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1.
记者:我们知道合生创展是在香港上市的致力于国内房地产业的公司,目前开发的面积已经超过了1000万m2.首先请您谈一谈公司的经营发展和管理理念.  相似文献   
2.
茶卡羊     
正外地的朋友总是夸赞我红光满面,说话中气十足,我骄傲地说:"我是吃茶卡羊长大的,你们能比得了不?"茶卡羊,来自茶卡。这名字好听,产地也真是美翻了。电影《七十七天》中,水天一色如镜一般的画面,就是青海省海西蒙古族藏族自治州乌兰县茶卡镇的茶卡盐湖。茶卡盐湖,别称"茶卡"或"达布逊淖尔",是柴达木盆地四大盐湖之一。"茶卡"是藏语,意即"盐池","达布逊淖尔"是蒙古语,也是"盐湖"之  相似文献   
3.
大多数已经居住了三五年乃至十年以上的二手房,质量上是否有问题或是否已经有过大修,是装修前要弄清楚的问题,除了一些看不见的隐蔽工程要检查并作出判断外,有些看似很新的部分尤其要注意,如新刷的墙壁或屋顶,可能是为了掩盖房屋墙壁上的裂缝或天花板不渗水,遇到类似情况,新房主要格外留意.  相似文献   
4.
5.
春暖花开的季节,常使人感到慵懒疲惫。即便睡足八小时,白天仍精神不振,昏昏沉沉。这时候,你身体最大反应也许是"感觉特别累"、"最近睡眠很差"、"我现在最需要的就是咖啡"……如果持续出现上述状况,说明你已经加入了"特困生"行列!小编提醒"特困生"们:赶紧清醒吧,持续性疲劳可不是身体的正常状态。  相似文献   
6.
目的 语义分割是计算机视觉中一项具有挑战性的任务,其核心是为图像中的每个像素分配相应的语义类别标签。然而,在语义分割任务中,缺乏丰富的多尺度信息和足够的空间信息会严重影响图像分割结果。为进一步提升图像分割效果,从提取丰富的多尺度信息和充分的空间信息出发,本文提出了一种基于编码-解码结构的语义分割模型。方法 运用ResNet-101网络作为模型的骨架提取特征图,在骨架末端附加一个多尺度信息融合模块,用于在网络深层提取区分力强且多尺度信息丰富的特征图。并且,在网络浅层引入空间信息捕获模块来提取丰富的空间信息。由空间信息捕获模块捕获的带有丰富空间信息的特征图和由多尺度信息融合模块提取的区分力强且多尺度信息丰富的特征图将融合为一个新的信息丰富的特征图集合,经过多核卷积块细化之后,最终运用数据依赖的上采样(DUpsampling)操作得到图像分割结果。结果 此模型在2个公开数据集(Cityscapes数据集和PASCAL VOC 2012数据集)上进行了大量实验,验证了所设计的每个模块及整个模型的有效性。新模型与最新的10种方法进行了比较,在Cityscapes数据集中,相比于RefineNet模型、DeepLabv2-CRF模型和LRR(Laplacian reconstruction and refinement)模型,平均交并比(mIoU)值分别提高了0.52%、3.72%和4.42%;在PASCAL VOC 2012数据集中,相比于Piecewise模型、DPN(deep parsing network)模型和GCRF(Gaussion conditional random field network)模型,mIoU值分别提高了6.23%、7.43%和8.33%。结论 本文语义分割模型,提取了更加丰富的多尺度信息和空间信息,使得分割结果更加准确。此模型可应用于医学图像分析、自动驾驶、无人机等领域。  相似文献   
7.
为了解决光纤布拉格光栅(FBG)传感网络的光谱信号混叠问题,基于现场可编程门阵列(FPGA)提出了一种利用卷积神经网络(CNN)模型的混叠光谱信号解调算法,并对其进行硬件实现与加速。通过对模型参数进行定点数量化,压缩网络模型的存储空间,提高FPGA中DSP资源的利用率;利用循环展开和数组重排等硬件优化方法,提高了系统实时性,确定了算法的并行计算方案。研究结果表明,在100 MHz的时钟下,测试集解调精度为1.19 pm,推理速度为每帧14.96μs,光谱解调速率为60 kHz,对于FBG混叠光谱信号解调具有较高的精度和速率。  相似文献   
8.
近日 ,从成都公交集团总公司获悉 ,成都市柴油公交车排放黑烟污染空气的问题可望在近期内得到改善。成都公交集团总公司与武汉理工大学合作 ,成功地将 5台柴油公交车改装成了CNG———柴油双燃料车 ,其烟度比普通柴油车下降了 5 0 %以上。减少柴油车的烟度一直是人们关注的焦点 ,也是全国范围内尚未彻底攻克的技术难点。对于拥有 30 0多台柴油公交车的成都来说 ,市公用局和成都公交集团总公司曾为降低柴油车烟度作过许多尝试。 2 0 0 0年 11月 ,成都公交集团总公司与武汉理工大学合作 ,成功地将一台柴油公交车改成了CNG———柴油双燃…  相似文献   
9.
10.
如何能够装修出健康干净的家居空间呢?除了在装修过程中把握环保之外,平日里的生活中也要多加注意.我们集纳了可能伴随装修、家具、用品以及办公设备等等溜进家门的六大污染物,并将它们可能侵入的渠道、可能带来的危害以及赶走它们的方法告诉您.  相似文献   
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