一种高效的车体表面损伤检测分割算法

车体表面损伤检测是计算机视觉中的经典问题。车体表面损伤检测的主要瓶颈在于图像中损伤实例的不同尺度影响了分割的精度与效率。本文采用单阶段语义分割网络（YOLACT⁺⁺）进行车体表面的损伤检测,通过结合EfficientNet设计主干网络提高分割效率,并通过改进损失函数优化YOLACT⁺⁺中目标实例Mask的生成,实验中用深度学习标注实验数据集进行训练测试。实验表明,改进后的YOLACT⁺⁺降低了Mask生成误差,检测的实时帧率提高到35帧/s,同时也提高了YOLACT⁺⁺进行实例分割的精度。     

基于标签分布构造的异构数据集年龄估算

现有年龄估算方法的性能度量主要是基于训练集与测试集独立同分布的假设。为了能更好地符合实际场景以及更好地评估年龄估算方法的泛化性能,提出一种异构数据集评估协议,即在年龄估算时更关注训练集与测试集具有的不同分布和特征情况。此外,为了提高基于卷积神经网络的年龄估算方法的拟合能力,在充分考虑相邻年龄特性的基础上,通过将年龄估算问题建模为基于高斯模型的标签分布学习,提出一种新颖的损失函数。理论分析与实验结果皆说明本文方法的有效性与鲁棒性。     

证券投资心得与基于Java的MACD指标的实现

要想更好地进行证券交易必须从心理分析、资金管理、技术分析、基本面分析等4方面不断学习、实践、领悟、总结提高,制定适合自身个性的交易规则,并严格遵守.阐述了对心理分析、资金管理、技术分析的一些心得体会,并给出了Java语言编写的MACD指标.     

论高校计算机课程设置及教学模式

不同的计算机课程,应用场景不同。计算机课程的开拓应用,还需要其他课程技术支撑与支持;综合高校不同专业方向及开设课程的不同阶段,包括这些专业的人才培养目标,以及主要职业技能培养方向进行分析,如何进行计算机课程设置是制定专业人才培养方案及课程设置改革的依据,还必须避免了某些计算机课程的开设成为孤立课程,无法拓展应用。同时,对教学模式,采用项目导向教学意义重大,强调项目导向必须作为计算机课程教学的主要模式。     

基于智能合约的投票方案的设计与研究

近年来随着区块链技术的快速发展,以比特币为代表的数字货币受到社会的广泛关注,以以太坊智能合约为代表的链上合约为区块链技术开辟了新领域。借助于智能合约开发人员可以方便地开发各类数字资产、游戏等程序,这些程序运作在区块链上,代码公开透明,数据安全可靠。文章首先介绍智能合约特性及设计原理,然后使用Solidity语言设计了一套基于区块链的投票智能合约,可用于各种社区社团的民主选举或网络投票。