应用GPS估算惯性测量仪表误差

在导弹飞行试验中，应用ＧＰＳ弹道系统参数能够代替传统的雷达。根据这些高质量的ＧＰＳ弹道参数，可以评估导弹惯性测量仪表的性能，在最近两次发射的弹道导弹中安装了这样的装置。根据ＧＰＳ距离和距离偏差数据，应用Ｋａｌｍｏｎ滤波器估算单个独立的惯性仪表误差。依据ＧＰＳ基准系统分辩惯性仪表误差的能力和雷达比较。人们发现ＧＰＳ能提供更优良的估计。     

畜禽收购、贩运和屠宰环节的质量安全与监控

分析了畜禽在收购、贩运和屠宰环节可能存在的安全隐患,介绍了国内外相关法律法规和实际运用的监控手段,提出了加强收购、贩运和屠宰环节的畜禽质量安全的监控建议.     

基于信息融合策略的卷积神经网络剪枝方法

针对现有结构化剪枝方法过度依赖预训练模型和直接丢弃不重要卷积核的信息造成了明显的性能下降的问题,提出一种基于信息融合策略的卷积神经网络剪枝方法（APBM）,以较小精度损失降低模型复杂度、实现模型加速。首先APBM方法引入信息熵概念以表示卷积核的相似度分布,并使用分布之间的相对熵动态衡量卷积核的重要程度;同时在训练的前向传播中采用信息融合策略：融合非重要卷积核信息与重要卷积核信息,以减少剪枝过程中的信息损失和提高剪枝的容错性。在CIFAR10和CIFAR100数据集上进行验证和对比实验。实验结果表明：相对于HRank、Polarization、SWP等剪枝算法,APBM方法训练时间更少、模型压缩率更高,精度保持最佳。在基于CIFAR10的剪枝任务中,对VGG16和ResNet56分别剪掉92.74%和48.84%的参数量;在基于CIFAR100的剪枝任务中,对VGG16和ResNet56分别剪掉72.91%和44.18%的参数量。     

结合前景特征增强与区域掩码自注意力的细粒度图像分类

为解决细粒度图像分类中不相关背景信息干扰以及子类别差异特征难以提取等问题,提出了一种结合前景特征增强和区域掩码自注意力的细粒度图像分类方法。首先,利用ResNet50提取输入图片的全局特征;然后通过前景特征增强网络定位前景目标在输入图片中的位置,在消除背景信息干扰的同时对前景目标进行特征增强,有效突出前景物体;最后,将特征增强的前景目标通过区域掩码自注意力网络学习丰富、多样化且区别于其他子类的特征信息。在训练模型的整个过程,建立多分支损失函数约束特征学习。实验表明,该模型在细粒度图像数据集CUB-200-2011、Stanford Cars和FGVC-Aircraft的准确率分别达到了88.0%、95.3%和93.6%,优于其他主流方法。     

浅谈热电企业项目招标管理

热电企业具有专业性强、建设难度相对较大、建设周期长、投资规模比较大的特点,而其中大部分项目的设计与施工,以及相关设备购进都必须按照国家相关规定进行项目招标或是招标采购。这也对我国热电企业基建项目及相关的设备采购管理及管理方法,不断提出了更多、更新的要求。本文就此方面的相关问题进行浅显的阐述。     

结合亮度感知与密集卷积的红外与可见光图像融合

为解决弱光照条件下红外与可见光图像融合质量差的问题,提出一种结合亮度感知与密集卷积的红外与可见光图像融合方法（brightness perception and dense convolution,BPD-Fusion）。首先,对可见光图像进行亮度计算,得到亮度权重并对其暗区域进行亮度增强;然后,将增强的可见光图像与红外图像级联输入生成器,在其Conv1阶段后嵌入密集卷积以获取更丰富的图像特征;最后,为了达到较强的图像重构与生成能力,建立多损失函数构建端到端的图像融合过程。在TNO和KAIST数据集上进行融合质量测评:主观评价上,提出的方法视觉效果良好;客观评价上,差异相关和、信息熵、互信息和平均梯度指标均优于对比方法。