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1998年 | 1篇 |
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近年来,随着科学技术的发展,人们对于燃气轮机的性能也越发关注,其性能的好坏直接影响了燃气轮机的工作效率,但是在国内,燃气轮机的性能方面仍有一些弊端,所以笔者通过对于燃气轮机性能评价的模糊综合评判,为我国燃气轮机性能评价及改进方面作出一些贡献。 相似文献
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建立了一种基于Teamcenter和NX CAM企业级的刀具参数库,以便于企业管理人员和工艺人员对刀具名称、编码、基本参数、切削参数等进行统一管理、更新维护;基于Teamcenter和NX CAM设计开发完成了刀具参数查询与应用程序,方便工艺员直接在NX CAM中进行零部件数控编程时查询调用和使用Teamcenter的刀具参数库的数据参数,实现了企业积累的刀具参数信息的知识重复使用,降低了工艺人员的劳动量和操作难度,提高了工作效率,降低了企业零部件工艺设计和生产准备成本。 相似文献
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基于时空权重姿态运动特征的人体骨架行为识别研究 总被引:1,自引:0,他引:1
人体行为识别在视觉领域的广泛应用使得它在过去的几十年里一直都是备受关注的研究热点.近些年来,深度传感器的普及以及基于深度图像实时骨架估测算法的提出,使得基于骨架序列的人体行为识别研究越来越吸引人们的注意.已有的研究工作大部分提取帧内骨架不同关节点的空间域信息和帧间骨架关节点的时间域信息来表征行为序列,但没有考虑到不同关节点和姿态对判定行为类别所起作用是不同的.因此本文提出了一种基于时空权重姿态运动特征的行为识别方法,采用双线性分类器迭代计算得到关节点和静止姿态相对于该类别动作的权重,确定那些信息量大的关节点和姿态;同时,为了对行为特征进行更好的时序分析,本文引入了动态时间规整和傅里叶时间金字塔算法进行时序建模,最后采用支持向量机完成行为分类.在多个数据集上的实验结果表明,该方法与其它一些方法相比,表现出了相当大的竞争力,甚至更好的识别效果. 相似文献
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视频或者图像在传输过程中,可能出现随机性的误码、突发性的误码、传输中的丢包等等,对解码出的图像数据也会有严重的影响.本文提出了基于深度学习的图像重建算法:一种基于图像背景预测生成模糊区域内容的无监督图像重建神经网络模型.为了重建出逼真的图像,神经网络模型需要既理解整个图像的内容,又为缺失的部分重构出一个合理的假设.损失函数包含标准像素级重建损失和对抗损失,在训练卷积神经网络模型时,能够更好地处理图像中的结构细节产生更清晰的结果.通过实验可以发现本文设计的深度卷积神经网络模型与基于样本插值的算法相比在图像重建中有着较好的效果. 相似文献
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