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CMOS图像传感器(CIS)工作在空间辐射或核辐射环境中遭受的辐照损伤问题备受关注。对CIS辐照损伤效应进行仿真模拟研究有助于深入揭示辐照损伤机理,进而开展抗辐射加固设计,有效提升CIS抗辐照能力。文章通过梳理国内外开展CIS辐照损伤效应仿真模拟研究方面的进展情况,结合课题组已开展的电子元器件辐照效应仿真模拟和实验研究基础,从CIS器件建模、时序驱动电路建模、辐照损伤效应建模、仿真模拟结果校验等方面探讨了CIS辐照损伤效应的仿真模拟方法,分析总结了当前CIS辐照效应仿真模拟研究中亟待解决的关键技术问题。 相似文献
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为实现对大规模以及不同种类花卉的生长状况进行实时监测和管理,提出一个基于Zigbee自组网的智能花卉管理系统的设计方案。系统由Zigbee传感CC2530网络部分,光纤补光部分,太阳能供电部分,蓄水及水位检测部分构成。系统的传感网络中,通过对各传感节点进行分组和编号,以区分不同的花卉生长信息,然后通过协调器对各数据进行汇总及处理,最后用户通过手机端输入编号查询各花卉信息。另外该项目还具有光纤补光功能,对某些采光不足的区域进行补光,促进其进行光合作用,使植物能正常生长。该项目预设不同类别的植物进行不同程度的浇水,再结合其中的雨水蓄集部分,能达到节水效果;另外系统中耗能较大的水泵由太阳能进行供能,达到节能目的。该系统具有绿色环保、智能管理等特点,对于花卉规模较大的场所有很好的应用前景。 相似文献
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文章首先重点介绍了国内外开展GaInP/GaAs/Ge三结太阳电池的电子、质子及其他辐射粒子或射线辐照实验的研究进展,然后从辐照损伤效应的仿真模拟研究、抗辐射加固技术、损伤预估方法等方面综述了GaInP/GaAs/Ge三结太阳电池辐照损伤效应及加固技术的研究进展,最后梳理了当前GaInP/GaAs/Ge三结太阳电池辐照损伤效应研究中亟待解决的关键技术问题,为深入开展GaInP/GaAs/Ge三结太阳电池辐照损伤效应实验方法标准制定、损伤机理分析、在轨寿命预估及抗辐射加固技术研究提供了理论指导和实验技术支持。 相似文献
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针对目前存在的集装箱卡车(以下简称集卡)定位方法无法有效地解决集卡准确定位以及箱距计算等问题,提出一种基于计算机视觉的集卡定位系统方案.实验表明,该方案能提供准确、及时的集卡定位引导信息,能够极大提高集装箱的装卸效率. 相似文献
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斑马鱼作为一种典型的有脊椎模式动物,因其幼鱼具有与人类基因相似度高、身体透明方便观察等特点在生物医学领域被广泛研究.其中识别和监测斑马鱼幼鱼心脏对研究心血管疾病的发病机理、药物影响等至关重要.为解决常规显微操作技术对各向异性的斑马鱼幼鱼在操作和观测上的困难,提出了一种基于显微视觉技术的高通量斑马鱼幼鱼心脏识别和监测方法.首先通过混合高斯模型确定多斑马鱼幼鱼个体的位置和二维平面的姿态,在将其中一条斑马鱼幼鱼移动到视野中心后,基于卷积神经网络对各个幼鱼的翻滚角进行检测,并对处于异常姿态的斑马鱼幼鱼进行调整,使其心脏便于监测;在获得斑马鱼幼鱼高倍放大图像之后,根据斑马鱼幼鱼心脏的特征,提出了基于像素强度跟踪的幼鱼心脏监测算法,实现了心脏定位以及心跳检测. 实验结果表明,该系统能实现对斑马鱼幼鱼心脏的准确识别并提供心跳和心率曲线,为以斑马鱼为对象的生物医学研究提供了一种新颖、稳定、高效的实验观测手段. 相似文献
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经典的2维Otsu算法在对图像进行分割时能不依赖于图像的内容,具有较好的适应性,但有着计算复杂度过高和实时性较差的缺点。针对这一问题,提出一种将粒子群算法应用于Otsu图像分割以提高分割速度的方法。实验结果表明,该方法不仅能获得较好的分割效果,而且极大地降低分割时间,能够适应实时性应用的要求。 相似文献
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利用陶瓷生产中的除铁废料研制建筑陶板,并研究坯料配方及制备工艺对陶板品质的影响。研究结果表明:除铁废料添加量分别为65%、70%、75%、80%以及85%的坯料配方,在1040~1110℃均可制备出性能符合国家标准要求并呈现熟褐至深棕颜色的陶板;在不过烧的前提下,同一坯料配方的试样随着烧成温度的升高,抗弯强度提高;最佳坯料配比是除铁废料︰钾长石︰透辉石︰黑泥为75%︰12%︰8%︰5%,最佳烧成温度为1080℃,以此配方与工艺制备出的陶板吸水率为5.47%、密度为2.23g/cm3、抗弯强度达120 MPa以上,性能指标符合建筑陶板的国家标准要求,并且具有一定颜色以及光泽度。 相似文献
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目的 基于Transformer架构的网络在图像分类中表现出优异的性能。然而,注意力机制往往只关注图像中的显著性特征,而忽略了其他区域的次级显著信息,基于自注意力机制的Transformer也是如此。为了获取更多的有效信息,从有区别的潜在性特征中学习到更多的可判别特征,提出了一种互补注意多样性特征融合网络(complementary attention diversity feature fusion network,CADF),通过关注次显特征和对通道与空间特征协同编码,以增强特征多样性的注意感知。方法 CADF由潜在性特征模块(potential feature module,PFM)和多样性特征融合模块(diversity feature fusion module,DFFM)组成。PFM模块通过聚合空间与通道中感兴趣区域得到显著性特征,再对特征的显著性进行抑制,以强制网络挖掘潜在性特征,从而增强网络对微小判别特征的感知。DFFM模块探索特征间的相关性,对不同尺寸的特征交互建模,以得到更加丰富的互补信息,从而产生更强的细粒度特征。结果 本文方法可以端到端地进行训练,不需要边界框和多阶段训练。在CUB-200-2011(Caltech-UCSD Birds-200-2011)、Stanford Dogs、Stanford Cars以及FGVC-Aircraft (fine-grained visual classification of aircraft)4个基准数据集上验证所提方法,准确率分别达到了92.6%、94.5%、95.3%和93.5%。实验结果表明,本文方法的性能优于当前主流方法,并在多个数据集中表现出良好的性能。在消融研究中,验证了模型中各个模块的有效性。结论 本文方法具有显著性能,通过注意互补有效提升了特征的多样性,以此尽可能地获取丰富的判别特征,使分类的结果更加精准。 相似文献
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