基于生成对抗网络的维语场景文字修改网络

通过对维语的场景文字检测与识别研究发现,人工采集标注自然场景文字图像是耗时耗力的,因此人工合成的数据是作为训练数据的主要来源。为获得更加真实的数据,本文提出一种基于生成对抗网络的维语场景文字修改网络,利用高效的Transformer模块构建网络,充分提取图像全局与局部特征来完成维语场景文字图像修改,并添加微调模块,对最终结果进行微调。采用WGAN思想策略训练模型,可有效应对模型崩溃以及梯度爆炸等问题。通过在英文-英文,英文-维文的文字修改实验来验证模型的泛化能力和鲁棒性,无论在客观评价指标（SSIM、PSNR）还是视觉上均取得不错效果,并在真实场景数据集SVT以及ICDAR 2013上进行了验证。     

数据库系统原理UBase综合训练项目的设计与实施

本文针对目前数据库原理课程实践教学中存在诸多弊病,设计了数据库系统原理的UBase综合训练项目,该项目对于系统地锻炼学生的实践能力和动手能力具有一定的启发指导作用。     

中文农业网页去重及相似度判断研究

随着信息技术的飞速发展,互联网中的网页急剧增长,在这海量、繁杂的网页中却呈现出一定比例的重复网页及近似网页。为了减少农业领域中近似及重复网页对农业垂直搜索引擎性能的影响,文中首先使用MD5算法去除网页集合中完全相同的网页,再利用向量空间模型(VSM)、基于知网的语义相似度模型及潜在语义分析(LSA)三种相似度判断方法对其余网页的相似度进行计算。实验结果显示,当相似度阈值r=60%、维数K=250时,潜在语义分析( LSA)的综合评价F1测度最高,且准确率达到了90.5%。     

农业搜索引擎中文分词工具对比

中文分词是中文语言处理技术中最关键的部分,被作为其中最重要的预处理手段广泛应用.本文主要分析和比较了ASPSeek、ICTCLAS、Paoding、MMseg、IK与JE六种分词工具对农业搜索引擎的影响.结果表明:在农业搜索引擎的应用效果中,分词准确性最优的是ICTCLAS分词工具,而F1测度最高的是JE分词工具.     

提高碳酸铈稀土总量的工艺研究

为了提高经带式过滤机生产的碳酸铈产品稀土总量,研究了Ce Cl3溶液浓度、反应时间、反应温度、淋洗水温、带式过滤机布料厚度对产品稀土总量的影响,优选出适合生产的工艺条件,经过工业试验生产,得到稀土总量w(REO)≥45%的碳酸铈产品。     

Python程序代码相似度检测

代码剽窃是程序语言课程中经常出现的一种作弊行为,严重破坏正常的教学秩序。检测剽窃的程序代码、验证学生程序作业的原创性在程序语言教学中就尤为重要。结合程序代码相似度检测技术中的属性计数技术和结构度量技术,提出一种适用于Python程序的相似度检测方法,该方法能够有效地计算出学生Python程序作业之间的相似度。     

基于CTPN神经网络对营业执照文字检测模型

对于复杂背景图片的文字识别,首先要做的就是定位目标文字的位置,即文字检测。想要文字识别率高,那对文字检测的准确度的要求就非常高了。传统的RPN(region proposal network)神经网络在文字检测领域的研究已经很成熟,但RPN神经网络在营业执照水平文字检测的准确度上不是很理想。而基于CTPN(connectionist text proposal network)神经网络的文字检测模型明显提高了营业执照水平文字检测的正确率,但用于项目中的话,准确率还是远远不够的。该文是以最新的营业执照作为研究对象,由于检测的图片易受光照和采集设备的影响,加上营业执照的背景比较复杂,所以能够准确地检测到目标文字的位置就非常具有挑战性。文中是通过CTPN神经网络模型来检测出营业执照中水平文字所在的位置,用矩形框来标注,也就是横向水平检测。目前开源的CTPN模型,都是基于某种数据集来训练的,所以对营业执照的文字检测效果就很差,因此该文使用2000张营业执照图像作为实验数据,进行10000迭代训练CTPN模型,最终能够准确地检测到营业执照中目标文字的位置,供项目使用。     

基于RBF神经网络的伊犁马体重估测模型

马匹体重是反映与衡量其健康状况的重要指标之一,并在马匹选育、肉质评价、饲养管理、马匹鉴定等方面具有重要参考意义。传统马体重估测模型的特征值之间存在共线性问题。故文中利用85匹一至三岁伊犁马的胸围、体高、体长信息作为特征值,采用K均值聚类算法确定隐含层中心点位置,并构建了基于径向基函数(RBF)的神经网络体重估测模型。模型采用平均绝对离差与线性拟合优度作为评价指标。线性伊犁马体重估测模型的平均绝对离差为15.45 kg,决定系数R 2为0.688,基于RBF神经网络的伊犁马体重估测模型的平均绝对离差为7.75 kg,决定系数R 2为0.917。研究结果表明:RBF神经网络模型能有效去除特征值之间的共线性问题,提高伊犁马体重估测准确度。基于RBF神经网络的伊犁马体重估测模型效果优于线性回归、通用性马体重估测模型,为准确估测伊犁马体重提供了新思路。