表面活性剂辅助提取技术及其应用进展

简要介绍了表面活性剂的概念、结构、分类以及在辅助提取中的作用原理、优点和影响因素;结合表面活性剂在中药有效成分提取中的应用及与其他技术的联用,对表面活性剂辅助提取技术的应用前景进行了展望。     

基于张量核范数与3D全变分的背景减除

针对常用背景减除方法忽略前景时空连续性的问题，以及动态背景对前景提取的干扰问题，基于张量鲁棒主成分分析（TRPCA）提出了一种改进的背景减除模型。该模型利用改进的张量核范数对背景进行约束，加强了背景的低秩性，保留了视频的空间信息；然后用3D全变分（3D-TV）对前景进行正则化约束，考虑了目标在时空上的连续性，有效地抑制了动态背景和目标移动对前景提取造成的干扰。实验结果表明，所提算法能有效地分离视频中的前景和背景，且与高阶鲁棒主成分分析（HoRPCA）、带有新核范数的张量鲁棒主成分分析（TRPCA-TNN）和基于克罗内克基的鲁棒主成分分析（KBR-RPCA）等方法相比，综合评判指标F-measure值均处于最优或次优状态。由此可见，所提算法有效地提高了前景背景分离的准确度，抑制了复杂天气和目标移动对前景提取的干扰。     

基于张量核范数与3D全变分的背景减除

针对常用背景减除方法忽略前景时空连续性的问题,以及动态背景对前景提取的干扰问题,基于张量鲁棒主成分分析（TRPCA）提出了一种改进的背景减除模型。该模型利用改进的张量核范数对背景进行约束,加强了背景的低秩性,保留了视频的空间信息;然后用3D全变分（3D-TV）对前景进行正则化约束,考虑了目标在时空上的连续性,有效地抑制了动态背景和目标移动对前景提取造成的干扰。实验结果表明,所提算法能有效地分离视频中的前景和背景,且与高阶鲁棒主成分分析（HoRPCA）、带有新核范数的张量鲁棒主成分分析（TRPCA-TNN）和基于克罗内克基的鲁棒主成分分析（KBR-RPCA）等方法相比,综合评判指标F-measure值均处于最优或次优状态。由此可见,所提算法有效地提高了前景背景分离的准确度,抑制了复杂天气和目标移动对前景提取的干扰。     

基于加权核范数与3D全变分的背景减除

针对鲁棒主成分分析模型（Robust Principal Component Analysis,RPCA）一般将前景看作背景中存在的异常像素点，从而使得在复杂背景中前景检测精度下降的问题，提出一种基于加权核范数与3D全变分（3D-TV）的背景减除模型。该模型以RPCA为基础，利用加权核范数来约束背景的低秩性，考虑了不同奇异值对秩函数的影响，使其更接近实际背景的秩；然后利用3D-TV来约束前景的稀疏性，考虑了目标在时空上的连续性，有效抑制了复杂背景对前景提取造成的干扰。实验结果表明，与其他4种算法对比，所提模型的F值基本上是最优的，且能准确地分离图像中的背景和前景。     

5G 700 MHz用户速率提升技术研究

现阶段，5G 700 MHz频段基站大规模建设入网，700 MHz频段终端用户数量也在持续增加。为了提升用户感知体验，需对700 MHz频段速率低的问题进行优化。现有的700 MHz基站速率低问题处理方法比较单一，均是从基站Top问题点处理入手，缺乏全面考虑，对700 MHz频段用户整体速率提升效果不明显。同时，基站天面整改等优化方案实施周期长，没有相关解决方案可以整体提升用户感知的痛点。为此，提出结合影响700 MHz用户速率的各类因素，针对各类因素提出相应解决方法，并生成优化流程。