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以某双路供弹机为研究对象,分析了火药燃气驱动、弹链供弹、横向移动式双路供弹机的工作原理和结构特点,通过对计算结果的分析得出,扭簧是供弹机构中不可缺少的构件,并对供弹方式提出了改进建议。 相似文献
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Images are generally corrupted by impulse noise during acquisition and transmission. Noise deteriorates the quality of images. To remove corruption noise, we propose a hybrid approach to restoring a random noise-corrupted image, including a block matching 3D (BM3D) method, an adaptive non-local mean (ANLM) scheme, and the K-singular value decomposition (K-SVD) algorithm. In the proposed method, we employ the morphological component analysis (MCA) to decompose an image into the texture, structure, and edge parts. Then, the BM3D method, ANLM scheme, and K-SVD algorithm are utilized to eliminate noise in the texture, structure, and edge parts of the image, respectively. Experimental results show that the proposed approach can effectively remove interference random noise in different parts; meanwhile, the deteriorated image is able to be reconstructed well. 相似文献
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Xiang Sun Lu Liu Ayodeji Ayorinde John Panneerselvam 《Digital Communications & Networks》2021,7(4):559-569
Online social media networks are gaining attention worldwide, with an increasing number of people relying on them to connect, communicate and share their daily pertinent event-related information. Event detection is now increasingly leveraging online social networks for highlighting events happening around the world via the Internet of People. In this paper, a novel Event Detection model based on Scoring and Word Embedding (ED-SWE) is proposed for discovering key events from a large volume of data streams of tweets and for generating an event summary using keywords and top-k tweets. The proposed ED-SWE model can distill high-quality tweets, reduce the negative impact of the advent of spam, and identify latent events in the data streams automatically. Moreover, a word embedding algorithm is used to learn a real-valued vector representation for a predefined fixed-sized vocabulary from a corpus of Twitter data. In order to further improve the performance of the Expectation-Maximization (EM) iteration algorithm, a novel initialization method based on the authority values of the tweets is also proposed in this paper to detect live events efficiently and precisely. Finally, a novel automatic identification method based on the cosine measure is used to automatically evaluate whether a given topic can form a live event. Experiments conducted on a real-world dataset demonstrate that the ED-SWE model exhibits better efficiency and accuracy than several state-of-art event detection models. 相似文献
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