改进残差神经网络的图像去雾算法

针对图像去雾算法中存在因介质透射率估计不准确而造成色彩失真、去雾不完全的问题, 提出了一种改进残差神经网络的图像去雾算法. 首先采用并行多尺度卷积层提取雾图像特征. 然后通过引入了深度可分离卷积层的残差网络学习介质透射率, 并利用加权引导滤波细化介质透射率. 最后根据大气散射模型反演得到无雾清晰图像. 实验结果表明, 该算法与其他去雾算法相比在峰值信噪比(peak signal to noise ratio, PSNR)和结构相似度(structural similarity, SSIM)指标上取得了一定的提高, 并且去雾图像在主观视觉上也取得了较好表现.     

“双碳”背景下基于CiteSpace的装配式智慧建造碳排放研究热点分析

当今全球均面临着气候变化的问题,CO₂排放量与日俱增,对生态环境的威胁越来越大。基于此背景,各国的建筑行业积极转型装配式智能建造,以提升效率、协作降碳。基于现有相关研究,以2016-2022年间中文83篇和英文37篇文献作为数据来源,利用CiteSpace的可视化功能对作者共现、关键词聚类与各年份的发文量等方面进行知识图谱分析,研究了基于装配式建筑与智慧建造研究的演化趋势,分析了智慧转型视角下建筑行业的节能减排功效。     

肠溶胶囊的制备简述

介绍了肠溶胶囊的研究现状及临床应用价值及制备方法。认为肠溶胶囊的最新发展是口服结肠靶向给药系统的研究与应用。     

基于FPGA的卷积神经网络硬件加速器设计

为了提高中小规模设备卷积神经网络的推理速度，提出一种基于FPGA的卷积神经网络硬件加速器设计方案。针对模型中的卷积运算单元，该硬件加速器采用输入、输出二维循环展开和循环分块的方法，设计128个并行乘法器单元。模型的输入输出接口采用双缓存设计，通过乒乓操作，降低数据传输带来的时间延迟。同时，采用16位定点量化模型中权重参数，偏置参数和输入输出特征图的像素值。实验结果表明，与通用CPU酷睿i5-4440处理器相比，在COCO数据集上准确率几乎不变的情况下，计算性能提高5.77倍。在系统时钟频率为150 MHz时，硬件加速器的计算性能达到28.88 GOPS。