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场景图像分割一直是机器视觉学习中较为复杂的重难点问题.本文在机器视觉注意力机制学习方法的基础上,融合人类对事物个体的认知,提出场景对象的Focus+Context语义表征,将对象类别信息带入图像底层特征学习中,运用概率统计理论,在抽象层上建模局部区域对象,再联合上下文语义信息推理全局与局部区域对象之间的关系,以实现类内焦点对象(Focus)突出的场景语义分割.实验验证,基于Focus+Context的语义表征和建模能够增加对象的识别率,尤其是在小样本环境下,所提出的方法能极大地简化场景的理解. 相似文献
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由于发电机受到结构和安装方面限制,转子绕组经常处于高速运行状态,其发生绝缘故障的几率很高,常常会造成转子接地。本文针对机组转子接地保护动作跳机问题进行分析,通过对故障断路器的现场排查,判别故障原因[1]。并提出了故障处理的更换措施,解决了转子接地保护导致跳机的问题,维护了机组的安全、高效运行。 相似文献
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采用机械力化学法,以磷钨酸-柠檬酸为复合水解剂处理竹浆纤维,再进一步加入半胱氨酸,使降解的纤维素发生接枝反应,从而在水相中一锅法制备高荧光、高量子产率荧光纳米纤维素(fluorescent cellulose nanocrystals, F-CNC)。研究考察了半胱氨酸溶液浓度、反应时间、反应温度等因素对F-CNC的得率和荧光强度的影响。采用紫外分光光度计(UV-vis)、荧光分光光度计、透射电子显微镜(TEM)、傅里叶红外光谱仪(FTIR)、核磁共振光谱仪(NMR)、X-ray光电子能谱(XPS)、X射线衍射仪(XRD)以及热分析仪(TGA)等对F-CNC的光学性质、形貌结构、化学结构、晶体结构以及热稳定性等进行了表征分析。结果表明,半胱氨酸溶液浓度为1mol/L,反应时间为8h,反应温度为140℃,F-CNC的得率为56.8%,荧光量子产率达到34.24%,荧光寿命达到3.44ns,且F-CNC的直径在20~40nm,长度为150~300nm。基于机械力化学法制备F-CNC工艺简便、绿色环保且所制备的F-CNC在水中具有良好的分散性,在防伪和生物传感器中具有潜在的应用前景。 相似文献
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以铁尾矿粉、粉煤灰作为原料,通过高温烧结过程制备出了铁尾矿陶粒.采用X-射线衍射(XRD)和扫描电子显微镜(SEM)分析了铁尾矿陶粒的晶相与微观结构,系统研究了铁尾矿含量、煅烧温度及保温时间对铁尾矿陶粒性能的影响,确定较优的铁尾矿含量、煅烧温度及保温时间.结果表明:随着铁尾矿含量、煅烧温度及保温时间的增加,铁尾矿陶粒的堆积密度、表观密度及筒压强度显著增强;较优的铁尾矿含量(质量分数)为70%,铁尾矿陶粒较优的煅烧工艺制度为1100℃、保温40 min.随着煅烧温度及保温时间增加到1100℃及40 min,铁尾矿陶粒主要由CaSiO3,Al2SiO5,MgSiO3,Ca2Fe2O5,Ca7Si2P2O16及CaAl2Si2O8晶相构成.煅烧温度低于900℃、保温时间为10 min时,陶粒由松散的微米级及亚微米级尺寸的颗粒及孔洞构成;随着煅烧温度、保温时间分别增加到1100℃、40 min,铁尾矿陶粒中存在尺寸为数百微米的致密无规则颗粒,从而使陶粒密度、筒压强度显著提高. 相似文献
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无水酒精恒沸精馏塔的动态模拟计算 总被引:2,自引:0,他引:2
对无水酒精恒沸精馏工艺中恒沸精馏塔进行模拟计算。首先针对恒沸精馏塔利用各组分相平衡关系建立MESH方程,同时考虑到乙醇-水-苯体系具有很强的非理想性的液相,利用马丁-侯81型状态方程(M~H EOS)确定气相逸度和焓,采用松弛法计算得到三元组分在各层理论塔板上的组成情况。为了研究提馏段理论塔板数对塔底产品的影响,在进料条件确定的条件下,改变提馏段理论塔板数,得到了塔底产品的不同组成的变化特性,为恒沸精馏塔的操作与设计提供参考,验证了动态模拟的正确性和优越性。 相似文献
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分析池火热辐射半经验模型的预测精度随汽油池火油池直径的变化。运用MATLAB 分析了各组合模型热辐射通量预测值与实验值之间的误差,筛选出用于预测汽油池火的热辐射通量的最优组合模型。结果表明,采用本文拟合的汽油热辐射系数ηrad能提高固体火焰模型热辐射通量的预测准确性,采用经典固体火焰模型及本文提出的热辐射系数公式的组合模型为最优组合模型。当池火直径为0.3~22.3 m 时,最优组合模型的预测值与实验值的归一化均方误差低于0.05,该组合模型的预测准确度高于Mudan 模型与Shokri-Beyler 模型等其他半经验模型。 相似文献