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41.
传统图像描述算法存在提取图像特征利用不足、缺少上下文信息学习和训练参数过多的问题,提出基于ViLBERT和双层长短期记忆网络(BiLSTM)结合的图像描述算法.使用ViLBERT作为编码器,ViLBERT模型能将图片特征和描述文本信息通过联合注意力的方式进行结合,输出图像和文本的联合特征向量.解码器使用结合注意力机制的BiLSTM来生成图像描述.该算法在MSCOCO2014数据集进行训练和测试,实验评价标准BLEU-4和BLEU得分分别达到36.9和125.2,优于基于传统图像特征提取结合注意力机制图像描述算法.通过生成文本描述对比可看出,该算法生成的图像描述能够更细致地表述图片信息. 相似文献
42.
艾海红张长富闫正虎蒋新广程培勇贠康 《制造技术与机床》2018,(11):128-132
为改善难加工材料弹性合金3J21薄壁件微结构的成形加工质量和效率,进行了加工轨迹对薄壁件微结构的电解铣削加工的影响研究。首先利用拷贝式电解加工方法在线制备了阶梯轴式微细工具阴极,然后利用5种不同加工轨迹进行了150μm"150μm微型方孔的微细电解铣削加工对比实验,并优选出了最佳的加工轨迹。研究结果表明,利用"行铣+环铣"的加工轨迹进行微细电解铣削加工时微型方孔的加工质量更好,加工效率较高。 相似文献
43.
纳米MoO3/PMMA杂化材料的制备与表征 总被引:2,自引:0,他引:2
采用原位聚合法制各了纳米MoO3/PMMA杂化材料。XRD分析表明,杂化材料是无定形的。SEM分析表明,杂化材料中MoO3含量不同,材料的断面形貌明显不同,随MoO3含量的增加,杂化材料的脆性增加。EDS分析表明,Mo在杂化材料中的含量为1.09%(质量分数)。实验表明,随MoO3含量的增加,杂化材料的透过率和溶解性降低,材料的硬度和断裂强度均呈下降趋势。 相似文献
44.
45.
IPv4/IPv6校园网的规划与实现 总被引:2,自引:0,他引:2
随着CERNET2建设的全面展开,高等院校建立IPv6校园网,积极投入IPv6的试验和研究成为必然趋势。主要研究基于IPv4的IPv6校园网规划问题,首先从技术方面,阐述IPv4网络向IPv6网络过渡以及IPv6网络之间进行通信的过程中所用到的双栈、隧道、NAT-PT等重要的过渡技术;然后,从规划与实现方面,研究在现有IPv4网络拓扑的基础上添加IPv6网络后的层次化网络拓扑结构,新增的IPv6网络所提供的服务以及为满足需求所选用的设备等。从而为IPv6校园网的部署提供理论指导和实践经验。 相似文献
46.
为了提高短低密度校验码(Short LDPC)的纠错性能,在研究盒匹配译码算法(BMA)和置信度与分阶统计译码级联算法(BP-OSD)的基础上,提出了一种新的针对短LDPC码译码的BP-BMA级联算法.该算法充分利用了BMA算法具有较低译码复杂度的特性.然后,利用该算法结合对数似然比累积(ALLR)算法进行了计算机仿真.仿真结果表明:BP-BMA级联算法与BP-OSD相比,译码性能有所提高,且译码复杂度大大降低了,在译码性能和复杂度间取得了很好的折中. 相似文献
47.
48.
本文主要讲述了如何实现SZF波浪方向浮标接收机与上位机之间的数据通信,用方便的高级计算机语言代替汇编语言来实现波浪数据的处理.应用VC++语言实现SZF波浪方向浮标接收机数据的回放和格式化输出,并给出了一种软件设计方案. 相似文献
49.
为解决全光纤电流互感器因采用相位调制器、性能要求高的电子元器件以及复杂的调制解调算法等导致其成本高的问题,提出了一种基于法拉第旋光镜(faraday rotation mirror,FRM)的光学电流互感器(optical current transformer,OCT)方案;分析了该OCT的电流传感原理以及信号获取方法,试验研究了其电流测量精度和温度性能、谐波准确度以及振动特性,试验结果表明其满足5P20的要求,在-40~+50℃范围内,光纤传感环对该OCT系统误差影响不超过0.75%;OCT光纤传感环在承受10g的加速度冲击过程中,系统无异常信号输出。研制的该OCT主要技术指标满足中高压交流输电系统中保护级电流互感器的精度要求,可用于架空线—电缆混合线缆故障区域判别电流测量、分接开关故障电流监测等。 相似文献
50.
将语义数据流处理引擎与知识图谱嵌入表示学习相结合,可以有效提高实时数据流推理查询性能,但是现有的知识表示学习模型更多关注静态知识图谱嵌入,忽略了知识图谱的动态特性,导致难以应用于实时动态语义数据流推理任务。为了使知识表示学习模型适应知识图谱的在线更新并能够应用于语义数据流引擎,建立一种基于改进多嵌入空间的动态知识图谱嵌入模型PUKALE。针对传递闭包等复杂推理场景,提出3种嵌入空间生成算法。为了在进行增量更新时更合理地选择嵌入空间,设计2种嵌入空间选择算法。基于上述算法实现PUKALE模型,并将其嵌入数据流推理引擎CSPARQL-engine中,以实现实时语义数据流推理查询。实验结果表明,与传统的CSPARQL和KALE推理相比,PUKALE模型的推理查询时间分别约降低85%和93%,其在支持动态图谱嵌入的同时能够提升实时语义数据流推理准确率。 相似文献