基于stroke滤波器的字符分割算法

为了有效地解决复杂背景中字符分割的问题,提出一种基于stroke滤波器进行文本分割的新方法．进行stroke滤波器的合理设计,应用所设计的stroke滤波器来判别文本的彩色极性,得到初次分割的二值图,进行基于区域生长的文字分割．应用OCR模块提高文本分割的整体性能．仿真实验表明,所提算法有效、可行．     

电气类专业创新创业教育内涵建设的研究

针对高等教育创新创业教育的现状和特点,提出了电气类专业创新教育内涵建设内容,并进行了电气类专业创新创业教育与专业教育深度融合的专业内涵建设研究与实践,实践效果表明成效显著,研究成果表明对培养创新型电气类专业人才具有重要意义。     

基于工程能力培养的桥梁工程毕业设计教学改革研究

根据国内高等工科院校的教育特点,结合国际CDIO工程教育理念,针对桥梁工程毕业设计的实践教学课程,研究并探讨了培养和提高学生的工程能力的教学改革途径和方法,以期为国内类似专业课程毕业设计实践教学提供借鉴和参考。     

中部槽疲劳寿命的数值模拟研究

针对中部槽易出现疲劳失效的现象,利用专业的疲劳分析软件MSC.FATIGUE,针对某型号铸造中部槽的疲劳寿命进行了数值模拟研究。首先分析了该型号中部槽在2种主要工况下的极限载荷静强度,在此基础上对其进行疲劳仿真计算,得到了该铸造中部槽的预估使用寿命,并给出了该中部槽的危险单元及所在区域。结果显示中部槽的预估疲劳寿命和可能破坏区域与实际破坏情况吻合较好。     

浅议我国体育经济发展现状及对策

体育和经济的关系主要表现在经济发展水平从根本上决定体育发展水平上.新世纪中国体育区别于20世纪的最大特征,就在于体育将成为推动我国经济发展的力量,因此,对体育经济发展进行研究具有很强的现实意义.本文从我国体育经济的发展现状和存在的问题出发,提出了其开发的具体策略.     

室内场景下人体行为异常检测方法研究

基于图像的人体异常行为检测方法,当人数增多、遮挡等情况发生时,人体行为数据信息可靠性较低,检测精度不高、自适应性差,本文提出一种基于姿态特征的异常行为检测方法解决上述问题.利用成熟的人体姿态识别技术提取视频中人体关节点数据,将关节点坐标转化为人体行为的角度特征和距离特征以表达人体姿态;应用机器学习方法对关节特征进行分析...     

既有桥梁损伤状态模拟方式和判断标准的探究

以某板梁的挠度试验值作为指导,通过减小混凝土弹性模量或者增大荷载产生的弯矩2种方式增大挠度,对现役桥梁的损伤状态在模拟理论上表明其可行性.采用Midas Fea有限元分析软件实现2种损伤模拟方式,进而以统计学中的确定系数作为模型数据与试验数据相似性的判断标准.用一实例验证试验和模型挠度变化趋势的相似程度,证明加固前后试验值和模拟值可以互为表征,为加固设计检验提供了可能.2种模拟方式对比结果表明,通过对混凝土弹性模量折减模拟损伤状态能够较好反映加固前后梁体的真实状态.     

基于实时电价的用户用电响应行为研究

随着智能电网的发展,电网开放性不断增强,需求响应(demand response,DR)策略被提出,并被广泛应用于电力市场的运营模式中。各国相继推出需求响应的实时电价(real-time pricing,RTP)策略,来提高电网的有效性与电力市场的可靠性。合理地分析实时电价下用户的用电响应行为,对制定更高效的实时电价机制,实施需求响应策略具有重要意义。因此,基于用户的需求价格弹性(price elasticity of electricity demand,PED)模型,通过回归模型学习需求价格弹性,模拟用户响应行为。实验表明,学习获得的用户价格弹性可以很好地实现用户响应行为的拟合,较传统的调查问卷方式获得固定的用户价格弹性,回归模型克服时间与空间的变化问题,更高效地实现用户响应行为的学习,为实时电价提供决策支持。     

基于YOLOv5算法的遥感飞机图像检测

针对遥感飞机图像检测存在实验数据集缺少的问题,对目前公开的遥感飞机数据集进行筛选,并从Google Earth等开源途径获取飞机图像完成对数据的扩增,制作新数据集MTAR。针对飞机型号间差异性较小的问题,采用YOLOv5作为基准网络框架,在特征提取阶段引入CBAM注意力机制模块,在特征加强阶段使用Bifpn结构,加强对飞机局部特征的学习,增强识别能力。实验结果表明,该方法在MTAR数据集上的mAP值达到90.9%,具有较好的检测效果。     

基于数据挖掘的恶意代码检测综述

数据挖掘是一种基于统计学的自动发掘数据规律的方法,它能通过分析海量样本的统计规律来建立判别模型,从而让攻击者难以掌握免杀的规律,近年来得到了广泛关注和快速发展。综述了数据挖掘技术应用于恶意代码检测领域所取得的研究成果;对所涉及的特征提取、特征选择、分类模型及其性能评估方法等方面的研究成果进行了深入分析和比较;最后提出了基于数据挖掘的恶意代码检测所面临的挑战,并对研究方向进行了展望。