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目的 基于深度学习的图像超分辨率重构研究取得了重大进展,如何在更好提升重构性能的同时,有效降低重构模型的复杂度,以满足低成本及实时应用的需要,是该领域研究关注的重要问题。为此,提出了一种基于通道注意力(channel attention,CA)嵌入的Transformer图像超分辨率深度重构方法(image super-resolution with channelattention-embedded Transformer,CAET)。方法 提出将通道注意力自适应地嵌入Transformer变换特征及卷积运算特征,不仅可充分利用卷积运算与Transformer变换在图像特征提取的各自优势,而且将对应特征进行自适应增强与融合,有效改进网络的学习能力及超分辨率性能。结果 基于5个开源测试数据集,与6种代表性方法进行了实验比较,结果显示本文方法在不同放大倍数情形下均有最佳表现。具体在4倍放大因子时,比较先进的SwinIR (image restoration using swin Transformer)方法,峰值信噪比指标在Urban100数据集上得到了0.09 dB的提升,在Manga109数据集提升了0.30 dB,具有主观视觉质量的明显改善。结论 提出的通道注意力嵌入的Transformer图像超分辨率方法,通过融合卷积特征与Transformer特征,并自适应嵌入通道注意力特征增强,可以在较好地平衡网络模型轻量化同时,得到图像超分辨率性能的有效提升,在多个公共实验数据集的测试结果验证了本文方法的有效性。 相似文献
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基于有限元法对三辊非对称滚弯成形工艺进行了研究,对比分析了三辊非对称滚弯成形和三辊对称滚弯成形过程中,变形区应力场、板材上表面的塑形应变场及卷制力的变化规律。仿真结果表明:侧辊位移进给量相同的工况下,三辊非对称滚弯成形的卷制力大于三辊对称滚弯成形的卷制力;三辊非对称滚弯变形区的纵向应力和径向应力均大于三辊对称滚弯成形的纵向应力和径向应力;三辊非对称滚弯成形板材压弯段的成形质量高于三辊对称滚弯成形的成形质量。最后,经三辊非对称滚弯试验验证,有限元模型的成形误差为6.8%,有较高的精度。 相似文献
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目的 研究大数据驱动的新零售博弈中品牌价值创新的实践、策略与趋势.方法 通过对零售业数字化转型的国际趋势、阿里与京腾生态系之间的新零售格局进行梳理和总结,以体验经济时代的特征、品牌研究的理论与工具为线索,研究和分析我国大数据驱动下的品牌价值创新策略,以及变革和未来的发展趋势.结论 品牌内涵发展至"品牌即体验"阶段,数据成为了重要的战略资源,新的工具不断被开发,用以支持大数据驱动的品牌价值创新.企业逐步完成数字化转型,通过数据洞察新的商业机会,构建新的品牌战略,推动组织变革,创造新的品牌体验,从而成为新时代的强势品牌. 相似文献
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随着我国经济发展的市场化程度不断提升,对于企业的整体财务管理系统提出了新的要求,管理会计与财务会计在大趋势上呈现出逐步融合的态势。本文首先对管理会计与财务会计的概念进行阐述,并以概念为基础对二者的关系进行了分析,进而研究了二者融合的问题及建议。 相似文献
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通过对比硅胶柱层析法、正己烷-乙醚混合液洗脱氧化铝柱层析法、石油醚洗脱氧化铝柱层析法、溶剂萃取法对植物油中苯并(a)芘含量测定的影响,从而选择最佳的前处理方法。结果表明:当苯并(a)芘质量浓度为7.575 0 ng/m L以下时,硅胶柱层析法的回收率达到100%;正己烷-乙醚混合液洗脱氧化铝柱层析法的回收率达到90%以上,其RSD都在1.0%以下。说明这两种前处理方法的回收率高且稳定,皆能准确地测出植物油中的苯并(a)芘含量;而石油醚洗脱氧化铝柱层析法和溶剂萃取法的回收率分别为54.9%~66.4%和37.3%~44.7%,RSD分别为0.19%~0.77%和1.35%~3.48%,表明这两种方法对植物油中苯并(a)芘含量测定具有较大的误差。 相似文献
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