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以古罗马学者马库斯·瓦罗在《论农业》中记述的卡西纳姆鸟舍建筑为研究对象,借助视觉文化研究范式,分析自文艺复兴时期直至当代以瓦罗鸟舍的想象复原为主题的19个重构方案。在回顾古罗马时期将穹顶作为宇宙象征的基础上,归纳文艺复兴时期重新挖掘瓦罗鸟舍母题的契机与动力,辨析启蒙时代反映社会进步与自我意识的风格表达,并在当代权力凝视的视角下解读瓦罗鸟舍中蕴含的视觉现代性,指出瓦罗鸟舍的图像重构是不同社会文化观念的重要载体。 相似文献
4.
摘要:回转窑是一种高温处理物料的热工设备,充分了解回转窑内发生的物理与化学变化对生产具有指导意义,而人眼观察或利用仪器等方式难以探查窑内情况。为掌握回转窑内处理物料的情况并提高生产效率,国内外利用建模与仿真的方法模拟回转窑结构、窑内热场、物料运动。现有模拟已经涉及到了回转窑整体、窑壁、耐火材料、烟气、燃料、火焰、物料等,并利用建模与仿真结果研究了回转窑结构参数及生产参数对部分现象的影响。根据窑内不同区域,综述了回转窑建模与仿真的进展,汇总了建模与仿真的方法与过程及部分参数对回转窑生产的影响。回顾与分析现有的回转窑建模与仿真成果,有助于优化回转窑设备结构的设计及回转窑生产。 相似文献
5.
为研究68Ga标记的成纤维细胞活化蛋白抑制剂(68Ga-FAPI-04)在正常小鼠和胶质瘤裸鼠模型体内的生物学分布及micro-PET显像,以DOTA修饰的成纤维活化蛋白抑制剂为前体合成68Ga-FAPI-04。放射性HPLC测定其标记率,考察放化纯度及体外稳定性,通过测定68Ga-FAPI-04脂水分配系数评估其水溶性。将20只ICR小鼠随机分为5组,尾静脉注射3.7 MBq 68Ga-FAPI-04后5、15、30、60、120 min后处死并取出各脏器,称重并测定放射性计数,计算各组织器官的放射性摄取率。建立U87MG胶质瘤荷瘤鼠模型,进行生物分布及micro-PET显像研究。结果表明,68Ga-FAPI-04的标记率为97.38%±1.32%(n=3),放化纯度为100%,体外稳定性好,亲水性强。ICR正常小鼠生物分布实验显示,68Ga-FAPI-04血液清除快,肾脏为主要排泄器官,脑部放射性摄取低。U87MG荷瘤裸鼠生物分布及micro-PET均显示肿瘤部位有较高的放射性摄取率,68Ga-FAPI-04注射后90 min时肿瘤部位放射性摄取率达到(2.50±0.00)%ID/g。注射后30、60、90、120 min时,肿瘤与正常脑的肿瘤本底比(tumor-to-background ratio, TBR)分别为(6.26±0.09)、(5.06±0.02)、(5.54±1.47)、(5.51±0.03)。研究表明,68Ga-FAPI-04制备简易方便、标记率高、体外稳定性好,主要通过肾脏排泄,在胶质肿瘤模型中具有较好的肿瘤靶向性,micro-PET显像清晰,是潜在的脑肿瘤显像剂。 相似文献
6.
基于改进YOLOv3算法的公路车道线检测方法 总被引:2,自引:0,他引:2
针对YOLOv3算法在检测公路车道线时存在准确率低和漏检概率高的问题, 提出一种改进YOLOv3网络结构的公路车道线检测方法.该方法首先将图像划分为多个网格, 利用K-means++聚类算法, 根据公路车道线宽高固有特点, 确定目标先验框数量和对应宽高值; 其次根据聚类结果优化网络Anchor参数, 使训练网络在车道线检测方面具有一定的针对性; 最后将经过Darknet-53网络提取的特征进行拼接, 改进YOLOv3算法卷积层结构, 使用GPU进行多尺度训练得到最优的权重模型, 从而对图像中的车道线目标进行检测,并选取置信度最高的边界框进行标记.使用Caltech Lanes数据库中的图像信息进行对比试验, 实验结果表明, 改进的YOLOv3算法在公路车道线检测中平均准确率(Mean average precision, mAP)为95%, 检测速度可达50帧/s, 较YOLOv3原始算法mAP值提升了11%, 且明显高于其他车道线检测方法. 相似文献
8.
机制砂的空隙率是衡量混凝土性能的重要指标。空隙率的在线检测能够提升混凝土性能。现有的测量方法无法对机制砂空隙率进行在线检测。因此,提出一种通过动态图像法建立软测量模型,进而实现空隙率在线检测的方法。首先,采用基于动态图像法原理构建的机制砂形态测量平台来采集机制砂图像。然后,计算机制砂的关键形态参数,选择合适的软测量模型算法。最后,构建并比较不同软测量模型的预测性能。对比结果显示,随机森林模型的准确率最高,预测值和试验值最大误差为0.6%。相较于传统方法,该方法可在机制砂生产线中在线检测空隙率,有效提升混凝土性能。 相似文献
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无 《计算机研究与发展》2022,(1)
尊敬的各位审稿专家:-元复始,万象更新,岁月不居,天道酬勤。《计算机研究与发展》编委会和编辑部的全体同仁向给予本刊大力支持和帮助的400余位审稿专家们致以最崇高的敬意、最衷心的感谢和最诚挚的问候!恭祝大家在新的一年里平安喜乐、万事如意! 相似文献
10.
水下机器人的视觉感知功能因受到水下环境因素的影响,面临着图像质量降低的挑战,如图像颜色畸变、整体色调偏绿、偏蓝、对比度较低、细节较为模糊等。提出一种结合深度学习方法与物理成像模型的新型水下图像增强算法,通过构建包含扩张卷积和带参数激活函数的神经网络,进行背景散射光和直接传输映射的估计,并结合成像模型的数学表达进行重建运算得到增强后图像。实验结果表明,与UDCP、IBLA、GLNet等典型图像增强算法相比,该算法具有更快的运算速度,且能够消除水下环境因素带来的影响,丰富图像色彩的同时能增强各类细节,在峰值信噪比指标和结构相似度指标上取得了较大值。此外,增强后的图像在特征点匹配实验中获得了更好的匹配效果。 相似文献