中国氧化铝产业的70年发展历程(1950～2020年)(下)

回顾中国氧化铝产业70年发展历程,按时间线分为四个阶段:第一阶段计划经济时代的起步(1950～1977年);第二阶段经济体制转型时期的彷徨(1978～1998年);第三阶段全球化下的群雄并起(1999～2011年);第四阶段经济发展新常态下的走出国门(2012～2020年)。总结各阶段我国经济体制特点、宏观政策及产业政策、重大事件;各阶段新建及扩建氧化铝项目名称及投产时间;各阶段产业发展存在的主要矛盾及成因,各阶段代表性企业的发展历程。     

不同光照条件下基于二元模式的图像人脸识别

在不同光照条件下,传统图像人脸识别方法存在识别效率低、错误率高等问题,提出基于二元模式的图像人脸识别方法。通过二元模式线性提取方式,获得图像局部纹理特征,运用不同数量的自数据模块,解决LBP无法提取尺寸过大特征问题;通过扫描编码后加强人脸五官特征,随后根据光照变化运用小波变换域进行分解,并在此基础上对图像实施Gamma校正、高斯差分和对比度变换处理,利用划分的数据块获取对应图像的直方图,从而得到对应人脸图像的有效特征,最后通过对比度和压缩指数完成人脸图像识别。仿真实验证明,所提方法可以有效地解决光线变化、部分阴影问题,对人脸图像识别得准确度高达97%,且识别用时低于14 s,具有计算简单、效率高、适用性强等优点。     

AI人脸识别技术的改进及其在校园的应用

针对当下人脸识别技术在不确定性客观环境使用过程中所遇到的问题,基于AI人脸识别的特征识别技术,通过对图像数据的采集、定位、校准、比对及深化数据模型等关键点的改进与优化,使检测在光线和外置物干扰的情况下也能准确迅速完成,最大程度地提高了人脸识别技术在客观环境影响下识别的准确性和高效性.将校园管理中传统的人工操作实现全程自...     

评定测试结果不确定度的两种方法之比较分析

检测实验室中测试结果的不确定度是对测试结果可靠性的度量,本文以铁矿石中铁含量的检测为例,分别通过灵敏系数法和相对标准不确定度法进行测试结果的不确定度分析,并加以比较,以期为相关检测实验室提供参考.     

城市道路视频中小像素目标检测

视频图像中的小像素目标难以检测。针对城市道路视频中的小像素目标,本文提出了一种改进YOLOv3的卷积神经网络Road_Net检测方法。首先,基于改进的YOLOv3,设计了一种新的卷积神经网络Road_Net;其次,针对小像素目标检测更依赖于浅层特征,采用了4个尺度检测方法。最后,结合改进的M-Softer-NMS算法来进一步提高图像中目标的检测精度。为了验证所提出算法的有效性,本文收集并标注了用于城市道路小像素目标物体检测的数据集Road-garbage Dataset,实验结果表明,本文算法能有效地检测出诸如纸屑、石块等在视频中相对于路面的较小像素目标。     

基于多核学习的多阶次分数阶傅里叶变换域人脸识别

分数阶傅里叶变换是信号处理与分析的一个重要工具,通过将图像信号投影到不同角度的时频平面可以表征图像的内容信息,其在人脸识别任务中显示出很好的性能。但是分数阶傅里叶变换存在阶次选择的问题,即在没有先验知识的情况下,无法预先知道哪一个阶次的分数阶傅里叶变换域特征具有最好的判别性能。受机器学习中的多核学习理论启发,本文探讨了分数阶傅里叶变换中阶次选择问题和多核学习理论的联系,通过将不同阶次的分数阶傅里叶变化域特征的线性核矩阵作为多核学习网络的输入,结合支持向量机,交替优化更新多核网络中的系数和支持向量机的参数,自动学习多阶次分数阶傅里叶变换域特征的系数,实现多阶次分数阶傅里叶变换域特征的融合。将所提算法应用到人脸识别任务中,在ORL人脸数据集和扩展YaleB人脸数据集上的实验显示所提算法的可行性和有效性。     

网络经济模式下电镀企业的整合营销探索

<正>0前言21世纪是互联网的时代,随着网络技术的进一步普及,网络经济在社会经济组成中占有的地位越来越高,发挥的作用也越来越大。在当前的互联网时代,网民可以高效便捷地从互联网中获取各类资讯信息,不受时间与地点的限制。这种信息的便捷性颠覆了传统的产品营销策略,同时也给当前的各     

镀锌技术在高铁不锈钢机柜中的应用

<正>0前言随着工业社会的不断发展,人们的消费水平日益提高。国内外的生产企业在产品设计与制造过程中,既要追求产品的质量,又要针对产品的外观进行优化设计。镀锌技术是从20世纪30年代开始逐渐发展起来的一项表面处理技术。相对于其他的电镀技术而     

道路网络上基于网络Voronoi图的隐私保护算法

基于位置服务(location-based services, LBSs)中的不可信服务提供商不断收集用户个人数据,为用户隐私带来威胁.因此,LBSs中的位置隐私保护研究已在学术界和工业界受到广泛关注.现有道路网络中的位置隐私保护方法大多是基于深度或广度图遍历的算法,需重复扫描道路网络的全局拓扑信息,匿名效率较低.针对这一问题,利用网络Voronoi图(network Voronoi diagram, NVD)将道路网络事先划分为独立的网络Voronoi单元,将传统方法中的多次遍历全局道路网络转化为了访问网络Voronoi单元中的局部路网信息.根据网络Voronoi单元覆盖的移动用户数和路段数,将网络Voronoi单元分为了不安全单元、安全-中单元和安全-大单元3类,提出了适应不同类型网络Voronoi单元特点的高效位置匿名算法.最后,通过在真实数据集上进行大量实验,验证了提出算法在仅比传统算法多牺牲0.01%的查询代价的前提下,保证了100%的匿名成功率和0.34ms的高效匿名时间,在隐私保护强度和算法性能方面取得了较好的平衡.