检索结果-南通市图书馆

基于SII构建低中危CAP老年患者发生脓毒症的列线图预测模型及验证

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基于SII构建低中危CAP老年患者发生脓毒症的列线图预测模型及验证

作者：柴豆豆海南医科大学

学位级别：硕士

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兰州市土地利用变化对地表温度的影响研究

兰州市土地利用变化对地表温度的影响研究

作者：柴姣西北师范大学

学位级别：硕士

轻量化轴流泵水力模型优化设计及结构特性分析

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轻量化轴流泵水力模型优化设计及结构特性分析

作者：柴耀扬州大学

学位级别：硕士

含两性离子的聚合物基锂离子电池电解质的研究

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含两性离子的聚合物基锂离子电池电解质的研究

作者：柴梁电子科技大学

学位级别：硕士

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基于生成对抗网络的单幅图像去雨算法研究

基于生成对抗网络的单幅图像去雨算法研究

作者：柴秋月长春工业大学

学位级别：硕士

在图像处理领域,图像的清晰度对于特征分析至关重要。特别是在雨天等恶劣天气条件下,雨的存在会导致图像采集质量显著下降,出现模糊不清的现象。这种图像质量的降低会严重影响后续任务,如目标检测和目标跟踪的精度。传统的去雨方法通常... 详细信息

在图像处理领域,图像的清晰度对于特征分析至关重要。特别是在雨天等恶劣天气条件下,雨的存在会导致图像采集质量显著下降,出现模糊不清的现象。这种图像质量的降低会严重影响后续任务,如目标检测和目标跟踪的精度。传统的去雨方法通常依赖于对雨的先验信息,例如大小、速度、形状和密度等特征。这些方法在处理特定类型的雨时可能有效,但在面对大小不一、形状多变的雨时,往往会留下雨滴残留、丢失图像细节或导致背景模糊等问题。随着生成对抗网络技术的不断进步,越来越多的研究开始探索将其应用于图像去雨任务。尽管如此,现有基于生成对抗网络的图像去雨方法在处理不同大小和形状的雨滴时,仍存在将雨滴与背景低频细节混淆以及在不同雨密度区域中背景细节丢失和去雨时间长的问题。为了克服这些限制,本文提出两种研究方法,具体研究如下:(1)为了将不同大小、不同形状的雨滴去除,减少图像中雨滴残留问题,研究了一种基于生成对抗网络的多尺度特征融合(Multi-Scale Feature Fusion Generative Adversarial Network for Raindrop Removal,MSFGAN)去雨算法。该网络模型的生成网络首先利用金字塔结构提取雨滴特征,并通过特征融合模块实现多尺度信息的融合,增强网络对不同尺度雨滴特征的学习能力。随后,采用带有跳跃连接的自动编码器精确去除不同尺度的雨滴。此外,本网络引入Huber感知损失函数,在像素差异和结构相似上对网络进行双重约束。通过在合成数据集和真实数据集上的实验验证,MSFGAN表现出优于其他去雨方法的性能,能够高效的去除不同大小、形状的雨滴,实现从有雨图像到无雨图像的精确转换。(2)针对背景细节容易丢失以及去雨时间长的问题,提出了一种多尺度密集残差生成对抗络去雨算法(Multiscale Dense Residual Generative Adversarial Network for Raindrop Removal,MDRGAN)。首先生成网络由残差模块、卷积门控循环网络(Convolution Gated Recurrent Unit,CONV-GRU)和多尺度密集残差网络(Multiscale Dense Residual Network,MDRN)组成。在生成网络和判别网络中,设计并生成雨滴特征映射,以引导生成网络和判别网络在训练过程中更加关注雨滴区域,使生成网络有针对性地去除雨滴区域。判别网络可以判断生成图像的雨滴区域是否真实。该判别网络使用光谱归一化来实现Lipschitz约束,确保设计的算法的稳定性和收敛性。MDRGAN在合成数据集和真实数据集上进行了实验验证,结果表明MDRGAN能够在恢复背景细节的同时减少计算时间,每幅图像的去雨时间仅消耗0.25秒。此外,将去雨方法与目标检测器结合进行了测试,选择YOLOv9作为目标检测器,结果显示相较于带雨滴原图像,目标检测器能够正确检测出去雨滴图像中的物体,从而在一定程度上验证了MDRGAN在自动驾驶系统中的潜在可能性。此结果为后续进一步整合系统、开展传感器融合等研究工作奠定了坚实的基础,有助于推动图像去雨技术的深入发展与应用。

关键词：生成对抗网络图像去雨多尺度特征融合密集残差网络自动编码器

镍钴物料的来源分析及进口可用做原料的可行性探讨

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冶金分析 2024年第6期44卷 49-56页

作者：余淑媛王刚徐勤任聪孙乐纯冯均利深圳海关工业品检测技术中心广东深圳518067 深圳市检验检疫科学研究院广东深圳518045 蛇口海关广东深圳518054

对一例申报为“镍钴物料”的进口货物进行多技术联用表征,通过分析确认其来源属性,并对其是否可用作原料的可行性进行了探讨,结果为进口监管提供了技术支撑。采用X射线荧光光谱分析、碳硫分析、顶空气相色谱质谱分析、裂解气相色谱质谱... 详细信息

对一例申报为“镍钴物料”的进口货物进行多技术联用表征,通过分析确认其来源属性,并对其是否可用作原料的可行性进行了探讨,结果为进口监管提供了技术支撑。采用X射线荧光光谱分析、碳硫分析、顶空气相色谱质谱分析、裂解气相色谱质谱分析、X射线衍射分析、电镜能谱分析、电位滴定分析、原子吸收光谱分析、热重分析、感观检测等多种技术手段进行测试,并与相关文献资料对比进行溯源分析,对样品进行微观形貌、元素组成、物相组成、毒害物质、有机物等特征的分析。结果表明:样品主要为镍钴锰酸锂三元材料,还含有少量金属铝屑、单质碳以及有机物,具有锂离子电池正极片的组成特征,结合样品的外观和组成特征,确认样品是锂离子电池正极片的回收粉料。

关键词：镍钴物料电池回收料多技术表征来源分析