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一种基于YOLO算法的口罩佩戴检测研究

介绍了机器学习的基本概念和常见类别(有监督学习、无监督学习、强化学习),介绍了深度学习的概念、基本技术以及它与机器学习的关系,研究了基于神经网络的的YOLO算法在实际生活中的应用,如检测目标人物是否佩戴口罩,并对实际模型的性能进行评估及模型优化方向作思考.     

3D视觉和扫描技术在内星轮冷精整生产中抓取和测量应用实例

在传统工业生产快速朝着智能化和数字化转型发展的今天,各类智能化技术层出不穷;随着近些年3D视觉以及3D扫描技术的不断发展和成熟,相关的技术也越来越多的被运用到智慧物流、快速扫描测量、AI等领域;3D视觉技术能帮助传统工业机器人完成更加复杂的动作,并通过算法实现深度学习,并具备快速计算运动路径的能力;比如依靠3D视觉技术,实现工业机器人对于上、下料动作路径的运算,实现物料的无序抓取,被抓取的物料可以随机无需排列摆放,这在以往工业运用中是难以实现的。     

胶莱盆地南部大盛群、王氏群的划分与对比

胶莱盆地在胶东半岛地质构造及造山带研究中占有重要地位,其巨厚的白垩系陆相沉积是石油系统多年的研究目标。胶莱盆地南部白垩纪的岩石地层序列较其北部更为复杂,其认识几经反复,其中尤以大盛群与王氏群和莱阳群的部分单位的关系为甚。本次工作通过详细对比其沉积层序、相互关系、古生物组合、岩石学特征及同位素年龄等因素,认为大盛群与王氏群属同一沉积层序,沉积基底相同、沉积环境相似、古生物群落时代一致,二者具有同时代、同沉积相、同岩石组合的一致性,应是一套地层,建议今后使用统一地层名称。     

一种改进启发式算法在解决组合优化问题中的应用

启发式算法是解决组合优化问题的良策,介绍了一种改进的启发式算法和该算法在解决组合优化相关问题上的应用,分析该算法的详细流程,并通过仿真实验验证该算法的性能,并对其优势和不足进行了分析。     

岩移沉降观测中数据缺失的一种估算方法

在矿区的岩移沉降观测过程中,由于环境、人为等原因导致观测数据缺失问题,损害了整体观测数据的完整性,影响后续沉降趋势预测.文中提出了一种最大期望算法,通过计算极大似然估计,交替执行E步和M步,最终得到观测缺失数据填补值.利用某矿区实测数据进行实验,对比分析发现最大期望算法对缺失数据填补更接近实际测量值,在实际应用中有一定参考价值.     

基于1D CNN与XGBoost的恶意代码纹理检测

恶意代码数量已经呈现爆炸式增长,对于恶意代码的检测防护显得尤为重要.近几年,基于深度学习的恶意代码检测方法开始出现,基于此,提出一种新的检测方法,将恶意代码二进制文件转化为十进制数组,并利用一维卷积神经网络(1 Dimention Convolutional Neural Networks,1D CNN)对数组进行分类和识别.针对代码家族之间数量不平衡的现象,该算法选择在分类预测上表现良好的XGBoost,并对Vision Research Lab中的25个不同恶意软件家族的9458个恶意软件样本进行了实验.实验结果表明,所提的方法分类预测精度达到了97％.     

面向分拣机器人的珍珠形状视觉检测方法

针对人工进行珍珠形状分拣效率低、精度不稳定等问题,提出基于机器视觉的珍珠形状检测方法;采用背光成像方式消除珍珠表面纹理和光泽的影响,对获取的珍珠图像进行同态滤波等预处理算法,提高图像对比度;为了解决相互接触珍珠影响珍珠轮廓提取的问题,采用分水岭算法对珍珠图像进行分割,得到了独立存在的珍珠个体,再通过连通域标记、质心算法对珍珠进行定位;根据国家标准对珍珠形状的规定,基于珍珠图像信息建立珍珠形状参数模型,对珍珠形状进行量化;实验结果表明,不同形状的珍珠样本的检测误差为0.63%,形状统计精度为100%,算法耗时24 ms;该方法可准确高效地对珍珠进行分拣分级,具有一定的实用价值。     

基于视频点播技术的远程网络课程平台设计研究

简要介绍了开设远程网络课程的必要性和视频点播技术的核心原理,根据目前网络环境的特点和已有的多媒体技术,结合教育体系的需求进行了基于视频点播技术的远程网络课程平台设计研究。该平台中储存了海量且全面的可用于自主学习的学习视频资料,学生们可以突破时间与空间的限制不断进行学习,以达到有效提升自我的目的。     

掺钪AlN材料特性及HBAR器件性能研究

该文基于掺钪AlN薄膜制备了高次谐波体声波谐振器(HBAR),研究了钪(Sc)掺杂浓度对AlN压电薄膜材料特性及器件性能的影响。研究表明,当掺入Sc的摩尔分数从0增加到25%时,压电应力系数e₃₃增加、刚度 下降,导致Al₁-_xSc_xN压电薄膜的机电耦合系数 从5.6%提升至15.8%,从而使HBAR器件的有效机电耦合系数 提升了3倍。同时,当Sc掺杂摩尔分数达25%时,Al₁-_xSc_xN(x为Sc掺杂摩尔分数)压电薄膜的声速下降13%,声学损耗提高,导致HBAR器件的谐振频率和品质因数降低。