基于多残差学习与注意力融合的中值滤波检测

针对小尺寸JPEG压缩图像携带有效信息较少、中值滤波痕迹不明显的问题,提出一种基于多残差学习与注意力融合的图像中值滤波检测算法。该算法将多个高通滤波器与注意力模块相结合,获取带权值的多残差特征图作为特征提取层的输入,特征提取层采用分组卷积形式,对输入的多残差特征图进行多尺度特征提取,融合不同尺度的特征信息,同时采用密集连接方式,每一层卷积的输入来自前面所有卷积层的输出和。实验结果表明,针对小尺寸JPEG压缩图像的中值滤波检测,本文算法比现有算法具有更高的检测精度,且能更有效地检测与定位局部篡改区域。     

基于二部图的公共交通网络模型

利用现有方法对兰州市公共交通网络进行建模时,不能得到真实网络参数,或复杂度过高。为此,以二部图作为基本模型,将车次作为“上集”,站点作为“下集”,建立兰州市公共交通网络模型。计算并分析数据,验证其符合小世界特性和无标度网络,并利用 Laplacian特征值和最大连通子图相对值来分析网络的性能和连通情况。分析结果证明,该模型在减少网络存储空间的同时能保证计算结果的准确,且对其优化也较简单直观。     

浙江诸暨市地质灾害分布特征及内在控制因素

文章根据已有的地质灾害资料,对诸暨市地质灾害发生与分布特征进行了较系统的总结。玄武岩和变质岩分布区地质灾害最为易发,其次是细碎屑岩,地质构造对地质灾害的发生有着很大的控制作用,滑坡主要发生在中等坡(15°~30°),崩塌主要发生在陡坡与急坡(30°)。根据地质环境条件,将诸暨市地质灾害区域分为2个中易发区、5个低易发区。     

用GPRS技术传送雾霾检测数据的研究

大气污染导致的雾霾,已经深度影响到了民众的生活,大气治理问题已经受到各方的高度重视.溯本逐源,从源头控制污染物的排放,加上末端的综合治理,才是大气污染防治的治本之策.大气雾霾监测系统利用雾霾检测器和GPRS模块数据传送,将所在地雾霾情况实时监测传输给手机APP终端,手机接收之后将数据整合显示给使用者,达到雾霾监测和提前应对恶劣天气的作用.     

含铅硅青铜的砂型铸造

一、前言为了降低铸件成本和解决锡供应紧张局面,目前,有的工厂用含铅硅青铜代替锡青铜生产铸件。但是,含铅硅青铜的铸造,只能采用金属铸型。如用普通砂型铸造,则合金液与铸型发生化学反应,不能获得理想铸件。这就给含铅硅青铜的生产代来了限制。为了解决这一限制,我们对含铅硅青铜的砂型铸造进行了试验研究。通过试验,我们在含铅硅青铜中加入了微量的铝,改变了合金液面生成的氧化膜性质,避免了合金液与铸型的化学反应,用普通砂型铸出了轮廓清晰、表面光滑的铸件。     

从铁心截面到空载损耗参数化计算

空载损耗计算时要经常根据硅钢片的性能曲线查找单位损耗，费时又不完全准确。提出了新的设计思路，运用相关计算软件，精确计算了变压器铁心重量，实现了空载损耗参数化计算。     

面向图像修复取证的U型特征金字塔网络

图像修复是一种常见的图像篡改手段,而基于深度学习的图像修复方法能生成更复杂的结构乃至新的对象,使得图像修复取证工作更具有挑战性。因此,提出一种端到端的面向图像修复取证的U型特征金字塔网络（FPN）。首先,通过自上而下的VGG16模块进行多尺度特征提取,并利用自下而上的特征金字塔架构对融合后的特征图进行上采样,整体流程形成U型结构;然后,结合全局和局部注意力机制凸显修复痕迹;最后,使用融合损失函数以提高修复区域的预测率。实验结果表明,所提方法在多种深度修复数据集上的平均F1分数和IoU值分别为0.791 9和0.747 2,与现有的基于扩散的数字图像修复定位（LDI）、基于图像块的深度修复取证方法（Patch-CNN）和基于高通全卷积神经网络（HP-FCN）方法相比,所提方法具有更好的泛化能力,且对JPEG压缩也具有较强的鲁棒性。