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为了解决传统验证码识别方法效率低,精度差的问题,设计了一种先分割后识别的验证码处理方案。该方案在预处理阶段用中值滤波去噪,再利用霍夫变换对图像字符进行矫正;在字符分割阶段,利用垂直投影算法确定验证码字符块个数,以及字符坐标点,再用颜色填充算法对验证码进行初步分割,根据分割后的字符块数量对粘连字符进行二次分割;在识别阶段,我们对LeNet-5网络进行了改进,修改了输入层,并用全连接层替换了LeNet-5网络中的C5层,以此来对验证码字符进行识别;实验表明,对于非粘连验证码和粘连验证码,单张图片分割时间为0.14和0.15ms,分割准确率为98.75%和97.25%,识别准确率为99.99%和97.7%;结果表明,该算法对验证码分割和识别都有着很好的效果。 相似文献
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肥胖人群是特殊人群,通过实时检测血压,可以预防高血压,大大降低由高血压引起的各种并发症。为了解决现有算法对肥胖人群血压测量准确度不高的问题,提出一种基于Stacking集成机器学习的血压计算模型,该模型将K近邻、极端随机树、lightGBM回归模型作为初级学习器,线性回归模型作为次级学习器。通过使用长桑技术设备提取并建立PPG特征值数据集,将数据集分成非肥胖人群(BMI<25)和肥胖人群(BMI>25),并把身体质量指数(BMI)作为新的特征参数加入到模型进行训练和测试。实验结果:在非肥胖人群中,Stacking模型测量收缩压和舒张压的评价指标RMSE/MAE分别为6.611/5.410和4.368/3.242;在肥胖人群中,Stacking模型测量收缩压(SBP)和舒张压(DBP)的评价指标RMSE/MAE分别为6.394/4.979和4.350/3.233。实验结果表明,该Stacking模型对肥胖人群的血压计算精度明显高于非肥胖人群,且测量结果符合AAMI国际电子血压计标准(RMSE<8 mmHg,MAE<5 mmHg),提高了肥胖人群血压测量的准确度,可... 相似文献
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<正>苹果模式开创研究室领导生产制造关于3D打印,大家的认识可能都是来自于一个非常著名的演说,或者叫奥巴马的国情咨文。我这里有奥巴马就职演说的两段话,给大家分享一下。第一段话是在他演讲中,谈到美国经济和科技转型的时候,并没有任何一个字眼提到"企业",谈的比较多的是这几个词,一个叫Research 相似文献
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1工艺流程及长度偏差现状气门锻造前经过下料,部分再经过摩擦焊接,再到电镦,紧接其后进行锻造,见图1。由于锻造后长图1气门锻造示意图度不一致,机加第一道工序就要切总长,切到一致。切总长一般用砂轮切割机以切断的形式或专用车床以偏端面的形式完成。由于砂轮切割机切断需要较长的切割量,常常不得不加长杆长以确保能切割。而车床如加工余量大则需要多道切削才能完成。目前,多数气门制造厂家对气门电镦(锻造)后长度偏差控制都不理想。偏差5mm左右常见,达到10mm也不鲜见。那么,为何长度控制这么难呢?2长度偏差原因、影响及控制措施引起气门电镦(锻造)后长度偏差大的原因是多方面的,影响因素是复杂的,控制措施必须是综合的。主要方面简述如下:1下料长度偏差下料一般用砂轮切割机,也有用冲剪设备。后者偏差一般很小,可不考虑。前者一般偏差较大。它对锻造后总长的影响和电镦的长度控制方式有关。对于电镦时用行程开关控制终点位置的情况,下料偏差对锻造后总长的影响很微小,主要反映在头部厚度微量增减。但对于电镦时采用测量缩短量控制终点位置的情况,下料偏差对锻造后总长的影响就直接反映在杆部长度偏差。一般说来,经常抽查长度,仔细调整设备,下料偏差控制到1mm... 相似文献
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陕西煤业安全生产信息共享平台基于包括陕西煤业、矿业公司、矿端三级架构,采用最新的互联网、大数据、空间信息等技术,以“图、表、库、流程”为核心支撑,将各个矿井分散、孤立的矿山开采、掘进、机电、运输、通风、地测、防治水、环保、科研等9大类生产管理信息和监测监控、综合自动化、双重预防、应急救援等4大类安全保障数据以及生产、调度、销售等3大类运营数据,全部统一集成到一个信息平台上,实现安全生产信息的集成和共享,支撑陕煤集团对煤矿安全生产状况“看得见、管得了、控得住”的安全生产管理目标。 相似文献
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当前世界上排前几位的超级计算机都基于大量CPU和GPU组合的混合架构,它们对某些特殊问题,譬如基于FFT的图像处理或N体颗粒计算等领域可获得很高的性能。但是对由有限差分(或基于网格的有限元)离散的偏微分方程问题,于CPU/GPU集群上获得较好的性能仍然是一种挑战。本文提出并测试一种基于这类集群架构的混合算法。算法的可扩展性通过区域分解算法实现,而GPU的性能由基于光滑聚集的代数多重网格法获得,避免了在GPU上表现不理想的不完全分解算法。本文的数值实验采用32CPU/GPU求解用差分离散后达三千万未知数的偏微分方程。 相似文献
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