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1.
针对目前大多数人脸识别算法参数多、计算量大,难以部署到移动端和嵌入式设备中的问题,提出了一种基于改进MobileFaceNet的人脸识别方法。通过对MobileFaceNet模型结构的调整,将bottleneck模块优化为sandglass模块,改良深度卷积和逐点卷积的相对位置,适当增大sandglass模块的输出通道数,从而减少特征压缩时的信息丢失,增强人脸空间特征的提取。实验结果表明:改进后的方法在LFW测试数据集上准确率达99.15%,模型大小和计算量分别仅为原算法的61%和45%,验证了所提方法的有效性。  相似文献   
2.
Recent generative adversarial networks (GANs) have yielded remarkable performance in face image synthesis. GAN inversion embeds an image into the latent space of a pretrained generator, enabling it to be used for real face manipulation. However, current inversion approaches for real faces suffer the dilemma of initialization collapse and identity loss. In this paper, we propose a hierarchical GAN inversion for real faces with identity preservation based on mutual information maximization. We first use a facial domain guaranteed initialization to avoid the initialization collapse. Furthermore, we prove that maximizing the mutual information between inverted faces and their identities is equivalent to minimizing the distance between identity features from inverted and original faces. Optimization for real face inversion with identity preservation is implemented on this mutual information-maximizing constraint. Extensive experimental results show that our approach outperforms state-of-the-art solutions for inverting and editing real faces, particularly in terms of face identity preservation.  相似文献   
3.
Sandstorm is a meteorological phenomenon common in arid and semi-arid regions. A sandstorm can carry large volumes of sand unexpectedly, which leads to severe color deviations and significantly degraded visibility when an image is taken in such a scenario. However, existing image enhancement methods cannot enhance sandstorm images well due to the challenging degradations and the scarcity of sandstorm training data. In this paper, we propose a Transformer with rotary position embedding to perform sandstorm image enhancement via building multi-scale and multi-patch dependencies. Our key insights in this work are 1) a multi-scale Transformer can globally eliminate the color deviations of sandstorm images via aggregating global information, 2) a multi-patch Transformer can recover local details well via learning the spatial variant degradations, and 3) a U-shape Transformer with rotary position embedding as the core unit of multi-scale and multi-patch Transformer can effectively build the long-range dependencies. We also contribute a real-world Sandstorm Image Enhancement (SIE) dataset including 1,400 sandstorm images with different degrees of degradations and various scenes. Experiments performed on synthetic images and real-world sandstorm images demonstrate that our proposed method not only obtains visually pleasing results but also outperforms state-of-the-art methods qualitatively and quantitatively.  相似文献   
4.
黄建业  刘冰倩  廖飞龙  刘恒旺  林锐 《中州煤炭》2022,(2):241-246,256
为降低主动配电网运行网损与成本,提升其分布式电源消纳能力,研究了基于边缘计算的主动配电网功率自动补偿方法。设计包含终端设备层、边缘计算层、信息管理层与云计算层的主动配电网自动管理平台,实时监控主动配电网各设备的运行状况,运用边云协作模式实现平台对设备信息数据的采集、存储及预处理,并结合最低线路总网损目标函数,由云计算层建立双层规划主动配电网功率自动补偿模型,通过边缘计算层运算该模型后,完成主动配电网功率自动补偿。实例分析结果表明,该方法可有效降低主动配电网的总线路损耗,提升其运行的经济性,改善分布式电源消纳水平,运算的收敛性能好、精度与效率较高,CPU消耗量低,可保障主动配电网的低成本与安全稳定运行。  相似文献   
5.
朱力  李成  郭龙  刘云鹏  史炯 《中州煤炭》2022,(4):211-215,221
随着城市的快速发展,城市配电系统也进行了快速的扩展。空间负荷预测研究可以指导电力系统的管理与调度,并且其准确性会影响到方案的合理性。首先分析并总结了常用空间负荷预测方法的特点,然后提出了GCN-GRU时空负荷预测模型。GCN-GRU模型充分利用图神经网络在网络拓扑数据方面的优势以及GRU在时间序列建模方面的优势,对电网进行建模,考虑了负荷的空间特性和时间特性,并将影响负荷的因素转换为特征向量进行算法训练,提高了负荷预测的准确度。最后以湖北省某市区电网为研究对象,证明了该方法的有效性。  相似文献   
6.
