基于AROP程序包的类Landsat遥感影像配准与正射纠正试验和精度分析

遥感影像的精确配准和正射纠正是进行图像融合、变化检测、图像镶嵌、定量遥感建模、多时相和多传感器影像协同应用的基础和前提。以美国国家航空和航天管理局下设LEDAPS(Landsat Ecosystem Disturbance Adaptive Processing System)课题组开发的配准与正射纠正程序包AROP(Automated Registration and Orthorectification Package)为例,详细阐述了其配准的原理与程序设计流程,并对其配准的精度进行了分析和评价。试验表明:AROP程序包算法能够找出足够的控制点,且控制点分布较为均匀,配准误差小于0.5个像元。误差特征表现为:扫描误差明显大于航向误差,误差的结果与影像漂移、DEM、坡度存在一定的相关性,高程和坡度是影响配准精度的主要因素之一。该程序包目前能够用于对我国CBERS影像的正射校正以及波段不匹配处理,但是对HJ卫星CCD影像数据配准还有待于进一步研究。     

基于专利分析的高频覆铜板发展态势研究

高频覆铜板是5G相关产业发展的核心基础,技术门槛高,市场前景广阔.为厘清高频覆铜板领域的发展态势,对高频覆铜板及其关键核心技术(树脂、纤维布、填料、铜箔等)的专利大数据进行全面挖掘和深入研究.结果表明:高频覆铜板领域仍处于高速发展期,树脂、纤维布、填料、铜箔等技术演进以实现稳定的介电常数、低介质损耗为目标.美国和日本的企业占据主导地位,日立、住友、松下、三菱等日企专利申请量排名前列.我国在高频覆铜板领域起步虽晚,但发展较快,形成了广东和江苏两大研发高地,涌现了生益科技、华正新材等优势企业,但整体上专利技术缺乏核心竞争力,且面临较强专利壁垒.据此,提出了我国高频覆铜板产业高质量发展的对策建议.     

程序设计课程应用主题作业教学效果分享

针对程序设计类课程的重要性高及如何提高此类课程教学质量的问题,分析影响程序设计课程教学质量的主要环节,阐述在教学过程中引入主题作业作为课外环节重要组成的价值,说明主题作业的若干构建原则和实施方法,结合实际的教学实践指出这种模式能切实提高程序设计类课程的教学效果。     

基于深度学习的多元信息嵌入推荐模型

传统的矩阵分解法只能简单提取低阶信息,特征组合单一,无法挖掘更多隐含信息。依赖稀疏的评分表已经无法满足个性化推荐。MovieLens数据集是研究推荐系统的经典数据集。通过改进神经协同过滤模型,使用多个嵌入层对MovieLens数据集所有信息进行嵌入分析,充分挖掘隐含信息,使得推荐算法更有实用意义。通过在MovieLens-100k和MovieLens-1m上设置多组对照实验表明,该改进模型不仅学习了更多信息,而且与神经协同过滤模型相比,其错误率显著减小。     

面向车规级芯片的对象检测模型优化方法

卷积神经网络复杂的网络结构使得模型计算复杂度高,限制了其在自动驾驶等实际终端场景中的应用。针对终端场景下的计算资源受限的问题,本文从轻量化深度模型设计和车规级芯片模型部署验证两方面进行研究。针对深度模型计算效率和检测精度的矛盾,本文设计了基于中心卷积的轻量化对象检测模型,实现功耗低且精度高的模型性能。进一步,本文基于量化感知训练的模型加速部署方法在车规级芯片上开展了系统级部署验证,在车规级芯片tda4上成功实现了高效的对象检测模型,在自动驾驶场景中取得了良好的性能。     

水轮发电机组闭路自循环通风散热分析

本文对"一带一路"EPC总包项目老挝XPXN电站水轮发电机通风散热系统进行了研究.该机组转速高、容量大,通风结构复杂.常规的网络法通风计算已无法满足设计要求,因此使用Fluent软件对封闭双路径自循环、轴向通风系统的水轮发电机内部空气流动和发热固体部件进行耦合传热模拟计算,并进行现场测量验证.结果 表明:使用CFD数值模拟计算能够全面展示发电机内部流场的流动特性和各部件的温度分布规律,并在总风量设计时有足够的安全余量,但数值模拟计算的温度结果与现场实测温度相比尚存精度不足的问题.     

喷射超高韧性水泥基复合材料的力学性能研究

超高韧性水泥基复合材料(Ultra High Toughness Cementitious Composites,UHTCC)是一种具有良好变形性能、裂缝控制能力和耐久性能的新型水泥基复合材料,特别适用于大坝、灌渠等水工结构的加固和修补。然而现有UHTCC材料在喷射施工过程中存在难泵送、易堵管和与结构面粘结性能差等问题,难以实现大面积快速施工,制约了该材料在实际工程中的推广和应用。本文研制出了一种可连续喷射、回弹率低的UHTCC材料,同时保证了喷射过程中纤维的均匀分散,材料硬化后仍具备拉伸应变硬化和多缝开裂特征。喷射UHTCC的压缩性能、直接拉伸性能和抗折性能试验结果显示,该材料28 d龄期抗折强度为10.30 MPa,拉伸强度为2.33 MPa,拉伸应变稳定在1.5%以上,具有延性破坏特征和良好的控裂性能,其性能可满足一般水工结构的表面加固和修补要求。     

基于BP神经网络的盲数字水印算法

该文将二值水印嵌入到宿主图像的小波变换域的低频分量中,利用BP神经网络很好的非线性映射和自学习、自适应学习特点实现水印信息的盲提取,仿真实验结果表明该算法既能抵抗常规的图像处理攻击,也能抵抗一定程度的几何攻击,如JPEG压缩、剪切、加噪和滤波等,具有较好的鲁棒性和不可见性。     

基于随机森林算法的对冲锅炉出口NOx排放量预测模型研究

对冲锅炉中的仪器测量具有滞后性,导致控制系统作用始终落后于被控对象。为了提前了解对冲锅炉出口NOx排放量随工况变化的趋势,需要对对冲锅炉出口的NOx排放量进行快速并准确地预测。以实际运行的机组数据为基础,采用随机森林（random forest,RF）算法建立1 000 MW对冲锅炉机组的出口NOx排放量预测模型,并使用Spearman系数对对冲锅炉特征进行筛选,进一步降低模型计算时间。结果表明,随机森林模型预测结果的均方根误差为10.182 mg/m3,决定系数为0.913,可见基于特征选取的随机森林模型结构能实现对冲锅炉出口NOx趋势的提前预测。