于梯度下降搜索扩展算法。与全搜索、新三步搜索、四步搜索、基于块的梯度下降搜索、钻石搜索算法相比较,实验结果表明该算法在搜索速度和质量上表现良好。     

合力·动力·活力

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