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101.
政府网站是社会文化和社会发展要与经济高速发展相适应的要求。通过对安徽省部分政府网站建设的调查,分析了安徽省政府网站建设的基本现状与存在的问题,提出了优化网站建设水平的政策建议。  相似文献   
102.
103.
104.
本文作者用保温设备研究了由羟基磷灰石(HA)和β-磷酸三钙(β-TCP)在不同溶液中,当与生物材料相接触时磷酸钙盐的溶解——沉淀过程。这不同的溶解有离子与体液(SBF)而不含垩白,或者离子与体液兼含多种垩白,和大部分个体(例如纤维垩白,Vifronecfin,白垩白和聚L-谷氨酸)。透射电子显微镜分析技术揭示,磷灰石沉淀的微晶在陶瓷晶体周围出现是次级核生成的结果,  相似文献   
105.
为了提高油气藏的成藏过程研究的准确性,G eorge,Bhu llar等在前人的基础上改进提出了使用油气藏内包裹体的化学成分来研究油藏的成藏史。通过特定的方法对包裹体内油气进行分析,并和现今的油气源进行对比就可以确定油气的成藏史。这种方法直接针对古油气,所以油气藏的成藏史恢复会更加准确有效。对某多期成藏的油气藏的包裹体成分地化分析,结合其它的分析方法很容易恢复油藏的成藏过程。  相似文献   
106.
经白腐菌Panusconchatuss发酵15天的稻草用乙酸乙酯进行抽提可有效分离出生物作用后的低分子量木煮降解产物。利用这些低分子降解产物在酸碱度不同的介质以及不同的有机溶剂中的溶解度不同进一步分离、分级和提纯,获得酚类(LP),芳香酸类(LA1—4)以及中性物质三个组份。我们发现LP与LA是降解产物中的主要组份,它们的得率分别为51.1%和34.4%。如此高的LP得率是白腐菌P.conchatus降解稻草木素的重要特征。本文还利用红外光谱和核磁共振技术对LP和LA中最多的一个组份LA—1的可能化学结构特征进行剖析。  相似文献   
107.
目的 少数民族服装款式结构复杂,视觉风格各异。由于缺少民族服装语义标签、局部特征繁杂以及语义标签之间存在相互干扰等因素导致少数民族服装图像解析准确率和精度较低。因此,本文提出了一种融合视觉风格和标签约束的少数民族服装图像解析方法。方法 首先基于本文构建的包含55个少数民族的服装图像数据集,按照基本款式结构、着装区域、配饰和不同视觉风格自定义少数民族服装的通用语义标签和民族语义标签,同时设置4组标注对,共8个标注点;然后,结合自定义语义标签和带有标注对的训练图像,在深度完全卷积神经网络SegNet中加入视觉风格以融合局部特征和全局特征,并引入属性预测、风格预测和三元组损失函数对输入的待解析图像进行初步解析;最后,通过构建的标签约束网络进一步优化初步解析结果,避免标签相互干扰,得到优化后的最终解析结果。结果 在构建的少数民族服装图像数据集上进行验证,实验结果表明,标注对有效提升了局部特征的检测准确率,构建的视觉风格网络能够有效融合少数民族服装的全局特征和局部特征,标签约束网络解决了标签之间相互干扰的问题,在结合视觉风格网络和标签约束网络后,能够明显提升少数民族服装解析的平均精度,像素准确度达到了90.54%。结论 本文提出的融合视觉风格和标签约束的少数民族服装图像解析方法,能够提高少数民族服装图像解析的准确率和精度,对传承祖国文化、保护非物质文化遗产具有很好的意义。  相似文献   
108.
为了解决目前多目标跟踪算法在行人遮挡后无法再次准确跟踪的问题,提出了一种融入注意力机制和改进卡尔曼滤波的多目标跟踪算法,选用联合检测和重识别框架提取特征,同时完成目标检测和重识别任务.设计了并行支路注意力机制,包括空间注意力和通道注意力两个部分,每个部分都采用并行支路的方式完成池化和卷积操作.在跟踪阶段,本文提出了速度先验卡尔曼滤波,实现对行人运动状态更精确的预测.采用CUHK-SYSU数据集对算法进行训练,并在MOT16数据集上做算法的验证和测试.本算法的多目标跟踪准确度(MOTA)达到了65.1%,多目标跟踪精确度(MOTP)达到了78.8%,识别F1值(IDF1)达到62.3%.实验表明,提出的跟踪算法可以有效地提高跟踪的整体性能,实现对目标的持续跟踪.  相似文献   
109.
在数据结构中,有一种结构较为特殊,它就是字符串,原因是其处理的数据被限定为字符类型.在实际的研究和学习过程中,需要处理很多数据,而字符串就占了大部分,它比一般的数值型问题的处理要复杂.C++语言相较于C语言来说,具有其自身的特点.通过C++语言实现了一个字符串匹配的基因配对问题,给出了问题的描述、算法的流程,并对算法进行仿真并得出结果.  相似文献   
110.
精确煤矸分类及识别能力是煤矿智能煤矸分选机器人要解决的关键问题。在通过深度学习图像分类方法的检测煤矸石中,为克服当前残差网络计算量大、复杂度高以及信息丢失的问题,提出了基于改进深度残差网络的图像分类方法。并提出了一种新的损失函数soft-center loss,克服由于softmax分类器对特征的区分判别能力差以及易造成模型过度自信的问题。同时在图像预处理阶段利用CBDNet去噪网络,提高了井下图像的质量,进一步提升了煤矸分类的准确率。实验结果表明,基于改进深度残差网络分类模型相比于其他分类网络模型在井下图像分类准确率提高了4.12%,在公开数据集CIFAR-10准确率提高了1.5%。  相似文献   
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