图卷积神经网络综述

由于图数据的广泛存在，图卷积神经网络发展速度越来越快。根据卷积算子定义方式的不同，图卷积神经网络大体可以分为2类，其中一类基于谱方法，另一类基于空间方法。首先对这2类方法中的代表性模型以及二者之间的联系进行详细论述，并进一步全面总结图的池化操作；接着介绍了图卷积神经网络在各个领域中的广泛应用；最后提出了图卷积神经网络的几个可能的发展方向并对全文进行了总结。     

基于DenseNet的复杂交通场景语义分割方法

针对交通场景语义分割方法存在参数量较大、计算效率较低、精度不足等问题,文中提出基于全卷积化DenseNet的多尺度端到端语义分割模型.首先,构建一种含混合空洞卷积的密集连接模块,同时沿通道维度级联各模块,用于提取图像特征.然后,采集多尺度视觉信息并以此作为监督信号回传至原通道中.最后,通过双线性插值法获得预测输出.在CityScapes数据集上的测试实验表明,文中方法对复杂交通场景的解析能力较强,预测精度和分割效率较高.     

我国铁路隧道列车火灾简介

我国铁路隧道列车火灾简介铁道部科学研究院西南分院涂文轩铁路隧道是铁路运输的咽喉要道，列车一旦在隧道内发生重大火灾，其后果将十分严重。因为火灾不仅要造成人员伤亡，而且要烧毁物资，破坏隧道的设施和结构，要较长时间的关闭隧道而中断铁路运输工作，使用某一局部...     

铁路隧道火灾的试验研究

铁路隧道火灾的试验研究铁道部科学研究院西南分院涂文轩一、引言铁路隧道是铁路运输的咽喉要道，其长高比很大（特别是长大隧道），构成狭长的地下有限空间，列车一旦在隧道内发生火灾，将产生大量的有毒烟雾和热烟气，对人的生命和隧道造成极大的威胁，同时也将严重影响...     

我国铁路隧道消防技术的研究

通过对我国铁路隧道消防技术研究的回顾及展望，说明我国铁路隧道消防技术的研究还任重道远     

国外铁路隧道的消防技术

铁路隧道列车火灾所造成的危害及损失是极其严重的，为此，各国均给予足够的重视，投入了大量的人力物力进行研究，并采取大规模的现场模拟试验，在隧道内设置了用途各异的消防设施……所有这些，将对我国铁路隧道的消防攻关研究起到启发作用。     

隧道火灾封堵燃烧状况的模型试验及研究

通过模型试验研究,将隧道火灾的发展根据氧含量变化、一氧化碳含量、油蒸气、温度和压力差的变化情况分为四个阶段,并提出了启封隧道洞口应在第四阶段进行。     

铁路隧道消防救援列车

铁路隧道消防救援列车前联邦德国的有关法律规定，如果在铁路上发生火灾，业主除受到罚款外，还要负法律上的责任。虽然前联邦德国的铁路到８０年代末只有２１５００ｋｍ，但为确保铁路运输安全，在很早以前就成立了铁路专职消防队，并配备了消防列车ＴＬＦ１６型和ＬＦ１...