高赖氨酸玉米种植注意事项

高赖氨酸玉米又称为优质蛋白玉米。即玉米籽粒中赖氨酸的含量在0．4％以上，较普通玉米高1倍左右的玉米类型。其主要特点是营养价值高，生物效价比普通玉米高。因此高赖氨酸玉米对于改善人们的营养状况。促进畜牧业发展。都有着重要作用。     

专家系统在注塑模结构设计中的应用

介绍了知识库与推理机分离专家系统的原理及程序实现方法,并给出了专家系统的应用实例。     

改进YOLOv5的交通灯实时检测鲁棒算法

交通灯检测算法作为自动驾驶任务中的一个重要环节,直接关系到智能汽车的行车安全。因为交通灯尺度小且环境复杂,给算法研究带来了困难。针对交通检测存在的痛点,提出改进YOLOv5的交通灯检测算法。首先使用可见标签比确定模型输入;然后引入ACBlock结构增加主干网络的特征提取能力,设计SoftPool减少主干网络的采样信息损失,使用DSConv卷积核减少模型参数;最后设计了记忆性特征融合网络,高效利用了高级语义信息和底层特征。对模型输入和主干网络的改进,直接提高模型在复杂环境下对特征的提取能力;对特征融合网络的改进,使模型能够充分利用特征信息,增加对目标定位和边界回归的精准度。实验结果表明,改进后的方法在BDD100K数据集上取得了74.3%的AP和111frame/s的检测速度,比YOLOv5提高11.0个百分点的AP;在Bosch数据集上取得了84.4%的AP和126frame/s的检测速度,比YOLOv5提高9.3个百分点的AP。鲁棒性测试结果表明,改进后的模型在各种复杂环境中对目标的检测能力都有显著提升,鲁棒性增加,做到了高精度实时检测。     

基于PI教学法的教学模式探究

分析当下传统教育模式普遍存在的教学弊端,提出将iClass平台与PI教学法相结合的新教学模式,对课堂教学进行探索和实践,给出教学理念及结构设计,以两个教学案例为例介绍具体教学实践并说明教学效果,最后通过与传统教学模式的对比,总结PI教学法的特点与优势。     

数值模拟技术在气体辅助注射成型过程中的应用

基于粘性流体力学基本方程,针对气体辅助注射成型的特点,提出合理的假设并进行必要的简化,建立描述气体辅助注射成型充模流动过程的数学模型,进而采用有限元／有限差分混合算法进行数值求解。在对移动边界的处理采用控制体积法对充模过程中的两类移动边界：熔体前沿、熔体—气体边界进行跟踪,从而实现气体辅助注射成型充模过程的数值模拟。     

深度图像的分块自适应压缩感知

针对基于空域上下采样的深度编码框架中,由边缘信息损失带来的视点绘制质量下降的问题,提出了一种面向视点绘制质量的深度图像分块自适应压缩采样方法。在基于分块压缩感知和光滑Landweber投影重构的BCS_SPL框架下,利用图像块的方差表征其边缘信息,并据此进行自适应采样,以提高深度图像重构和视点合成质量。结果表明,在相同的采样率下,相比上下采样和BCS_SPL方法,本文提出的分块自适应压缩感知方法在绘制视点的PSNR和主观质量上都有提高。     

基于Windows CE 3.0的嵌入式系统开发

介绍了微软的嵌入式操作系统WindowsCE 3.0的特性和新增功能 ,着重介绍基于WindowsCE 3.0的嵌入式系统的系统结构 ,并详细阐述了构建基于CE的嵌入式平台的过程 ,最后还简要说明了如何在构建的平台上开发嵌入式应用程序     

基于空-时域视觉敏感度的码率分配算法

新一代高效视频编码HEVC(High Efficiency Video Coding)标准中,λ域的码率控制采用自适应码率分配策略,其主要根据前一参考帧对应参考单元的码控参数来调整当前编码单元的码率分配参数。但是,这种码率分配策略下的编码结果不适合于人类视觉特性。提出一种基于空-时域视觉敏感度的码率分配策略,采用一种恰可感知失真JND(Just Noticeable Difference)模型来获取一帧图像空域上的最大视觉失真值。通过对最大失真值计算,得到每个编码树单元CTU(Coding Tree Unit)空域敏感度权重。利用相邻帧在时域上的变化,获取帧级的码率分配比例。根据帧间变化得到自下而上的视觉关注度,从而计算出每个编码树单元在时域上的敏感度权重。结合空域与时域的视觉敏感度,获得基于空-时域的码率分配权重,将码率按照视觉特性合理的分配到每个编码树单元。实验结果显示,该算法可以有效提高码控的主观质量,同时降低码率波动。     

一种露天矿最优生产进度计划模型及实践(二)

<正> 2.程序符号说明 1)主要数组与变量说明 MS〔1:37,1:50,1:4〕三维矿岩矩阵,长80个方块,宽50方块,深37层。沿长方向(x方向)作了压缩存贮,一个单元分为24组,2位一组,并用下列数字表示:11—矿,01—岩,00—空气,10—已采 HHL〔1:50,1:80〕地形数组 S〔0:38,1:2〕分层矿岩量,1—矿,2—岩     

基于SMPL的人物视频生成算法

人物视频的生成需要人物外观和人物运动两部分信息。现有算法大都使用人物关键点在2D平面内的运动趋势作为运动信息,生成视频的视角只能是固定的。为了生成多视角的人物视频,提出了基于SMPL的人物视频生成算法。算法首先使用NERF配合SMPL人体模型对人物进行3D建模,获取人物外观信息。随后,提取驱动视频中的SMPL人体模型参数作为人物的运动信息,驱动静态的人物3D模型。最后,使用NERF中的体渲染技术将人物3D模型映射到2D平面内,得到最终的人物视频。得益于SMPL模型的特点,生成的视频不仅可以任意切换视角,还可以任意修改人物的体型。