图像超分辨率特征浓缩网络

自从卷积神经网络应用到图像超分辨率领域以来，越来越多的神经网络被提出，并且取得良好的效果，但是当前大多数方法都严重依赖于模型的深度和宽度，而没有充分利用底层信息。针对以上问题，提出了一种新型特征浓缩网络，该网络通过多个特征浓缩块逐步提取有效特征信息。网络包括特征提取模块、特征浓缩模块和重建模块，并添加了双三次插值运算和全局残差学习。通过底层特征处理来提取有用的特征，使用特征浓缩块进一步提取特征，由重建模块恢复高分辨率图像。在实验中，选择4个不同的公开数据集进行不同尺度的测试，通过实验结果可以看出，所提出的网络对比其他方法有更好的客观指标结果。     

基于注意力机制的肺结节分类研究

为进一步提升肺结节分类的效果,引入一种基于注意力机制的分类算法.通过在神经网络中添加空间和通道注意力因子,使得肺结节分类网络生成更有效的特征映射,结合梯度提升树算法,进一步提升模型的性能.经过大量实验后,证明了该方法的有效性.     

朝汉混排古籍的文字切分方法

为解决朝鲜语古籍数字化中朝汉文种混排字符切分困难的问题,提出一种朝鲜语古籍图像的文字切分算法。针对古籍列与列之间存在不连续间隔线、倾斜或者粘连等问题,提出一种基于连通域投影的列切分方法。利用连通域的删除、合并、拆分等操作对文字进行切分。使用一种多步切分法完成了具有文字大小不一,横向、纵向混合排版特点图像的字符切分工作。对于粘连字,采用改进的滴水算法进行有效切分。实验结果表明所提出的算法能够很好地完成朝、汉文种混排,文字大小不一,排版情况复杂的朝鲜语古籍图像的文字切分工作。该算法的列切分准确率为97.69%,字切分准确率为87.79%。     

步进电机控制系统的设计与实现

论文介绍了步进电机的控制原理,利用脉冲叠加原理,以Verilog HDL为实体设计输入,设计并实现了一套集成于FPGA内部的步进电机控制系统.该系统可以控制步进电机实现定速、加速、减速,且速率和加速度都能做到连续可调等功能.该方法具有设计简单灵活,体积小,系统稳定等优点,可用于办公自动化(Office Automation)、工厂自动化(Factory Automation)和计算机外部设备等场合.     

钛合金材料在石油工业中的应用及其抗腐蚀性能研究进展

钛合金材料由于具有高强度、低弹性模量和优良的耐腐蚀性，在石油工业中常被作为油井管的新材料来代替碳钢。从钛合金在油井管中的应用入手，综述了其力学性能和钛合金钻杆、油套管抗腐蚀性能的研究进展，并对比了石油工业中常用的几种碳钢材料与钛合金的疲劳寿命。同时，讨论了添加金属元素与优化制造工艺这两方面因素对钛合金抗腐蚀性能的影响。最后，提出了钛合金在实际生产应用过程中可能面临的问题。