基于密集神经网络的灰度图像着色算法

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。     

高效率，才是硬道理!：主动式PFC好在哪里？

电源，可以看成是整台计算机的“能源转换中心”，我们希望能量能够在这里得到100％的转换，即输入多少能量就可以输出多少能量；不过由于电路损耗、发热以及其它因素的影响，在实际工作中电源不可能做到100％的转换。美味的食物谁都不想浪费．更何况是我们赖以生存的宝贵能源呢？[编者按]     

基于FPGA的序列图像能量累加

低信噪比小目标检测是当前的研究热点,能量积累是其关键技术之一。介绍了两种常用的序列图像能量累加算法：一种是针对帧间运动速度较小的多帧累加；一种是针对帧间运动速度较大的形态膨胀累加。并给出了这两种算法的FPGA实现。实验结果表明,设计的电路运行速度快、占用资源少,具有很强的实用性,并在实际应用中取得了较好的效果。     

油气吸收回收系统的研究及工业应用——(Ⅰ)中型试验及结果分析

在蒸发油气吸收回收技术小试研究的基础上，开发出常温常压吸收法油气回收中试装置，并利用已开发的吸收剂AbsFOV-97进行了中试试验。结果表明，当系统进料气、吸收剂AbsFOV-97、汽油的体积流量比为10．0：1．0：0．5、真空泵解吸压力小于13．3kPa时，系统回收率高达97％以上，高于设计指标，且回收汽油的质量满足使用要求。统计数据表明，油气回收系统进料气、尾气中平均油气摩尔质量分别为65．51、48．97g／mol，该值可为油品蒸发损耗及其控制技术的评价提供参考。     

气垫式调压室及其在压缩空气能量蓄存方面的应用

挪威独有的高压气垫式调压室是坚硬岩石洞室中压缩空气能量蓄存的极好的先例，在供电不能满足峰荷需求的电站，这一技术正引起极大的关注。从气垫空气损失获得的经验表明，在大多数情况下不衬砌洞室都适用于压缩空气的密闭，只有少数情况时需采取修补措施以减少空气损失。业已证明，水幕是控制空气损失的最有效的方法。     

小型化超宽带光学参量啁啾脉冲放大系统的研究

光学参量啁啾脉冲放大(OPCPA)技术将是替代CPA技术而产生脉宽更短、峰值功率更高脉冲激光的最新技术．目前超短超强脉冲激光技术发展的方向是采用OPCPA技术建立高柬质、高效率、脉宽小于30fs的峰值功率大于TW的小型化台面超短超强脉冲激光系统．     

双级染料激光放大器泵浦能量分配的数值研究

用染料激光放大器的横向稳态泵浦理论，对不同的入射光能量选择不同的增益计算方法，研究了双级染料放大器的泵浦能量分配比例、泵浦光总能量和信号光能量大小对激光增益的影响。计算结果表明，对于其他参数确定的放大系统，存在着最佳的泵浦能量分配比例，可获得最大增益输出。通过自编程序的计算，可方便地找出特定系统泵浦能量分配比例的最佳值。     

人力资源管理的数理分析

建立了人力资源管理的数理分析理论,研究了人力系统的平均经历、能量、系统的耦合与结构特征.     

基于小波变换的不同融合规则的图像融合研究

图像融合是一种重要的增强图像信息的方法。提出了一种基于多尺度分解的像素图像融合方法。利用小波变换按照不同融合规则及融合算子构造融合图像对应的小波系数。通过对可见光图像与红外图像进行融合的实验比较表明，以像素的局部能量为准则的融合效果更好，既可避免传统融合规则的信息损失，又提高了融合图像的空间分辨率和清晰度，融合图像更符合人的视觉特性，也有利于机器视觉。