夏敏浩  赵万剑  王骏 《中州煤炭》2022,(7):189-194,200
为了提高配电网差异化节能降耗效果,解决现有潜力评估方法存在的应用性能差的问题,提出碳中和背景下配电网差异化节能降耗潜力优化评估方法。根据配电网的空间结构,构建相应的等值电路模型。在该模型下,从设备损耗和运行附加损耗2个方面计算配电网的损耗量。根据损耗量计算结果,确定配电网差异化碳中和节能降耗方式。从静态和动态2个角度设置潜力评估指标,通过指标数据处理、指标权重求解等步骤,得出配电网差异化节能降耗潜力的综合量化评估结果。将设计潜力评估方法应用到配电网的差异化节能降耗改造工作中,能够有效降低配电网的实际线损量、降低区域损耗费用,并具有较高的应用价值。  相似文献   
7.
简述了矿用蓄电池机车控制器的发展历程以及机车逆变器的工作原理,分析现有机车逆变器所存在的电磁干扰、参数显示及机车司控室空间占用问题。针对以上问题进行了优化设计,改进了逆变器的电磁兼容性,改善了机车运行参数显示结构,集成了甲烷断电仪主机功能。通过对比分析可知,优化设计可有效减轻或抑制设备谐波干扰,增加了设备运行的稳定性,提高了现场安全操作性。  相似文献   
8.
Constructing efficient and stable bifunctional electrocatalysts for overall water splitting remains a challenge because of the sluggish reaction kinetics. Herein, the core-shell hybrids composed of Co(PO3)2 nanorod core and NiFe alloy shell in situ grown on nickel foam (NiFe/Co(PO3)2@NF) are synthesized. Owing to the hierarchical palm-leaf-like structures and strong adhesion between NiFe alloys, Co(PO3)2 and substrates, the catalyst provides a large surface area and rapid charge transfer, which facilitates active sites exposure and conductivity enhancement. The interfacial effect in the NiFe/Co(PO3)2 core-shell structure modulates the electronic structure of the active sites around the boundary, thereby boosting the intrinsic activity. Benefiting from the stable structure, the durability of the catalyst is not impaired by the inevitable surface reconfiguration. The NiFe/Co(PO3)2@NF electrode presents a low cell voltage of 1.63 V to achieve 10 mA cm?2 and manifests durability for up to 36 h at different current densities.  相似文献   
9.
某铅锌矿原矿铅含量为1.26%,含锌6.53%,含硫30.38%。生产上采用“铅锌依次优先浮选-中矿顺序返回”工艺流程,生产指标为铅精矿铅品位50.69%,含锌12.61%,铅回收率75.53%,锌精矿锌品位48.77%,含铅1.59%,锌回收率73.91%。铅锌互含较高,锌精矿指标不理想。为了解决该问题,本文在了解现场生产工艺流程及矿石性质的基础上,针对该铅锌矿开展了详细的选矿工艺优化试验,通过对部分药剂制度进行优化,采用特效捕收剂BK-LY11,同时在锌浮选回路采用中矿再磨工艺,显著改善了铅锌互含情况,有效提高了铅锌选别指标,并成功应用于生产实践,优化后获得的铅、锌回收率分别提高了5.83、8.46个百分点。  相似文献   
10.
针对神经网络模型可以基于现有数据快速准确地预测风力机翼型的气动性能,但大量学习样本的构建需要较高的时间成本的问题,建立基于小样本集的风力机翼型神经网络模型,提出了多约束条件下的翼型气动性能优化设计方法,解决了训练数据过少所造成的学习不充分问题。基于建立的优化设计模型,应用粒子群算法完成了NACA4415翼型的优化设计,将新翼型与原始翼型进行气动特性对比分析。结果表明:新翼型在主要工作攻角范围内最大升力系数提高了6.96%,最大升阻比提高了7.37%,气动性能明显改善;该方法的优化效率远远高于传统方法,从而验证了该方法的可行性。  相似文献   
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