多传感器机器人定位信息挖掘方法设计

多传感器机器人定位信息由于存在定位信息量大、干扰因素多等原因,导致挖掘精度差、耗时长、内存占用率高的问题。提出基于深度估计法的多传感器机器人定位信息挖掘方法。首先对多传感器机器人定位进行分析,获取多传感器机器人定位信息;其次,采用极大似然估计法对多传感器机器人定位信息进行预处理;然后,采用深度估计法对多传感器机器人定位信息挖掘;最后进行实验分析。实验结果表明,采用所提方法可有效提高挖掘精度、缩短挖掘时间、降低内存占比,具有一定的优势。     

基于深度学习的河湖岸线侵占建筑物智能识别与提取

河湖岸线侵占是河湖水域岸线管理的重要问题之一。文章基于卫星遥感数据,通过引入Vgg16深度神经网络,提高了传统U-Net网络在收缩路径上的特征提取能力。     

上榆泉煤泥常温高效干燥实验研究

以河曲矿区上榆泉煤矿煤泥为原料,针对其常规干燥速率慢、耗能高等问题,采用常温深度干燥技术对上榆泉煤泥在不同影响因素（进料温度、空气相对湿度、风量）下进行实验研究以及常温干燥机内部进行了数值模拟。实验结果表明：常温以及一定相对湿度的情况下,煤泥含水率能够降至15%左右;适度增大风量可以降低煤泥含水率,也可提高煤泥单位时间的处理量。常温干燥机在常温状态下可以正常运行,处理效果达到煤泥干化要求,也为设备的安装和运行提供了理论基础。     

T型发射区单晶硅太阳电池的输出特性研究

利用TCAD半导体器件仿真软件对具有T型发射区结构的单晶硅太阳电池进行了仿真研究。全面系统地分析了在不同衬底少子寿命情况下,不同T型发射区深度对太阳电池外量子效率、短路电流密度、开路电压、填充因子及转换效率的影响。仿真结果表明:采用T型发射区结构可在一定程度上提高常规均匀发射区太阳电池的电学性能;T型发射区结构对700~1200nm长波段入射光的外量子效率具有明显的改善作用;当衬底少子寿命一定时,太阳电池短路电流密度、填充因子均随T型发射区深度的增大而增大,而开路电压随T型发射区深度的增大而减小;当T型发射区深度大于80μm时,对于低衬底少子寿命的单晶硅太阳电池,T型发射区结构对其转换效率的改善效果最为显著。     

基于正常域名及其可信度的DGA检测方法

现有DGA域名分类模型仅注重检测已知的DGA域名家族,对新型DGA域名家族识别效果差.为了解决该问题,本文提出了一种基于正常域名及其可信度的DGA域名检测模型ProfDGA.该模型通过评估每个正常域名的可信度且将评分引入损失函数,使得模型训练只利用正常域名及其可信度.通过本文方法得到的模型具备更强的泛化性和检测新型DG...     

基于DeepLabv3的随机褶皱防伪图案识别研究

针对现有防伪技术可靠性较低、容易被仿制、防伪成本高昂等问题,基于DeepLabv3,提出一种由热膨胀系数失配产生压缩应力形成随机褶皱防伪标识图.案的识别方法.具体采用深度卷积网络分类算法中DeepLabv3进行分类识别,通过优化全连接层并设置不同的神经元节点,提高识别网络的分类准确率,缩减训练时间,训练准确率达96.5...     

阿里集团与《商业评论》杂志建立深度合作

2013年4月9日,《商业评论》杂志在北京宣布,将和阿里巴巴集团建立深度战略合作关系。双方将在资源配置、共享以及研究性课题开发上展开一揽子合     

一种基于深度强化学习的通信抗干扰智能决策方法

为解决战场通信智能抗干扰决策问题,设计了一种基于深度强化学习的通信抗干扰决策方法.该方法在DQN算法架构下引入经验回放和基于爬山策略(PHC)的动态ε机制,提出动态ε-DQN智能决策算法,该算法能够根据决策网络状态更优地选择ε值,提高收敛速度和决策成功率.在决策过程中,对所有通信频率是否存在干扰信号进行检测,将结果作为...     

主动区土体加固对深厚淤泥质土地铁深基坑变形的影响

为研究主动区加固土体对地下连续墙水平位移的影响,以昆山地铁时代大厦站基坑为背景,采用ABAQUS软件建立三维模型,研究不同加固深度、宽度、强度情况下,主动区加固土体对地下连续墙水平位移的影响规律。结果表明：主动区加固深度和宽度在不同的范围内取值,会导致地连墙水平位移减少,但加固效果存在差异;采用“宽度小,深度大”的加固形式可以提高加固效果;减小一定范围内的加固土体强度对地连墙水平位移的影响极小;主动区土体的不同加固深度、宽度、强度对深厚淤泥质土地铁深基坑变形有一定的影响,需在实际工程中密切关注。为基坑结构的变形控制提供理论参考。