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针对在灰度图像着色领域中,传统算法信息提取率不高、着色效果不理想的问题,提出了基于密集神经网络的灰度图像着色算法,以实现改善着色效果,让人眼更好地观察图片信息的目的。利用密集神经网络的信息提取高效性,构建并训练了一个端到端的深度学习模型,对图像中的各类信息及特征进行提取。训练网络时与原图像进行对比,以逐渐减小网络输出结果的信息、分类等各类型的损失。训练完成后,只需向网络输入一张灰度图片,即可生成一张颜色饱满、鲜明逼真的彩色图片。实验结果表明,引入密集网络后,可有效改善着色过程中的漏色、细节信息损失、对比度低等问题,所提算法着色效果较基于VGG网络及U-Net、双流网络结构、残差网络(ResNet)等性能优异的先进着色算法而言取得了显著的改进。 相似文献
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Dujuan Li Wei Yan Ronghui Qi Li-Zhi Zhang 《International Journal of Hydrogen Energy》2021,46(14):9267-9279
PEM-based electrolytic air dehumidification is innovative in dehumidification that requires high precision and small space due to its high efficiency, compactness, and cleanness. However, the system dehumidification performance and durability are limited by using commercial Anatase-IrO2 catalysts. In this study, two types of structurally modified OER catalyst materials, ATO-IrO2 and ND-MnO2-IrO2, are developed to improve the performance of the system. System experiments showed that, compared to the commercial catalysts, the use of ATO-IrO2 and ND-MnO2-IrO2 as the anode catalyst can improve the dehumidification performance by 45% and 20%, respectively. Furthermore, in 50-h accelerated aging tests, the attenuation rates of the ATO-IrO2 and ND-MnO2-IrO2 systems are 3% and 8% respectively, which are far lower than the 35% attenuation of commercial catalyst. The results indicate that, as catalysts with a classic core-shell structure, ATO-IrO2 and ND-MnO2-IrO2 still have a significant impact on improving the performance of the electrolytic dehumidification systems. 相似文献
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氯甲烷在镁修饰的ZSM-5分子筛催化剂上催化转化研究 总被引:1,自引:1,他引:0
在镁修饰的ZSM-5分子筛催化剂上,氯甲烷可以被催化转化为烃类产品。分别采用了离子交换和浸渍的方法来修饰ZSM-5分子筛。离子交换的Mg-ZSM-5催化剂和浸渍的Mg/ZSM-5催化剂都可以提高反应产物中的低碳烯烃的选择性,降低烷烃的选择性,并且保持较高的反应活性,但高的浸渍量对反应活性有一定的影响。NH3-TPD的结果表明,浸渍镁的ZSM-5催化剂的强酸中心数目明显减少。镁的修饰对催化剂酸性的影响导致了产物中低碳烯烃的增加。浸渍Mg的ZSM-5催化剂是潜在氯甲烷转化生成低碳烯烃的催化剂。 相似文献
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能源给人类带来光明,能源给社会进步提供了动力,尤其是进入21世纪以来,能源的可持续发展己成为直接影响世界经济社会可持续发展的决定性因素之一。中国政府高瞻远瞩地提出到2020年要实现国民经济翻两番和建设节约型社会的目标,描绘了支撑这一发展目标的十分宏伟的能源发展战略,使人振奋,也对我国钢铁产业的发展提出了更高的要求,作为长期以来与我国 相似文献
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介绍了铁塔加工中角钢零件优化下料管理系统,阐明了系统的模块化结构及工作原理。建立的面向角钢加工工艺的优化下料管理系统可以将生产管理与下料优化两大功能整合为一体,使用极为方便。该系统在铁塔生产中,可节省大量材料,有效地提高了企业的经济效益。 相似文献
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基于交会图和多元统计法的神经网络技术在火山岩识别中的应用 总被引:10,自引:2,他引:8
针对火山岩储层的特殊性(复杂性、离散性和随机性),应用BP神经网络技术对火山岩测井解释中岩性识别问题进行了研究。该方法的技术关键是样本集和初始权重的建立,以及模型的优选。本文提出了一种基于交会图和多元统计法的学习样本生成方法,即根据取心岩样的地球化学和岩石学研究,用交会图技术建立样本集,采用聚类分析和距离判别法确定初始权重。将研究方法应用在松辽盆地杏山地区火山岩岩性识别问题中,取得了很好的效果,岩性解释符合率高于90%。文中通过四种岩性识别处理模式的对比研究,表明赋权重处理模式为最优处理模型。在神经网络模型预测过程中,需充分利用已有的地质经验和测井曲线信息建立典型可靠的样本文件,同时考虑神经网络方法中各种因素的影响,优选模型和计算参数才能使预测结果符合实际情况。 相似文献
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