异型斜屋面明装接闪带的固定与安装

本文以工程为例对异型屋面防雷接地施工中明装接闪带的安装方法进行总结,重点阐述了在混凝土瓦等脆性材料上固定接闪带支架的方法,该方法通过异型构件及金属过渡等施工工艺,对不同位置采用不同固定方式,有效解决了传统方法开洞难、固定不牢的缺点,并取得了良好的经济和社会效益。     

基于Python的求职信息采集分析系统设计与实现

为了便于求职者和招聘单位更精准地把握当前就业市场的变化与需求,提出了基于Python语言的求职信息采集分析系统,利用Scrapy分布式爬虫获取招聘信息,利用数据挖掘技术分析求职者意向,最后将数据清理并格式化后进行可视化展示。所得出的数据模型可以帮助求职者有效的评估出合适岗位和薪资,从而提高求职者的求职效率,同时招聘单位也可以通过此模型对招聘市场的趋势进行总体把握,提高企业的竞争力。     

可证安全的隐私保护多接收者异构聚合签密方案

异构聚合签密技术不仅解决了不同密码体制间的通信问题,同时还能对多个消息进行聚合签名认证。分析了牛淑芬等人提出的能保证数据隐私的异构签密方案,并指出该方案中单个签密与聚合签密均可被伪造,存在密钥生成中心的被动攻击。首先描述了详细的攻击过程,说明牛淑芬方案存在被动攻击。其次,改进了牛淑芬方案,并通过安全性分析证明了改进方案没有安全问题。对改进方案的性能分析以及仿真模拟显示,改进方案的效率与原方案相当。     

采用自注意力机制和CNN融合的实体关系抽取

At present, the neural network model plays an important role in entity relationship extraction tasks. Features can be automatically extracted by a convolutional neural network, but it is limited because a fixed window size convolution kernel in a convolutional neural network is used to extract contextual semantic information of words in a sentence. Therefore, this paper proposes a new relational extraction method fusing self attention and convolutional neural network. The original word vector is calculated by the self attention mechanism to obtain the relationship between the words in the sequence. The input word vector expresses richer semantic information, which can make up for the deficiency of the automatic extraction features of the convolutional neural network. The experimental results on the SemEval 2010 Task 8 dataset show that, after adding the self attention mechanism, our model is beneficial to improve the entity relationship extraction effect.     

顾及RGB-D图像的刚性点云鲁棒配准方法

RGB-D相机作为一种常见的便携式三维数据采集工具被广泛使用于计算机图形学、计算机视觉等诸多领域,然而,由于设备的物理误差、光照干扰等因素,采集的三维点云中往往包含大尺度噪声,现有的点云配准方法处理这类数据时无法取得理想的配准结果,进而影响后续三维重建的质量.为了解决这一问题,提出一种鲁棒的基于RGB-D图像的刚性点云配准方法.首先,提出一种基于全变分和各向异性二阶算子的点法向估计方法,能够有效地去除点法向的噪声并且较好地保持尖锐和非线性光滑特征;其次,联合RGB图像的纹理信息和点云的几何信息设计了一种复合特征描述子,能够在包含噪声的点云上鲁棒地提取初始匹配点;最后,采用一种快速的全局配准方法计算待配准点云之间的刚性变换.在多组合成及真实点云数据上进行配准实验,并从视觉效果和配准误差2个方面对实验结果进行分析,分析结果表明,所提方法能够鲁棒地配准大噪声干扰的点云数据,验证了方法的有效性.     

结合几何一致性的图卷积颈缘线形变网络EI北大核心CSCD

针对曲面形变方法计算复杂度高、曲线形变方法中忽视非局部信息的关联性、没有考虑位置与法向之间的几何一致性等问题,提出一种同时建模局部与非局部信息的图卷积层,且设计了引入位置与法向几何约束的几何辅助预测模块.首先采用k最近邻算法和注意力机制相结合的图卷积层对局部和非局部信息进行挖掘,预测空间中点的位置和法向信息;然后将预测得到的点的位置输入几何辅助预测模块,利用几何一致性约束计算得到几何法向信息;最后将得到的几何法向信息与图卷积网络预测得到的法向信息融合,再次通过图卷积网络进行形变预测,得到最终形变预测结果.在876个样本的自建颈缘线数据库上的实验结果表明,相比于其他主流方法,所提方法在均方误差度量上降低了16.7%.     

基于时域卷积网络的多尺度双线性天气预测模型

针对时域卷积网络(TCN)提取能力受卷积层感受野限制,难以对天气数据中的季节 性信息和长时信息进行有效提取与分析的问题,提出了一个新的基于 TCN 的多尺度双线性天气 预测模型。该模型由 TCN 层和双线性汇合层 2 部分组成,时域卷积层包含双路 TCN,每个 TCN 利用历史观测数据独立提取特征,除卷积核尺度之外,其他网络参数均保持一致。多尺度的 网络组合可以更深入挖掘数据中潜在关联信息;时域卷积层的输出作为双线性汇合层的输入 进行双线性融合,规范化后得到最终输出,即对未来天气的预测值,进一步提升模型的特征 表示能力。在公开的天气预测数据集上与 5 个基准方法进行对比,实验结果表明所提方法的预 测结果准确率更高;此外,对比 TCN,多尺度双线性天气预测模型面对长时数据信息时表现更 加稳定。     

三峡库区万州金金子滑坡动态变形规律分析

万州区金金子滑坡是三峡水库右岸涉水覆盖层滑坡,在降雨、人工活动等诱发因素影响下,局部发生了较大的变形破坏。该滑坡于1996年发现变形迹象,2003年库区大坝蓄水后仍存在变形,滑坡近20 a来变形持续,2016年滑坡体局部发生了变形破坏。在深入分析滑坡变形特征基础之上,充分利用现场监测数据,从地质因素和环境因素两方面对滑坡成因及变形破坏规律展开研究。通过地质调查发现,斜坡区大量松散崩坡积物堆积于下伏近水平粉砂泥岩上,斜坡形态呈阶梯状,其上冲沟发育,大片覆盖人工种植苗木。滑坡监测数据显示,位移变形曲线存在突变,突变后趋于平缓,在突变前期研究区内有明显的降雨过程。分析认为：滑坡整体仍存在持续变形,局部区域变形失稳后趋于平缓;阶梯状斜坡上覆的松散堆积体和下伏的软弱地层为滑坡变形的地质基础;降雨以及人类工程活动则为该滑坡的主要诱发因素。     

Underwater polarization image restoration based on logarithmic transformation and dark channel

The visibility of the underwater image is reduced due to the backscattering and signal attenuation, especially in highly turbid media. In this paper, we propose a polarization-based underwater image restoration method using logarithmic transformation and dark channel. Logarithmic transformation is first performed while maintaining the degree of polarization of the scene to increase the details of the images. Then we calculate the backscatter value through dark channel to estimate the degree of polarization of backscatter. The restored image can be obtained by the polarimetric recovery method. The experimental results illustrate the capabilities of the proposed method.