检索结果-南通市图书馆

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于多层级图像分解的图像融合算法

红外与激光工程 2022年第8期51卷 486-494页

作者：谭威宋闯赵佳佳梁欣凯复杂系统控制与智能协同技术重点实验室北京100074

不同类型的探测器在成像机理上有不同的侧重点,使得成像图像表征的信息也有所不同,导致单幅图像不能完整地反映场景的有效信息。因此,提取多源图像的互补信息,并去除其中的冗余信息,合成一幅能准确、完整表达场景的复合图像的技术成为... 详细信息

不同类型的探测器在成像机理上有不同的侧重点,使得成像图像表征的信息也有所不同,导致单幅图像不能完整地反映场景的有效信息。因此,提取多源图像的互补信息,并去除其中的冗余信息,合成一幅能准确、完整表达场景的复合图像的技术成为了图像处理领域中一项非常重要的技术,图像融合正是这类问题的一种有效解决方法。针对传统多尺度分解的图像融合方法易产生噪声和信息缺失的现象,文中提出了一种基于多层级图像分解的红外与可见光图像融合算法。首先,利用加权平均曲率滤波的边缘保持特性与高斯滤波的平滑特性,构建了多层级图像分解模型。在利用该模型将源图像分解为小尺度层、大尺度层和基层等3个不同层级。然后,针对基层,采用能量属性融合策略进行融合;针对大尺度层,采用复合融合策略进行融合;针对小尺度层,采用最大值融合策略。最后,将融合后的层级进行加和,以重构出最终的融合图像。实验结果表明:文中提出的基于多层级图像分解的图像融合算法能够有效降低噪声产生的概率,同时减少了融合后的信息缺失。

关键词：红外与可见光图像图像融合加权平均曲率滤波多层级图像分解融合策略

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

面向智能感知的小样本学习研究综述

航空学报 2020年第S01期41卷 15-28页

作者：宋闯赵佳佳王康梁欣凯复杂系统控制与智能协同技术重点实验室北京100074 复旦大学计算机科学技术学院上海200433

小样本学习指只利用目标类别的少量监督信息来训练机器学习模型。由于其实用价值,学术界和工业界提出很多针对该问题的解决方案,但是目前国内缺少该问题的综述。本文对国内外学者提出的小样本学习算法及基于小样本学习的目标检测算法进... 详细信息

小样本学习指只利用目标类别的少量监督信息来训练机器学习模型。由于其实用价值,学术界和工业界提出很多针对该问题的解决方案,但是目前国内缺少该问题的综述。本文对国内外学者提出的小样本学习算法及基于小样本学习的目标检测算法进行了系统的总结和探索。首先,给出了小样本学习的问题定义,列举其与其他一些经典的机器学习问题之间的联系,同时从理论上阐述小样本学习问题面临的挑战;接着,对基于小样本学习的图像分类进行了概述,并对其中代表性的工作进行介绍与分析;在此基础上,重点针对基于小样本学习的目标检测,特别是零样本条件下的目标检测问题,详细介绍和分析了现有的研究工作;最后,立足于现有方法的优缺点,从问题设定、理论研究、实现技术以及应用场景等几个方面对小样本学习的未来发展进行了展望,期望为该领域后续的研究工作提供启示。

关键词：小样本学习机器学习图像分类目标检测零样本学习

基于LSTM与孪生网络的序列图像视觉定位技术

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

现代防御技术 2019年第5期47卷 65-70页

作者：梁欣凯宋闯郝明瑞赵佳佳郑多复杂系统控制与智能协同技术重点实验室

军事领域离不开导航技术,而定位是导航的基础。尽管目前以卷积神经网络为代表的机器学习技术,已经在有关单张图像的六自由度位姿回归方面取得显著进展,其精度达到甚至超过基于手工特征提取的传统方式。然而,单张图像的位姿回归问题只参... 详细信息

军事领域离不开导航技术,而定位是导航的基础。尽管目前以卷积神经网络为代表的机器学习技术,已经在有关单张图像的六自由度位姿回归方面取得显著进展,其精度达到甚至超过基于手工特征提取的传统方式。然而,单张图像的位姿回归问题只参考了场景的结构化信息,缺乏序列图像间的时序关系,导致其位姿回归的损失函数不包含时空约束,最终限制了算法定位精度。针对单张图像六自由度位姿回归缺乏时空约束的问题,依靠长短期记忆网络(LSTM)对时序关系的捕捉优势,提出一类基于LSTM与孪生网络的视觉定位技术,其综合孪生网络与LSTM各自优势,将图像间运动视差信息与位姿时序信息同时作用于位姿预测,构建从序列图像到图像各自对应六自由度位姿信息的端对端深度神经网络,并通过开源数据库和仿真数据验证了算法的准确性和精度,为军事领域的视觉定位和协同跟踪奠定了基础。

