人力资本约束下区域主导产业选择方法

为了合理的确立区域主导产业,制定符合区域一级发展模式的主导产业选择基准和相应指标,提出了区域主导产业选择的人力资本匹配基准,给出了相应指标的计算方法.实证结果表明:尽管中国的劳动力资源非常丰富,但整体的人力资本水平却依然很低,同时人力资本分配非常不平均,劳动力过剩和人力资本不足的结构性矛盾日益突出.考虑到中国各区域人力资本分配的地域差距,区域一方面应大力进行人力资本积累,改善人力资本现状,另一方面,正视区域人力资本现状的现实,在区域主导产业选择时理性抉择,才能实现人力资本积累与产业结构升级的同步和有效互动.     

混合匹配规则的否定选择算法

针对目前基于免疫的检测器生成算法中,匹配规则单一造成的检测器质量低下的问题,提出一种基于混合匹配规则的否定选择算法,采用海明距离整体匹配的各段内R连续比特匹配的否定选择算法,即混合匹配否定选择算法,对算法的性能进行了分析．实验结果表明,该算法能够高效地产生所需要的检测器,提高了检测率,且降低了误报率．     

路由器排障经历

大型网络通常跨越地区,其硬件连接方式通常为WDM／SDH信道,通信协议包含PPP、以太网等多种方式,而各通信系统之间的匹配也必须作为要素予以考虑。所以当大型网络出现局部故障时,应跳出局部看全局,才能最终找到解决问题的办法。本文介绍的网络故障,就是由于通信系统之间的匹配问题造成的。     

Inspector PIM60视觉传感器 广州市西克传感器有限公司

正Inspector PIM60视觉传感器功能强大且操作简单,所有硬件及软件集为一体,包括光源、镜头、相机、控制器、软件及I/O。该产品独立工作,直接输出结果,不依赖于PC。Inspector PIM60视觉传感器拥有多项突出特点:高速的定位、检查及测量性能;强大的测量工具提供直径、角度及距离的检测;同时拥有多种检查功能——斑点分析、模板匹配、边缘查找及像素计算;图像标定功能(测量结果以mm为单位);支持EtherNet/IPt     

基于变异蚁群的图像特征匹配算法

本文提出了一种新的图像特征匹配方法,采用变异蚁群算法进行特征匹配。改进的蚁群算法在原蚁群算法不变蚁群的基础上,提出了变异蚁群算法。融合了自适应变化策略,改进了信息素调整方式。实验结果表明与其他的匹配算法相比,该算法具有计算速度快,识别率高的特点。     

多维度视觉传达下投影变换图像配准仿真

为优化图像配准后轮廓模糊、总体分布形状不完整等问题,提出一种多维度视觉传达下投影变换图像配准仿真.为保留配准后图像能够完整保留不同分辨率下的特征,采用LOG(Laplacian of Gaussian)算子提取图像轮廓.将每个轮廓形状的描述子视为形状的特征向量,通过傅里叶特征匹配算法匹配提取出的不同图像轮廓,获得轮廓对应点对,将其作为投影变换的映射点,得到配准后图像.仿真中,对比分析所提方法和传统方法的配准效果,结果表明所提方法没有明显的误配准,且图像间的连接平滑自然,具有一定的可行性和有效性.     

基于IMU与激光雷达紧耦合的混合匹配算法

针对线、面特征匹配的激光雷达测距与地图构建算法(Lightweight and Ground-Optimized Lidar Odometry And Mapping,LeGO-LOAM)在自动导引运输车(Automated Guided Vehicle,AGV)室内室外实时建图与定位时,易出现激光里程计累积误差大和旋转估计不准确等问题,本工作采用惯性测量单元(Inertial Measurement Unit,IMU)与激光雷达紧耦合的LeGO-LOAM算法,通过IMU为激光雷达提供的初始位姿信息,构建IMU与激光雷达联合误差函数,实现位姿共同迭代优化.其中,对于室外结构化信息较少时,在点对点的迭代最近点算法(Iterative Closest Point,ICP)较高定位精度的基础上,结合LeGO-LOAM算法和ICP算法互补性,进一步提出基于IMU与激光雷达紧耦合的混合匹配算法:当环境中结构信息较多时,激光里程计采用LeGO-LOAM算法,而当环境中结构化信息较少时采用ICP算法.实验结果表明,基于IMU与激光雷达紧耦合的混合匹配算法可有效降低激光里程计相对位姿误差和累积误差,提高AGV小车定位精度以消除部分地图重影.     

基于动态注意力和多角度匹配的答案选择模型

针对当前主流神经网络在处理答案选择任务时无法同时满足句子的充分表示以及句子间信息充分交互的问题,提出了基于动态注意力和多角度匹配（DAMPM）的答案选择模型。首先,调用预训练语言模型的嵌入（ELMo）获得包含简单语义信息的词向量;接着,在注意力层采用过滤机制有效地去除句子中的噪声,从而更好地得到问句和答案句的句子表征;其次,在匹配层同时引入多种匹配策略来完成句子向量之间的信息交互;然后,利用双向长短期记忆（BiLSTM）网络对匹配层输出的句子向量进行拼接;最后,通过分类器来计算拼接向量的相似度大小,从而得到问句和答案句之间的语义关联。在文本检索会议问答（TRECQA）数据集上的实验结果表明,与基于比较聚合框架的基线模型中的动态滑动注意力网络（DCAN）方法相比,DAMPM在平均准确率均值（MAP）和平均倒数排名（MRR）两个性能指标上均提高了1.6个百分点。在维基百科问答（WikiQA）数据集上的实验结果表明,DAMPM相较DCAN在两个性能指标上分别提高了0.7个百分点和0.8个百分点。所提DAMPM相较于基线模型中的方法整体上有更好的性能表现。     

车用柴油机两级涡轮增压系统匹配研究

为满足柴油机动力性、经济性的要求,将原机由单级涡轮增压系统改造成两级涡轮增压系统,来实现将原机的最大扭矩提高40%。针对扭矩强化目标,算出匹配点所需的空气量与进气压力。根据计算结果,为两级增压系统选取了高、低压级增压器,并画出两级涡轮增压器与柴油机的联合运行图与高低级压气机压比分配图,通过实验验证了所选涡轮增压器的正确性。     

无人机影像匹配点云技术在引哈济党调水工程中的应用

无人机影像匹配点云技术是获取影像的数据经过密集匹配后得到的三维特征点集。通过分析无人机影像匹配点云的技术特点,对生产数据进行数据组织、抽稀简化、噪点去除等处理后,完成数字产品的生产制作。通过在引哈济党项目中的具体实践应用,此方法能够达到提高采集自动化程度,缩短数据生产周期的目的。