多尺度拼图重构网络的食品图像识别

近年来,食品图像识别由于在健康饮食管理、无人餐厅等领域的广泛应用而受到了越来越多的关注.不同于其他物体识别任务,食品图像属于细粒度图像,具有较高的类内差异性和类间相似性,而且食品图像没有固定的语义模式和空间布局,这些特点使得食品图像识别更具挑战性.为此,提出了一种用于食品图像识别的多尺度拼图重构网络（multi-scale jigsaw and reconstruction network,MJR-Net）.MJR-Net由拼图重构模块、特征金字塔模块和通道注意力模块这3部分组成.拼图重构模块使用破坏重构学习方法将原始图像进行破坏和重构,以提取局部的判别性细节特征;特征金字塔模块可以融合不同尺寸的中层特征,以捕获多尺度的局部判别性特征;通道注意力模块对不同特征通道的重要程度进行建模,以增强判别性的视觉模式,减弱噪声干扰.此外,还使用A-softmax和Focal损失,分别从增大类间差异和修正分类样本的角度优化网络.MJR-Net在ETH Food-101,Vireo Food-172和ISIA Food-500这3个食品数据集上进行实验,分别取得了90.82%,91.37%和64.95%的识别准确率.实验结果表明,与其他食品图像识别方法相比,MJR-Net表现出较大的竞争力,并在Vireo Food-172和ISIA Food-500上取得了最优识别性能.全面的消融实验和可视化分析证明了该方法的有效性.     

用语义联想支撑基于内容的视频检索

视频检索的传统方法之一是首先从视频中摘取出文本信息（如标题,关键词等等）,然后基于一关键字集上回答用户的查询,由于自动摘取文本信息的过程至今尚未自动化,因而从视频中摘取信息主要由人工来完成,这在实际应用上证明是不现实的,另一种方法则是上一情形的极端,即它是利用低层的视频内容,诸如颜色,纹理,形状,运动特征等等,目的在于克服人工摘取关键字所涉及的困难,文中提出了基于ＴｏＣ视频结构的语义表达,从视频的     

1Cr13不锈钢冷轧导轨孔型设计

介绍了在32 mm高频焊管机组上生产1Cr13不锈钢冷轧导轨的成型方法。对孔型设计、成型和变形道次的确定以及设计参数的计算公式进行了举例说明。用所设计的孔型生产的A型和B型导轨,尺寸公差和形位公差达到了客户的质量要求。     

神经网络ART模型在故障诊断中的应用

讨论了目前最成功的一种无导师神经网络模型──自适应谐振理论ＡＲＴ。分析了ＡＲＴ的工作原理，给出了ＡＲＴ的具体算法（已在ＰＣ－４８６上用Ｃ语言实现）；指出了ＡＲＴ的实质，并以“有轨自动物料搬运小车系统”为例详述了ＡＲＴ在故障诊断中的工作过程，获得了很好的结果。     

基于人工神经网络的FMS物料搬运机器人的故障诊断

本文讨论了一种无导师的神经模型－－自适应谐振理论ＡＲＴ，详细分析了ＡＲＴ的工作原理及故障诊断过程，本文以ＦＭＳ中的物料搬运机器人的故障诊断为例，详细说明了故障样本编码，ＡＲＴ的自学习，智能化诊断过程，并给出了仿真结果（在ＰＣ－４８６／３３上实现），仿真结果表明ＡＲＴ是一种有效且实用的故障诊断方法。     

以“五抓”促“六化”建设,提升安全管理工作成效

江苏省电力公司作为国家电网公司电网规模最大的省级电力公司,自2011年起率先实施"三集五大"体系建设,在总结以往成功经验的基础上,研究建立更加专业、更加全面的安全管理体系,确立了以"五抓"(抓组织、抓措施、抓现场、抓监督、抓奖惩)促"六化"(员工素养职业化、风险管控流程化、隐患治理常态化、检查监督职业化、应急管理实战化、责任追究制度化)建设的工作思路,不断推进安全管理提升,为公司改革和电网发展打造了强有力的安全生产防线。本刊于近期开辟专栏对江苏省电力公司在安全管理工作方面的实践和经验予以介绍,以期能够为广大读者提供一些有益的参考。