关键词：视觉定位位姿估计深度学习长短期记忆网络孪生网络

动物性、植物性蛋白与鱼糜混合凝胶品质研究进展

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

食品工业科技 2025年第02期46卷 17-24页

作者：张馨月耿文豪田苗苗梁欣李欣蓉范馨茹赵前程大连海洋大学食品科学与工程学院大连市特色海洋功效成分开发与高值化利用重点实验室辽宁省海洋健康食品工程研究中心

凝胶特性是衡量鱼糜制品品质的重要指标。鱼糜制品因其营养价值高、味道鲜美、易储运等特点，深受消费者喜爱。随着我国食品制造业的快速发展以及消费群体的多元化，传统鱼糜制品已无法满足消费者对于均衡膳食以及感官特性的需求。因此... 详细信息

凝胶特性是衡量鱼糜制品品质的重要指标。鱼糜制品因其营养价值高、味道鲜美、易储运等特点，深受消费者喜爱。随着我国食品制造业的快速发展以及消费群体的多元化，传统鱼糜制品已无法满足消费者对于均衡膳食以及感官特性的需求。因此，新型鱼糜的开发逐渐受到关注，如何利用其他动物性、植物性原料实现具有良好凝胶特性的混合鱼糜制品已成为鱼糜加工行业的研究热点。本文对动物、植物性蛋白与鱼糜凝胶形成机制的研究进展进行汇总，对动物和植物蛋白分别通过促进蛋白间的交联和抑制鱼糜蛋白酶的活性有效地改良鱼糜凝胶性能、保水能力及微观结构等指标进行了阐述，并提出了现阶段混合鱼糜制品品质改良过程中存在感官品质差、改性机制不明确等问题，旨在为新型鱼糜开发及其凝胶特性改良方面的研究提供理论支撑，为进一步开发新型鱼糜提供指导方向。

关键词：鱼糜混合凝胶凝胶特性动物蛋白植物蛋白

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

教师教材观：新教材使用效能提升的重要支点

内蒙古社会科学 2025年第1期 197-204页

作者：张铭凯程姣姣西南大学西南民族教育与心理研究中心西南大学教育学部

教师教材观是教师对教材的根本性认识、立场和理念的内生性生成与衍射式呈现，直接影响着实践场域的教材运作及其效能提升。促进与新课程标准相适配的新教材价值实现，要把教师教材观作为重要视点和关键保障。回顾已有教师教材观可知，... 详细信息

教师教材观是教师对教材的根本性认识、立场和理念的内生性生成与衍射式呈现，直接影响着实践场域的教材运作及其效能提升。促进与新课程标准相适配的新教材价值实现，要把教师教材观作为重要视点和关键保障。回顾已有教师教材观可知，其主要表征为基于“我者”立场、“他者”立场和“交互”立场三种核心价值意识，这是推进教师新教材观重塑的前提性认识。而教师是教材使用中最关键的主体，教师教材观贯穿教材使用的全过程且孕育着教材的实践品格，这正是教师教材观影响教材的使用效能的价值机理。由此来看，提升新教材使用效能特别需要教师审慎理解教材变革、科学推进教材实践、自觉展开教材反思，由此塑造与新教材相适配的教师教材观。具体而言，可以从唤起教师对新教材使用的使命感、强化教师新教材使用的适应性测度、展开常态化教材使用的增值性引领、激活数智技术对教材使用的潜能和谋求教材创新使用的广泛性共识五个方面，探寻认知觉醒、过程监测、行动跟进、技术赋能和协同支持的教师教材观更新路向，最终以恰切、适配、有效的教师教材观保障新教材使用效能的不断提升和价值的稳步实现。

关键词：新课程标准新教材教师教材观教材使用效能立德树人

基于WOA优化FNN-PID的单晶硅加热炉炉温控制

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

半导体技术 2025年第1期50卷 86-94页

作者：周佳凯张洪江南大学机械工程学院江苏无锡214000 江苏省食品先进制造装备技术重点实验室江苏无锡易214000

针对单晶硅加热炉炉温控制的大惯性、强耦合、长调节时间等问题,提出了基于鲸鱼优化算法(WOA)的优化模糊神经网络(FNN)比例-积分-微分(PID)算法。通过测试实验装置的温度推算出模型表达式,采用WOA进行选代寻优,得到合适的PID参数,利用FN... 详细信息

针对单晶硅加热炉炉温控制的大惯性、强耦合、长调节时间等问题,提出了基于鲸鱼优化算法(WOA)的优化模糊神经网络(FNN)比例-积分-微分(PID)算法。通过测试实验装置的温度推算出模型表达式,采用WOA进行选代寻优,得到合适的PID参数,利用FNN对PID参数进行实时调整,以实现动态解耦。通过仿真软件进行仿真验证,并在搭建的模型上分别进行阶跃响应实验和信号跟随实验。仿真结果表明,相较于传统的PID算法和FNN-PID算法,基于WOA的优化FNN-PID算法有效提升了系统的升温速度且无超调。对加热炉进行升温实验,结果表明温度超调量最高为0.9℃,恒温区温控精度保持在±0.3℃,表明该方法可有效提升系统升温速度和稳定性。

