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深度融合频域和空间域特征的多粒度动态场景图像去模糊网络

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模式识别与人工智能 2024年第6期37卷 557-569页

作者：陈姿含张红云苗夺谦蔡克参同济大学电子与信息工程学院上海201804 同济大学嵌入式系统与服务计算教育部重点实验室上海201804

动态场景下的图像去模糊具有高度的不适定性,相机与被拍摄目标之间的相对运动使模糊呈现非均匀性.现有深度学习方法大多集中于空间域而忽略频域对于结构及细节恢复的潜在贡献,导致去模糊效果欠佳.为了解决此问题,文中重新审视频域信息... 详细信息

动态场景下的图像去模糊具有高度的不适定性,相机与被拍摄目标之间的相对运动使模糊呈现非均匀性.现有深度学习方法大多集中于空间域而忽略频域对于结构及细节恢复的潜在贡献,导致去模糊效果欠佳.为了解决此问题,文中重新审视频域信息在图像去模糊中的作用,提出深度融合频域和空间域特征的多粒度动态场景图像去模糊网络.首先,提出频域门控的频空特征深度融合模块,充分挖掘空间域和频域信息间的相关性,减少融合后特征的冗余,增强两域之间的互补.然后,构建多粒度去模糊网络,充分利用空间域和频域中的不同粒度信息进行从粗到细的图像去模糊.最后,针对训练和测试时输入特征图尺寸不同导致的频域特征图分辨率不匹配问题,采用频域分辨率自适应的测试策略,保持频率变化的一致性.在合成数据集GoPro、HIDE和真实数据集RealBlur上的实验表明文中网络在重建清晰图像方面表现较优,同时参数量及效率具有一定的竞争力.

关键词：动态场景图像去模糊多粒度去模糊网络频域门控频空特征深度融合自适应测试

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基于IERs的闭环供应链碳减排最优决策研究

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基于IERs的闭环供应链碳减排最优决策研究

作者：梁兴参天津职业技术师范大学

学位级别：硕士

为了实现双碳目标,不少地区实行碳交易机制以激励企业减少碳排放,且消费者的环保意识不断增强,愈来愈青睐低碳产品,企业需要关注碳交易机制和消费者低碳偏好等因素带来的影响,并对策略进行调整。另一方面,对废旧产品的回收再制造,不但... 详细信息

为了实现双碳目标,不少地区实行碳交易机制以激励企业减少碳排放,且消费者的环保意识不断增强,愈来愈青睐低碳产品,企业需要关注碳交易机制和消费者低碳偏好等因素带来的影响,并对策略进行调整。另一方面,对废旧产品的回收再制造,不但能帮助降低生产成本,而且与生产新产品相比,对废旧产品进行回收再制造所产生的碳排放量更少,是企业在碳交易机制下实现碳减排的重要途径,因此,绿色发展时代下的闭环供应链的管理决策问题成为了研究的热点。然而,废旧产品存在质量差异,在回收再制造过程中,由于检测误差率(inspection-error-rates,IERs)的存在,回收商可能会错误地归类废旧产品,进而影响再制造生产与供应链的碳排放。鉴于此,本文基于回收过程存在IERs的情况,运用Stackelberg博弈方法构建并求解考虑碳交易的闭环供应链决策模型,探讨了IERs、再制造产品碳排放比例、碳交易价格对闭环供应链决策、碳排放及利润的影响;运用变分不等式和修正投影算法分别构建和求解闭环供应链网络模型,探讨IERs、碳交易价格、利润分享比例对网络均衡的影响;通过运用博弈理论和Shapley值法构建企业协同碳减排决策模型,分析了IERs、碳减排技术成本系数、绿色营销成本系数对闭环供应链决策、碳排放及利润的影响。研究发现:(1)IERs的适度降低,可促进回收再制造,减少供应链的碳排放总量,同时提升制造商、回收商的利润;废旧产品再制造率、再制造产品的碳排放比例、碳交易价格及检测成本系数均会影响IERs的最优值;(2)碳交易价格的升高会促使制造商加大对碳减排技术的投入;(3)在单一闭环供应链中,IERs的降低会使碳减排率和绿色营销努力程度的最优值先降低后升高,而在多供应链竞争的网络中,检测误差率的降低可能使碳减排率的最优值升高或先升高后降低;(4)碳减排技术和绿色营销的成本系数的升高能促进回收再制造,但会降低碳减排率和绿色营销努力程度;(5)闭环供应链的企业可在企业协同碳减排决策模式下运用Shapley值法分配利润,实现三方共赢。本文丰富了基于IERs的闭环供应链模型的基础理论研究,为IERs、闭环供应链决策等相关研究提供参考价值,同时为供应链对检测误差率控制和碳减排技术投入的绿色发展决策提供理论指导。

关键词：闭环供应链检测误差率碳交易机制碳减排

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一种用于智能零售视觉结算的增量学习方法

南京理工大学学报 2024年第1期48卷 74-81页

作者：陈昊魏秀参肖亮南京理工大学计算机科学与工程学院江苏南京210094

为了解决智能零售视觉结算任务中的增量学习问题,提出一个新颖的基于数据增广的三元组模型,由合成网络、渲染网络和检测网络组成。合成网络与渲染网络协同学习,将单品示例图像以数据增广方式生成分布接近真实数据的渲染视觉结算图像。... 详细信息

为了解决智能零售视觉结算任务中的增量学习问题,提出一个新颖的基于数据增广的三元组模型,由合成网络、渲染网络和检测网络组成。合成网络与渲染网络协同学习,将单品示例图像以数据增广方式生成分布接近真实数据的渲染视觉结算图像。在增量学习阶段,原有产品和新产品的示例图像协同学习,生成包含新产品的结算图像。所有渲染视觉结算图像被用于训练检测网络,训练好的模型能同时识别原有产品和新产品。试验结果表明,该模型具有相较于现有增量学习方法更优异的对抗灾难性遗忘能力,增量后的结算准确率为64.90%,遗忘率为3.63%,优于现有最佳方法的4.38%。

关键词：视觉结算增量学习合成渲染目标检测

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失败学三大定律

发明与创新（大科技） 2004年第12期 10-10页

作者：辛参

日本失败学会会长、工学院大学教授烟村洋太郎说:我是在2002年得到各方帮助从而创立失败学会的.失败学所要研究的是:从过去的失败中总结经验、积累知识,用以指导现在的行动并预测将来,努力不犯同样的错误.

关键词：失败学定律会长总结经验日本预测创立学院大学教授指导

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轮胎设计中的仿生学

发明与创新（大科技） 2005年第3期 10-10页

作者：辛参

轮胎对汽车的重要性不言而喻,轮胎设计师们已经开始了对动物运动原理的探究,以期设计出更安全、更优质的轮胎.为了保持运动中的稳定性、安全性、准确度和灵敏度,各种动物都有自己的高招,新近推出的轮胎中就有不少是仿生学作品.

关键词：轮胎设计汽车运动原理安全性稳定性灵敏度动物重要性准确度仿生学