基于推理注意力机制的二阶段网络图像修复

现有的图像修复方法在处理大面积缺失或高度纹理化的图像时，通常会产生扭曲的结构或与周围区域不一致的模糊纹理，无法重建合理的图像结构。为此，提出了一种基于推理注意力机制的二阶段网络图像修复方法。首先通过边缘生成网络生成合理的幻觉边缘信息，然后在图像补全网络完成图像的重建工作。为了进一步生成视觉效果更逼真的图像，提高图像修复的精确度，在图像补全网络采用推理注意力机制，有效控制了生成特征的不一致性，从而生成更有效的信息。所提方法在多个数据集上进行了实验验证，结果表明该图像修复方法的结构相似性指数达到了88.9%，峰值信噪比达到了25.56 dB，与现有的图像修复方法相比，该方法具有更高的图像修复精确度，生成的图像更逼真。     

石油长输管道的建设与发展

石油是国家的重要能源,其安全稳定供应与国家安全、公共安全和人民群众的生活息息相关。长输管道是我国陆上石油的主要运输通道,长输管道的安全稳定运行直接关乎着石油的安全稳定供应。但在实际的建设过程中,由于路线较长、工程浩大,其质量要求也极高。必须采用科学的手段进行施工,并进行严格的监控控制。一旦施工中存在要求控制不严格问题便很容易导致工程拖期、质量下降,不但导致资金浪费,还会造成严重的安全事故,因此,对于类似问题必须予以重视。     

一种融合"数据+水务"的智慧水务解决方案

本文简要介绍了智慧水务的一种融合"数据+水务"解决方案,打造水务的数据中心,充分发挥数据的价值,完善系统运营管理机制,实现以数据支撑的水厂智慧运营、决策和服务等,使水务管理更加智能化和规范化,从而达到智慧水务的需求.对水务行业的信息化水平有较好的参考作用.     

实验室认可风险的量化评价模型研究

实验室认可风险需要控制,认可风险评价可以利用可量化的加权评分法评价模型实现。模型基于认可要求建立风险评价指标,将认可发现量化为风险值,最终达成风险分级。     

基于启发式BP算法的软件缺陷预测模型

针对软件缺陷预测时缺陷数据集中存在的类别分布不平衡问题，结合上采样算法SMOTE与Edited Nearest Neighbor (ENN) 数据清洗策略，提出了一种基于启发式BP神经网络算法的软件缺陷预测模型。模型中采用上采样算法SMOTE增加少数类样本以改善项目中的数据不平衡状况，并针对采样后数据噪声问题进行ENN数据清洗，结合基于启发式学习的模拟退火算法改进四层BP神经网络后建立分类预测模型，在AEEEM数据库上使用交叉验证对提出的方案进行性能评估，结果表明所提出的算法能够有效提高模型在预测类不平衡数据时的分类准确度。     

烟囱钢筋混凝土外筒壁施工质量浅析

烟囱钢筋混凝土外筒壁施工质量对于观感和结构安全非常重要,文章以常用的三角架翻模施工工艺为例,从原材料、周转材料、加工过程、施工流程等方面对三个主要的分项工程(钢筋、模板、混凝土)进行了论述,只有高质量的完成了施工全程的每个环节,才能达到安全、美观的清水混凝土外筒壁效果。