浅析影响皮鞋外底耐折测量值的因素

GB/T3903.1—94《鞋类通用检验方法耐折试验方法》规定了皮鞋外底质量的试验方法,标准中的耐折性能指标是考核皮鞋外底内在质量的重要物理机械性能指标。但是,我们在采用此标准测试鞋底的耐折性能试验中,发现同样的材料、相同的工艺流程所做成的鞋底,测试中出现了不同的耐折性能试验结果,甚至有的数据相差很大,给质量判断带来了困难。鞋的质量直接关系到广大消费者的利益,对其质量必须正确检测。对此,我们结合自己的测试工作,分析外     

纳米级铝包覆光波导耦合特性研究

为了研究10nm级铝包覆光波导特征参量对其耦合情况的影响,理论模拟了不同金属层折射率和厚度、不同导波层折射率和厚度情况下的衰减全反射谱,分析了特征参量对耦合情况的影响。通过实验验证了金属层折射率和厚度对其耦合情况的影响,发现纳米级铝膜的复介电常数发生了很大的变化。结果表明,导波层厚度影响激发导模的数目,但对耦合深度影响不大;导波层折射率同时影响激发导模的数目和耦合深度;耦合层金属膜厚度不影响激发导模的模数,但对耦合深度的影响很大;对于相同的耦合层金属膜厚度,金属折射率不同,耦合情况大不相同。研究结果为基于双面金属包覆光波导的脉冲展宽器的制作和设计过程提供了参考。     

基于动态遍历的分层特征网络视觉定位

采用分层特征网络估计查询图像的相机位姿,会出现检索失败和检索速度慢的问题。对分层特征网络进行分析,提出采用动态遍历与预聚类的视觉定位方法。依据场景地图进行图像预聚类,利用图像全局描述符获得候选帧集合并动态遍历查询图像,利用图像局部特征描述符进行特征点匹配,通过PnP算法估计查询图像的相机位姿,由此构建基于MobileNetV3的分层特征网络,以准确提取全局描述符与局部特征点。在典型数据集上与AS、CSL、DenseVLAD、NetVLAD等主流视觉定位方法的对比结果表明,该方法能够改善光照与季节变化场景下对候选帧的检索效率,提升位姿估计精度和候选帧检索速度。     

融合多分支残差与仿射变换的低照度图像增强

针对现有低照度图像增强算法难以同时处理亮度、对比度、伪影和噪声等因素,提出了多分支残差与仿射变换低光增强网络,其核心思想是运用不同模块处理不同的任务.首先通过光照估计模块获得低光图像的光照变量,然后使光照仿射变换模块与光照编码参数融合恢复图像的光照,最后通过细节重建模块融合更多的图像细节获得最终输出.实验结果表明,该方法有效地丰富了图像的纹理细节,同时增强了亮度和对比度,并具有更少的伪影和噪声.通过与其他主流方法进行比较,定量和定性地证明了提出方法对低光图像增强的效果更好.     

基于异步多时域特征的动态手势识别方法

准确及时地手势识别在增强现实技术中具有重要的意义。针对表征复杂手势序列的时空特征,提出了一种基于异步多时域时空特征的手势识别方法。该方法通过轻量级三维卷积网络提取视频序列的不同时间步态的短期时空特征,通过改进的卷积长短期记忆网络学习长期时空特征,将不同步态的时空特征融合为异步多时域特征,以此来对手势进行分类识别。通过与其他主流方法进行比较,实验结果证明了提出的方法具有较高的动态手势识别率。     

数据挖掘技术在图书馆构建中的应用

随着数据库管理系统在图书馆中的应用,系统中积累的数据越来越多,如何选择并有效利用数据挖掘工具充分挖掘出积累数据中隐含的有价值的信息,为读者提供更加人性化的服务是图书馆管理人员面临的问题。就利用SQL Server2008这一数据库管理系统对学校图书馆中的数据进行挖掘做探讨。     

浅析新计量认证评审准则对技术资料管理的要求

国家质量技术监督局颁布实施新的《产品质量检验机构计量认证/审查认可(验收)评审准则》(试行)(下简称“新计量认证评审准则“)以来,笔者通过学习,结合自身的实际工作,深感新计量认证评审准则对技术资料管理要求很严,笔者就此问题谈几点看法。1 计量认证和技术资料的概念计量认证是指政府计量行政部门对面向社会提供公正数据的产品质量检验机构的计量检定和测试能力     

应用型本科电子商务专业核心能力培养模式研究

电子商务行业的发展日新月异,商业模式变幻莫测,对电商人才的需求问题也逐渐突出,目前电商行业的人才队伍,包括传统营销人才,以及具备计算机基础的人才;而如何培养能适应目前市场需求的电商人才,让电商人才不再是制约电商行业发展的障碍,本文以应用型本科教学的课程体系为载体,以电商行业市场需求为导向,对如何提升电子商务学生专业核心能力的培养模式进行研究。     

基于图神经网络的方面级情感分析

目前基于循环神经网络和注意力机制的方面级情感分析模型缺乏解释相关句法约束和远程单词依赖关系.针对该问题提出结合句子依存树和单词序列信息建立句子关系图模型.首先将句子表示为图,单词作为图的节点,依存句法树的边和单词序列作为图的边;然后提出邻接矩阵标记方案对句子关系图进行标记;最后利用图神经网络实现节点和边的分类任务.该模型在SemEval2014任务中的restaurant和laptop两个数据集上进行实验,在两个数据集上F1值提升了5％左右.实验结果表明,将句子转换成图利用图神经网络对句子进行方面级情感分析是有益的.