关键词：多温区温度控制鲸鱼优化算法(WOA) 模糊神经网络(FNN) 比例-积分-微分(PID) 单晶硅加热炉

跨学科学习背景下小学语文与其他学科的关系属性

维普期刊数据库评论

在线全文

维普期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

教学与管理 2025年第2期 34-37页

作者：邱志凯重庆市渝北区中央公园小学校

《义务教育语文课程标准（2022年版）》首次将跨学科学习纳入学习任务群，旨在打破学科界限，培养学生的综合素养和创新能力。然而，在教学实践中，不少一线语文教师盲目地开展所谓的跨学科学习，致使学科间关系不清、关联不强，整个学... 详细信息

《义务教育语文课程标准（2022年版）》首次将跨学科学习纳入学习任务群，旨在打破学科界限，培养学生的综合素养和创新能力。然而，在教学实践中，不少一线语文教师盲目地开展所谓的跨学科学习，致使学科间关系不清、关联不强，整个学习过程混乱无序，未能形成解决真实问题的合力，收效甚微。基于此，可以从三个方面厘清跨学科学习背景下小学语文与其他学科的关系属性，提升跨学科学习的效果：一是借力型关系，借靠旁科学习活动，解决语文学习问题；二是助力型关系，依托语文学习活动，解决旁科学习问题；三是协力型关系，协同多科学习活动，解决综合学习问题。

关键词：小学语文跨学科学习借力型关系助力型关系协力型关系

Ga2O3/NiOx肖特基势垒二极管器件的性能优化研究

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

人工晶体学报 2025年

作者：王凯凯杜嵩徐豪龙浩厦门大学电子科学与技术学院(国家示范性微电子学院)

由于缺乏p型氧化镓(Ga2O3)，p型氧化镍(p-NiOx)通常被用于氧化镓肖特基势垒二极管（SBD）中，这类二极管通常采用结终端延伸（JTE）或异质结势垒肖特基（HJBS）结构。然而，NiOx对器件性能的影响尚未被充分研究。在本研究中，通过Sentau...

由于缺乏p型氧化镓(Ga2O3)，p型氧化镍(p-NiOx)通常被用于氧化镓肖特基势垒二极管（SBD）中，这类二极管通常采用结终端延伸（JTE）或异质结势垒肖特基（HJBS）结构。然而，NiOx对器件性能的影响尚未被充分研究。在本研究中，通过Sentaurus TCAD对JTE和HJBS结构中的NiOx影响进行了研究，并提出了一种结合NiOx/Ga2O3HJBS和NiOxJTE的新型Ga2O3肖特基二极管。在JTE结构中，击穿电压（BV）与NiOx掺杂浓度呈正相关，与NiOx倾斜角度呈负相关。在HJBS结构中，BV随NiOx场环（FR）的宽度和深度增加而提高，但随着FR与阳极边缘之间的间距增加而降低。新型复合器件的参数确定为10°倾斜角和3×1019cm-3掺杂浓度的NiOxJTE，以及5 μm宽、1.5 μm深和1 μm间距的NiOxHJBS环。实现了4.52 kV的击穿电压BV、5.68 mΩ·cm2的比导通电阻(Ron，sp)和3.57 GW/cm2的功率优值（PFOM），相比其他实验报道的数据，BV提升了113%，PFOM提升了132%。本研究为利用NiOxJTE和HJBS结构的垂直Ga2O3SBD设计提供了一种有效提升了BV和PFOM性能的方法。

关键词：

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

考虑地震强度不确定性的车站韧性评估方法

岩土工程学报 2025年第1期47卷 164-172页

作者：张陈龙张东明黄忠凯黄宏伟同济大学地下建筑与工程系上海200092 同济大学岩土及地下工程教育部重点实验室上海200092

地铁车站作为地下交通的枢纽,是社会经济交流和人员交往的重要组成部分,但其同时也面临着诸多灾害风险。以前包括地震在内的灾害,会对地下交通网络造成严重后果,也对城市功能造成重大损失。因此,地铁车站等关键交通枢纽的韧性评估对于... 详细信息

地铁车站作为地下交通的枢纽,是社会经济交流和人员交往的重要组成部分,但其同时也面临着诸多灾害风险。以前包括地震在内的灾害,会对地下交通网络造成严重后果,也对城市功能造成重大损失。因此,地铁车站等关键交通枢纽的韧性评估对于提高城市安全性和维护其功能至关重要。提供了一个考虑地震强度不确定性的综合韧性评估框架,用于评估浅埋地铁车站在地震灾害下的鲁棒性和快速恢复能力。该框架方法利用有限元软件,建立相关地铁车站数值模型;然后,通过所选择的地震动展开大量数值分析,以便生成关于峰值地面加速度(PGA)的地铁车站易损性函数;接着利用蒙特卡洛模拟进一步量化地震动强度不确定性,并最终确定车站在各个损伤阶段的概率。最终,通过联立地铁车站损伤概率与经济损失关系,考虑地铁车站的恢复路径和可恢复性,完成韧性评估。本研究通过该韧性评估框架和所计算出的韧性指标R,评价和讨论了性能恢复模型和场地条件对车站抗震韧性的影响。这项工作可以帮助地铁网络基于韧性的设计和管理,以支持对地震灾害的适应,从而促进相关决策者关于资源的有效分配。

关键词：地铁车站地震韧性地震易损性地震动不确定性恢复模型