不同处理条件下几种松树花粉的扫描电镜观察

以油松、马尾松和巴山松3种松树的气囊型花粉为材料,以直接晾干和常规生物电镜样品制备两种方法做处理,对以上3种气囊型花粉进行了两种不同处理后的扫描电镜观察,并对两种不同处理的效果进行了分析,以期对相关的科研工作者和电镜工作者提供一些有价值的信息。     

国有资产存量流动探析

国有资产存量流动探析张国云西藏那曲地区经委（８５２０００）市场经济要求配置社会资源主要应靠市场，而现代企业制度则又要求通过促进国有资产存量流动，来推进企业组织结构调整。事实上，近年来在一些建材企业中出现的各种形式的合资、联合、兼并、购买、控股、参股等...     

FSNet: 基于频率特性的烟雾图像分割网络

烟雾图像分割是对烟雾进行识别与精准定位的基础, 是火灾预警的重要手段. 针对烟雾分割时存在过分割、欠分割以及边界拟合粗糙的问题, 本文提出一种基于频率分离特性的烟雾图像分割网络. 所提出的频率分离模块将特征图中的烟雾区域分离为低频主体部分和高频边界部分, 同时基于多任务学习设计多模块权重自适应损失函数对烟雾整体、主体、边界分别监督学习, 起到细化烟雾边界和改善烟雾整体分割结果的作用; 此外, 结合可变形卷积提出改进的空洞空间金字塔池化模块以解决其信息利用率低和特征关联性差的问题. 在对比实验中, FSNet的烟雾交并比为76.55%, 比基线网络提高了4.25%. 可视化分割结果可以看出, FSNet能有效缓解过分割、欠分割, 所得烟雾边界更平滑, 烟雾图像分割的整体性能获得较大提升.     

微机配料上料系统改造

分析了原微机配料上料系统的缺陷和故障 ,并进行了行之有效的改造 ,确保了计算机外围环境稳定可靠。经一年多运行 ,改造后的微机上料配料系统技术指标先进 ,并取得了较好的经济效益。     

基于深度帧差卷积神经网络的运动目标检测方法研究

复杂场景中的运动目标检测是计算机视觉领域的重要问题,其检测准确度仍然是一大挑战.本文提出并设计了一种用于复杂场景中运动目标检测的深度帧差卷积神经网络（Deep Difference Convolutional Neural Network,DFDCNN）.DFDCNN由DifferenceNet和AppearanceNet组成,不需要后处理就可以预测分割前景像素.DifferenceNet具有孪生Encoder-Decoder结构,用于学习两个连续帧之间的变化,从输入（t帧和t+1帧）中获取时序信息;AppearanceNet用于从输入（t帧）中提取空间信息,并与时序信息融合;同时,通过多尺度特征图融合和逐步上采样来保留多尺度空间信息,以提高网络对小目标的敏感性.在公开标准数据集CDnet2014和I2R上的实验结果表明：DFDCNN不仅在动态背景、光照变化和阴影存在的复杂场景中具有更好的检测性能,而且在小目标存在的场景中也具有较好的检测效果.     

数字化声音数据压缩存储技术及其实现

为了在有限的空间存储更多的声音数据,设计了一种声音数据压缩存储技术,介绍了该技术的原理,并编写了相应的软件,实践证明,该技术对声音数据有较高的压缩率。     

回顾美、英、澳教育改革目标,反思我国义务教育体制中的重要问题

美、英、澳三国在教育体制改革领域处于国际领先地位,分析这三个国家的教育改革目标取向,对思考我国义务教育体制改革有重要的借鉴作用,因此本文在分析了三国的教育体制改革的宏观基础之上,对我国的教育体制改革中的一角义务教育体制改革的教育券制度和校长负责制问题做一个微观的分析,以期对我国的义务教育体制改革有所借鉴。     

建材企业承包中值得研究的两个问题

根据近几年建材企业承包的实践情况,我认为有两个问题值得研究。一、应确立“企业是投资主体”的观点(一)承包要给企业注入活力。根据经济体制改革的要求,企业最终应成为投资主体,扩大再生产的主体应由国家转向企业。只有企业发展了,才能更好地促进整个国民经济的良