基于随机子图像模型的遥感图像分类

高分辨率遥感图像（HRRS）的分类是一项具有挑战性的任务。针对遥感数据集图像本身的语义特性,提出一种对数据集图像进行随机子图像提取并带有金字塔池化模型的卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）。对输入图像的尺寸进行基于柯西分布的随机尺寸剪切,将这些尺寸不同但是标签相同的子图像送进带有SPP（空间金字塔池化）的卷积神经网络,将子图像的预测类别众数作为最终分类输出。实验结果表明该方法对多类遥感图像的分类精度有一定提升。     

基于残差模型改进的带钢缺陷分类网络

为了进一步提高带钢缺陷图像分类的准确性，文章基于ResNet18进行了改进，得到了一种新的网络结构，并命名为FusionNet。在FusionNet模型上添加卷积块注意力模块（Convolutional Block Attention Module,CBAM）后，验证集的准确性达到了99.50%，较基于ResNet18网络的CBAM模块及DenseNet121算法，准确率分别提高了0.94个百分点和1.51个百分点。设计的实验证明了改进后的网络具有一定的实用价值。     

电弧炉电极调节器控制系统设计

对电弧炉电极调节器的控制原理进行了介绍，对控制系统软硬件的传统设计进行了优化，同时在软件方面提出了一种改进型的PID控制算法，该算法运用数据趋势进行预判，适时的引入PID运算，以控制电极的升降，经验证表明，电弧较之前更加稳定，电极动作明显减少，具有很强的广泛适用性。     

基于可审计多副本的云存储差错副本恢复机制

针对具备可审计特性的多副本云存储系统的差错副本恢复问题，在多副本云存储完整性审计方案的基础上，从总体流程、影响因素、恢复策略、故障定位和计算模型5个方面阐述差错副本恢复机制，将差错副本恢复策略归纳为全副本下载上传、全副本差值上传、故障块上传和故障段上传4种，并对影响恢复效率的因素进行了量化，提出通信开销、计算开销和总开销的计算模型。针对一个具体的多副本云存储完整性审计方案，对不同策略和参数下纠正一个数据块随机差错的开销进行量化分析。实验结果表明，当带宽分别为1 Mb/s、10 Mb/s、100 Mb/s和1 Gb/s时，实验中最优策略的耗时分别只有全副本差值上传策略的0.34%、2.44%、15.27%和46.93%。可见所提模型可用于为可审计多副本云存储系统选择合适的策略与参数，以提高差错副本恢复效率，尤其适用于网络带宽受限的情况。     

激光致盲武器(1)--激光致盲原理

激光致盲武器是以激光器为中心,配以侦察/告警定位、精密瞄准跟踪等装置组成的光电对抗武器系统,属于战术激光武器类.激光致盲是用相当能量的激光,伤害人眼、破坏光电器件和光学系统,实施软杀伤,使其丧失作战能力.其作用统称为"致盲".     

美丽中国背景下云南省农业活动甲烷排放量计算与情景预测分析

运用CH4MOD模型和排放因子法对云南省农业活动CH₄排放量进行计算分析,并运用情景分析法对云南省农业活动CH₄排放量进行预测.研究结果表明:1)云南省2010—2019年农业源CH₄排放总量变化趋势为先波动上升再迅速减少最后趋于平稳,其中动物肠道发酵排放量贡献最大;2)云南省2010—2019年农业源CH₄单位农业增加值排放强度呈下降趋势,单位农地面积排放强度为波动状态;3)云南省2020—2029年不同情景下农业活动CH₄排放量预测均为上升趋势.由此从水稻种植和畜禽养殖两方面提出减排措施,以期实现"双碳"目标和美丽中国建设.