TB级多源遥感影像高效建库方法研究

随着各领域对多源遥感影像数据需求的不断增加,如何高效地管理多源海量遥感影像数据,更好地为各行各业服务是遥感数据库研究的热点。目前国内外很多学者在建设多源遥感影像数据库方面进行了相关研究,但对多源遥感影像数据组织、遥感影像数据预处理以及快速索引方面的研究尚存在不足。设计了一种多源遥感影像数据组织模型,实现了多源影像的集成化管理;实现了一种多源海量原始遥感影像(特别是航空影像)的半自动预处理机制,极大地缩短了原始影像数据的处理时间;设计了一种混合检索方法,达到了海量多源遥感影像数据快速高效检索的目的。结果表明:该方法建库效率显著提高,混合索引的查询速度比ArcSDE自动创建的空间索引检索速度有了快速提高,在数据量较小时查询速度至少可以提高4倍,而数据量较大时检索速度至少可以提高12.83倍。     

一种高精度低压差电压调整器

介绍了一种高精度低压差电压调整器(LDO)的电路设计。该电路采用2μm CBIP工艺技术制作,具有输出精度高(±0.8%)、输入输出压差低(0.20 V,100 mA)、温度系数低(-55~125℃,变化10 mV)、输出仅接一个0.47μF瓷介电容,即可实现稳定工作等特点,简化了外围设计。     

面向视觉数据处理与分析的解耦表示学习综述

表示学习是机器学习研究的核心问题之一。机器学习算法的输入表征从过去主流的手工特征过渡到现在面向多媒体数据的潜在表示,使算法性能获得了巨大提升。然而,视觉数据的表示通常是高度耦合的,即输入数据的所有信息成分被编码进同一个特征空间,从而互相影响且难以区分,使得表示的可解释性不高。解耦表示学习旨在学习一种低维的可解释性抽象表示,可以识别并分离出隐藏在高维观测数据中的不同潜在变化因素。通过解耦表示学习,可以捕获到单个变化因素信息并通过相对应的潜在子空间进行控制,因此解耦表示更具有可解释性。解耦表征可用于提高样本效率和对无关干扰因素的容忍度,为数据中的复杂变化提供一种鲁棒性表示,提取的语义信息对识别分类、域适应等人工智能下游任务具有重要意义。本文首先介绍并分析解耦表示的研究现状及其因果机制,总结解耦表示的3个重要性质。然后,将解耦表示学习算法分为4类,并从数学描述、类型特点及适用范围3个方面进行归纳及对比。随后,分类总结了现有解耦表示工作中常用的损失函数、数据集及客观评估指标。最后,总结了解耦表示学习在实际问题中的各类应用,并对其未来发展进行了探讨。     

氧化球团链篦机-回转窑用耐火材料的进展

综述了氧化球团链篦机－回转窑用耐火材料的发展历程．介绍了各个时期氧化球团链篦机－回转窑用耐火材料的特点及应用情况，并对氧化球团链篦机－回转窑用耐火材料的发展方向进行了探讨。     

中粮贡酒、中粮玉液问世

中国名酒“古井”之乡——安徽省亳州市“中粮贡酒”“中粮玉液”问世。产品出自该市粮油食品局中粮贡酒厂,去年十月投