基于改进的BASS模型的服装产品生命周期研究

为提高服装的销售预测准确度,通过产品的生命周期曲线模型,使得服装销售预测的定性分析与定量预测有机地结合在一起。针对目前服装产品生命周期曲线模型的局限性,引入改进的BASS模型,对服装产品生命周期进行研究。通过销售实例探讨改进的BASS模型用于描述服装生命周期的可行性,建立了以改进的BASS模型为基础的服装产品生命周期模型,并利用该模型对服装销售量做预测,取得了比其他模型更高的精度。     

基于多特征融合的运动物体识别方法研究

为了实现运动目标的实时检测,本文基于多特征融合,提出了一种运动物体分级识别方法.首先通过对运动目标的分割,分析得到各个物体的形状矩特征、面积大小及运动速度.对上述特征,采用支持向量机方法对其矩特征进行快速的一级分类,然后对一级分类结果及各物体的面积、速度等信源根据其对分类的重要程度,采用模糊积分技术进行多特征融合分类.实验表明,本方法具有较强的学习能力及较高的识别精度,可有效地应用于道路监控等系统.     

铒离子注入晶体硅的射程分布和离散研究

用400 keV能量的铒离子垂直注入晶体硅(Si)样品中。利用卢瑟福背散射技术研究了能量为400 keV、剂量为5×1015ions/cm2的铒离子注入Si晶体的平均投影射程、射程离散和深度分布。测出的实验值和TRIM 98得到的理论模拟值进行了比较,发现实验值跟TRIM 98模拟计算的理论值符合较好。     

无线传感器网络中基于代理的D-S数据融合

提出了一种无线传感器网络中基于移动代理带证据权的D S融合算法。引入证据权对证据进行修正以降低冲突数据对融合结果的影响。采用三级D S组合规则进行融合决策：节点级融合计算单个节点时间域融合检测概率;簇内级融合计算簇内节点间空间域融合检测概率获取局部决策结果;簇间级融合计算簇间的融合检测概率获取最终的全局决策结果。仿真结果表明,本算法能以较小的能耗代价获取准确的融合结果并有效降低冲突数据对融合结果的影响。     

基于高炉TRT系统控制技术的研究与改进

介绍高炉TRT控制系统的改进,以达到节能、降噪、环保的目的.     

GROMACS 2020在ROCm平台上的移植与优化

GROMACS是应用广泛的开源分子动力学模拟软件,当前主要通过CUDA使用NVIDIA GPU进行加速计算。ROCm是一个开源的高性能异构计算平台。基于ROCm平台的HIP编程语言,首次实现了GROMACS 2020系列在ROCm平台上的完整移植。在MI50 GPU上,以一个复杂离子液体模拟算例为目标,使用GPU性能分析工具rocprof对移植代码进行了性能分析。针对MI50硬件特性,先后对成键力核函数、静电力的PME核函数和短程非成键力核函数进行了优化,优化后运行目标算例的性能相比初始版本整体上获得了约2.8倍的加速比,在 MI50上的性能高于GROMACS原版OpenCL代码60.5%,相对纯CPU版本有约2.7倍的加速比。在另外2个具有代表性算例的单结点测试以及离子液体算例的多结点扩展性测试中,优化后的代码也达到了较好的性能提升,这表明所采用的优化操作具有一定的通用性。     

基于RetinaNet-CPN网络的视频人体关键点检测

为解决基于视频流的人体关键点检测效果不佳及视频流切片后可能会发生运动模糊的问题,提出了一种改进的RetinaNet-CPN网络对人体关键点进行检测,有效解决切片后运动模糊图像的干扰并提高了人体关键点的检测准确率.视频流切片后,先用改进的RetinaNet网络检测出图片中的所有人并对每个目标框做模糊检测,对大于阈值的目标框做去模糊处理,最后用引入注意力机制的CPN网络提取关键点.将RetinaNet衡量预测框与真实框差异的IOU函数改成DIOU后,在仿真实验中目标检测AP提高了近3％;对于模糊的图片,利用匀速直线运动频谱特征估算出的模糊核与实际模糊核相差不大,对其做去模糊处理后基本能恢复出原清晰图片;同时引入注意力机制为各通道和特征层分配合理的权重,使得CPN检测AP提高近1％,AR提升0.5％.     

