玉水水库工程设置灌溉运行控制水位的合理性分析

泸州市纳溪区玉水水库规划灌区为中型规模,为满足灌区内高程300m以下耕园地自流灌溉的要求,在工程设计中设置了灌溉运行控制水位。从玉水水库的项目建设条件、规划设计过程出发,基于水库优化调度思想,探讨灌溉运行控制水位的概念、运用原理及过程,并通过设计方案的综合比选,论证玉水水库设置灌溉运行控制水位的经济合理性。     

基于语音人工智能的“黑广播”监测方法研究

"黑广播"会扰乱正常信号,破坏空中电波秩序,对社会危害极大,因此,对"黑广播"进行监测与打击是无线电管理的重要工作之一。根据广播语音内容甄别"黑广播"是最可靠的识别方式,传统的"黑广播"识别依靠人工听取广播内容,成本高、效率低,基于自动语音识别技术的方式大多依托在线网络语音服务,难以应对离线实时监测场景。本文提出一套基于语音人工智能的"黑广播"监测识别技术,提取语音声学矩阵信息并利用神经网络进行识别,可在离线情况下实现"黑广播"的实时侦测。     

基于深度学习的秀丽隐杆线虫显微图像分割方法

利用计算机实现自动、准确的秀丽隐杆线虫(C.elegans)的各项形态学参数分析,至关重要的是从显微图像上分割出线虫体态,但由于显微镜下的图像噪声较多,线虫边缘像素与周围环境相似,而且线虫的体态具有鞭毛和其他附着物需要分离,多方面因素导致设计一个鲁棒性的C.elegans分割算法仍然面临着挑战。针对这些问题,提出了一种基于深度学习的线虫分割方法,通过训练掩模区域卷积神经网络(Mask R-CNN)学习线虫形态特征实现自动分割。首先,通过改进多级特征池化将高级语义特征与低级边缘特征融合,结合大幅度软最大损失(LMSL)损失算法改进损失计算;然后,改进非极大值抑制;最后,引入全连接融合分支等方法对分割结果进行进一步优化。实验结果表明,相比原始的Mask R-CNN,该方法平均精确率(AP)提升了4.3个百分点,平均交并比(mIOU)提升了4个百分点。表明所提出的深度学习分割方法能够有效提高分割准确率,在显微图像中更加精确地分割出线虫体。     

量子信息技术在金融业的探索应用

上世纪七十年代,量子信息技术在量子力学和信息科学的交叉研究中而产生,其主要研究方向包括量子通信、量子计算、量子存储与量子传感等。近年来,随着量子信息技术的研究取得重大突破,量子信息技术的应用价值进一步凸显。本文首先介绍量子信息技术的起源及定义;其次简要介绍量子通信、量子计算、量子存储和量子传感等技术,并结合金融行业发展特点,探索出各项量子信息技术在金融业的应用场景;最后详细分析量子信息技术给金融业带来的巨大挑战,并给出具体发展建议。