基于深度概率图模型的鲁棒人脸画像合成

针对基于数据驱动的人脸画像合成算法像素特征缺乏对光照变化和复杂背景的鲁棒性,常合成低质量的画像的问题,文中提出基于深度概率图模型的鲁棒人脸画像合成算法.采用预处理方法调整测试照片的光照亮度和人脸姿态,使之与训练照片一致.采用深度特征代替像素特征进行近邻匹配,采用深度概率图模型对画像重建权重和深度特征权重联合建模,得到合成画像的最佳重构表示.为了提高画像合成速度,提出快速近邻搜索方法.实验验证文中算法的鲁棒性和快速性.     

青城子矿集区杨树金矿区石榴云母片岩地球化学特征及矿床成因

青城子矿集区是中国重要的铅锌银金矿集区,地处华北地台北缘东段辽吉裂谷内,区内产出多处小型至大型铅锌矿床及金银矿床,而杨树金矿床是典型的金矿床。杨树金矿床的矿体赋存于大石桥组三段四层、五层及其与盖县组底部接触带中,呈层状、似层状产出。对杨树金矿区赋矿围岩石榴云母片岩的地球化学特征进行了研究,结果表明:石榴云母片岩具有富硅、富铝特征,富集大离子亲石元素Rb、K及高场强元素U、Sm、Ce等,亏损Ba、Nb、Sr、P和Ti等元素,轻重稀土元素分异明显,轻稀土元素较重稀土元素富集。通过对样品进行原岩恢复和构造背景判别,结合前人研究成果,认为杨树金矿区赋矿围岩石榴云母片岩原岩为泥岩或砂岩,形成于被动大陆边缘,推测该矿床为变质—岩浆热液叠加型金矿床。     

思维导图在《微机原理及接口技术》教学中的应用

思维导图作为一种可视化图形思维工具，可以有效表征知识体系、层次关系。本文针对《微机原理及接口技术》课程教学现状，介绍了思维导图的特点，分析了思维导图应用于该课程教学中的作用和意义，给出了用 MindManager软件绘制的8086CPU内部结构和输入输出接口的思维导图案例。教学实践证明，思维导图在《微机原理及接口技术》课程教学中可以激发学生学习兴趣，帮助学生建立“整体-局部”思想，促进学生对知识的理解和记忆，提升教学效果。     

思维导图在甲状腺次全切术后护理中的应用及对并发症发生的影响

目的:对思维导图在甲状腺次全切术后护理中的应用及对并发症发生的影响进行研究。方法:选取2016年1月-2018年12月在本院进行治疗的甲状腺次全切患者90例,随机分为对照组和研究组,对照组采取常规模式进行护理,研究组在对照组的基础上结合思维导图护理模式,观察比较两组患者对护理的满意度、QOL评分和并发症发生情况。结果:护理后,研究组对护理的满意度为95.6%,显著高于对照组的80.0%(P<0.05);研究组护理后QOL评分均显著优于对照组(P<0.05);对照组并发症发生率为31.1%,显著高于研究组的6.7%(P<0.05)。结论:甲状腺次全切患者进行术后护理的过程中,应用思维导图可显著提高护理效果,进一步降低并发症发生率,且提高了护理质量,有助于病情恢复,值得进一步在临床上进行推广。     

陕西凤县东塘子铅锌矿床黄铁矿标型特征及成因意义

东塘子铅锌矿位于秦岭造山带凤太矿集区陕西宝鸡境内,关于其成因类型有两种截然不同的认识:热水喷流沉积-改造(再造)型和热液型,近年来更多的人强调岩浆作用对矿床形成的影响。通过电子探针对陕西省凤县东塘子铅锌矿床中岩浆岩脉、上盘弱蚀变千枚岩及矿石中的黄铁矿的形态特征、化学成分特征做详细对比研究,分析不同类型岩石、矿石中黄铁矿中的w(Co)/w(Ni)比值、As、Fe/(S+As)值的分布范围,试图找到其中的矿床成因指示特征。参考前人对区内成岩成矿年代学和地球化学分析,结合本文的矿物地球化学分析结果,研究表明东塘子铅锌矿具有与岩浆作用密切相关的热液成因特征。     

石家庄主城区外围洪水风险图研究

针对石家庄主城区外围洪水特点,基于MIKE软件建立外围洪水数学模型,并应用于石家庄主城区洪水风险图编制中,对石家庄现状防洪体系存在问题提出建议,研究成果可为防汛抢险部门提供决策依据,为城市规划部门提供技术支撑,为其他城市风险图编制提供技术参考。     

图着色模型在停机位分配问题中的应用研究

停机位分配是地面机场系统运作的一个重要任务,关系到航空公司,机场和旅客三者的利益,文章以机场的角度提出停机位分配最优方案,为复杂的机场停机位分配建立初步简化模型。文章以图着色为核心算法,将航班抽象为图像中的顶点,将停机位抽象为不同的颜色,将航班之间的时间冲突抽象为图像中的连线。结合图论的其它相关知识建立停机位分配图着色模型,并结合贪婪算法,实现对机场停机位的初步处理。最后利用二部图对分配结果进行展示。     

结构化加权稀疏低秩恢复算法在人脸识别中的应用

针对训练样本或测试样本存在污损的情况，提出一种结构化加权稀疏低秩恢复算法（structured and weighted-sparse low rank representation，SWLRR）。SWLRR对低秩表示进行加权稀疏约束和结构化约束，使得低秩表示系数更加趋近于块对角结构，进而可获得具有判别性的低秩表示。SWLRR将训练样本恢复成干净训练样本后，再根据原始训练样本和恢复后的训练样本学习到低秩投影矩阵，把测试样本投影到相应的低秩子空间，即可有效地去除测试样本中的污损部分。在几个人脸数据库上的实验结果验证了SWLRR在不同情况下的有效性和鲁棒性。