基于手机App的自动站管理系统设计与应用

随着社会生活的信息化和互联网技术的飞速发展,智能手机的发展日新月异,手机App成为了人们获取信息的主要方式。将手机App作为载体的工作方式已成为各行业的研究方向。为了保障气象自动观测站的正常运行,必须加强及时有效的管理。以沈阳市气象局250个气象自动观测站为课题背景,对基于手机App的自动站管理系统进行了研究。手机App以Android平台为基础,系统开发服务组件使用基于Java语言的Oracle 11G EX DB和Oracle JDeveloper开发平台,通过Web Service技术实现手机与服务器组件间的数据交互。该系统提供了自动观测站实况数据查询、故障报警、建立维修任务并上传维修照片、查看维修记录等功能。这种设计既方便了管理者对自动站及维护人员的监控与管理,又提高了管理者与维护人员交互信息的效率,充分利用手机App方便快捷的功能实现全沈阳地区自动站的管理,最后将提出的设计应用于其他市区的自动站管理之中也取得了十分显著的效果。     

任务感知双原型网络的人物交互少样本识别

人物交互(HOI)识别是计算机视觉领域的重要研究热点.随着深度学习在图像分类任务中的巨大成功,人物交互识别任务也取得重大进展,但样本不平衡和组合爆炸问题仍是制约当前人物交互识别任务性能的关键挑战.由此,将人物交互识别任务与少样本学习相结合,将人物交互识别任务定义为一个少样本任务,并提出了任务感知双原型网络(TDP-Net)来解决少样本人物交互任务.具体地,首先使用图方法为每个任务生成语义感知的任务表示作为任务的先验信息,并使用语义图注意力模块(SGA-Module)生成注意力权重,对特征图中不同区域进行不同重要程度的关注,以适应不同任务条件下的映射关系,实现在新任务中自动推理.此外,还设计了一个双路原型模块(DP-Module)以分别产生交互类别的动作类原型和物体类原型,并分别对动词和名词进行分类.通过分别为动作和物体建立类原型,有效地分离了动作和物体间复杂的视觉关系.同时由于人物交互类别之间具有相似性,可通过重新组合动作和物体类别将知识迁移到新的交互类别中.实验结果表明,该模型在人物交互少样本任务上的平均准确率比基线方法在两个实验设置上分别提高了3.2个百分点和15.7个百分点,验证了TDP-Net在少样本人物交互任务中的有效性.     

城市雨水径流多填料优化组合快速渗蓄试验研究

通过雨水径流渗蓄处理系统的填料筛选及多填料分层组合渗蓄处理径流的效能试验,分析了陶粒、稀土瓷砂、沸石、石英砂对城市雨水径流主要污染物COD及重金属Pb、Zn的吸附性能,研究了多填料优化组合快速渗蓄系统对径流污染物的处理效能。结果表明:陶粒、稀土瓷砂、沸石较石英砂具有更好的径流有机物及重金属污染物的吸附、离子交换等性能。将陶粒、稀土瓷砂、沸石组合作为径流渗蓄池的填料,3种填料各填装一层,每层厚度均为30 cm,则自上而下填料不同的填装组合方式,会导致径流渗蓄处理的效果有明显差异。渗蓄池填料自上而下的最佳分层组合为陶粒-稀土瓷砂-沸石,此时,径流COD、SS的渗蓄去除率分别高达94.82%、97.82%,对Pb、Zn的去除效率分别达到81.05%、75.64%,处理出水的COD约为50mg/L、SS约为25 mg/L、Pb、Zn浓度均约为0.13mg/L。对城市雨水径流的处理,该多填料优化组合快速渗蓄池较传统石英砂快滤池更高效。