全媒体时代综艺晚会的发展策略探析

全媒体技术的发展推动我们进入全媒体时代,在全媒体时代下,综艺晚会要以引领大众的审美潮流以及与观众保持较强的互动作为发展方向。总结了全媒体时代下综艺晚会的有效发展策略,包括精心策划、利用高科技等。     

几款演播室用的新型电容传声器

传声器(又称话筒或麦克风)是演播室进行播音和录音的基本器材,其性能优劣会直接影响播音和录音的效果,因而备受演播室工程师们关注,纷纷不惜花重金为各自的演播室配置高品质的传声器。随着技术进步和市场竞争,近几年来传声器的性能和制造质量比过去有明显改进,价格则呈下降趋势。过去售价数千元的演播室用电容传声器现在最便宜的只需花一两千元即可买到。下面介绍几款今年上市的演播室用的新型电容传声器。     

打造数控High-End音频前级放大器（二）

本前级放大器可供选择的组成方案较多．在动手制作之前应首先根据自己的需要选定采用哪种方案．以便确定需要制作的电路板类型、数量和需要购买的元件。如果要同时对两个以上的声道实现音量控制．则每增加两个声道就需要相应增加一块电路板，并将它们并联起来使用。方法是：将每块电路板的CS、Mute、SCI，K、 5V和地线分别对应连接起来，     

几种常用存储卡简介

为了把某些有用的信息保存下来并实现数据交换,许多新型数码相机、数码摄像机和部分笔记本电脑等便携式电子产品都附有一只叫做存储卡的小型记忆媒体。这些存储卡体积小、重量轻、本身不带电池和活动零件,携带和使用都十分方便。然而,各厂家生产的存储卡主要用于各自的整机产品,其型号、结构和外形尺寸各不相同,不能互换使用。因此,我们对一些常见的存储卡应该有所了解。下面对此作一简单介绍。     

累积正态分布函数的逼近函数综述

Fisher z变换是一个显式的初等函数,用来逼近累积正态分布函数（标准正态分布的累积分布函数）。介绍了累积正态分布函数逼近函数的评价标准,对有代表性的逼近函数表达式及相应的最大距离误差值进行归纳总结。     

Prevention from Soft Errors via Architecture Elasticity

Due to the decreasing threshold voltages, shrinking feature size, as well as the exponential growth of on-chip transistors, modern processors are increasingly vulnerable to soft errors. However, traditional mechanisms of soft error mitigation take actions to deal with soft errors only after they have been detected. Instead of the passive responses, this paper proposes a novel mechanism which proactively prevents from the occurrence of soft errors via architecture elasticity. In the light of a predictive model, we adapt the processor architectures h01istically and dynamically. The predictive model provides the ability to quickly and accurately predict the simulation target across different program execution phases on any architecture configurations by leveraging an artificial neural network model. Experimental results on SPEC CPU 2000 benchmarks show that our method inherently reduces the soft error rate by 33.2% and improves the energy efficiency by 18.3% as compared with the static configuration processor.     

基于改进蚁群算法的物流配送路径求解

蚁群算法是受自然界中蚁群觅食行为启发而提出的一种智能优化算法,通过介绍蚁群搜索食物过程中基于信息素的最短路径的搜索策略.以及蚁群算法在VRP问题中的应用,给出了用于求解物流配送路径问题的蚁群算法.并针对蚁群算法在求解过程容易陷入局部最优的情况,提出了算法改进的措施.     

基于改进YOLOv7的小目标检测

目前的目标检测技术已趋于成熟,但小目标检测仍是研究的难点。针对目标检测过程中小目标检测更容易出现漏检等问题,提出一种改进的YOLOv7目标检测模型。结合特征分离合并思想,对YOLOv7网络模型中的MPConv模块进行改进,以减少网络特征处理过程造成的特征损失,并通过实验确定放置改进MPConv模块的最佳位置。由于小目标检测过程中容易出现漏检的现象,利用ACmix注意力模块提高网络对小尺度目标的敏感度,降低噪声所带来的影响。在此基础上,使用SIoU替换原YOLOv7网络模型中的CIoU来优化损失函数,减少损失函数自由度,提高网络鲁棒性。在Okahublot公开的FloW-Img子数据集上进行实验,结果表明,对于数据集中的密集、小目标和超小目标三种情况的图片,改进后的YOLOv7网络模型相比原网络,漏检情况得到明显改善,且mAP达到71.1%,相比基线YOLOv7网络模型提升了4个百分点,检测效果优于原网络模型与传统经典目标检测网络模型。     

深度卷积神经网络的汽车车型识别方法

针对现有汽车车型识别方法计算量大、提取特征复杂等问题,提出一种基于深度卷积神经网络的汽车车型识别方法。该方法借助于深度学习,对经典的卷积神经网络做出改进并得到由多个卷积层和次抽样层构成的深度卷积神经网络。根据五种车型的分类结果,表明该方法在识别率方面较传统方法有明显的提高。实验还研究了网络层数、卷积核大小、特征维数对深度卷积神经网络的性能和识别率的影响。