左江水利枢纽工程施工导流设计的优化

导流工程在施工条件改变时,应根据工程的实际情况进行相应的调整及优化,以达到节省导流工程投资、满足主体工程施工要求的目的;介绍了左江水利枢纽工程施工导流设计的优化情况。     

左江水利枢纽厂房及闸坝金属结构设计简介

简介左江水利枢纽水电站厂房及闸坝金属结构系统的组成、布置及结构设计。其金属结构设备有各种门(栅)44道,各种闸门、拦污栅28扇,各种启闭机18台套,设备总重2100t。工程建成后,运行情况良好。     

基于PCA的H-K聚类算法研究

传统的H-K聚类算法将层次聚类算法和k-means聚类算法有机结合起来,从而使得H-K聚类算法具有单个聚类算法所不具有的诸多优点。为了将H-K聚类算法更好地应用于对高维数据集的聚类中,以缓解维度灾难问题,本文应用PCA(主成分分析)方法对H-K算法进行改进,提出新的聚类算法PCAHK。该算法首先采用PCA方法,将高维数据投影到较低维空间中,再对降维后的数据进行H-K聚类。实验表明,在对高维数据集进行聚类时,与传统的H-K算法相比,PCAHK算法的性能明显提高。     

Pose-and-illumination-invariant face representation via a triplet-loss trained deep reconstruction model

Face recognition under variable pose and illumination is a challenging problem in computer vision tasks. In this paper, we solve this problem by proposing a new residual based deep face reconstruction neural network to extract discriminative pose-and-illumination-invariant (PII) features. Our deep model can change arbitrary pose and illumination face images to the frontal view with standard illumination. We propose a new triplet-loss training method instead of Euclidean loss to optimize our model, which has two advantages: a) The training triplets can be easily augmented by freely choosing combinations of labeled face images, in this way, overfitting can be avoided; b) The triplet-loss training makes the PII features more discriminative even when training samples have similar appearance. By using our PII features, we achieve 83.8% average recognition accuracy on MultiPIE face dataset which is competitive to the state-of-the-art face recognition methods.     

工字型建筑构件隔声的计算

根据工字型建筑构件的构造特点,应用统计能量分析理论,建立工字型构件的隔声计算模型。通过求解能量传递与平衡方程,计算各子系统的损耗系数和子系统之间的耦合损耗系数,得出构件两边的声压级差。与隔声实验和质量定律计算的结果相比,应用统计能量分析方法计算的结果与实验符合得很好,具有较高的精确性。此方法可以进一步解决构造复杂墙体的隔声问题,通过改进墙体构造,提高隔声性能。     

在流水线结构上的基于Shear-Wrap的并行体数据绘制算法

在以前的基于目标空间划分的并行体数据绘制算法中，局部绘制和图象融合是两个串行的过程，在节点机的局部绘制阶段几乎没有数据通讯，但在数据融合阶段数据通讯量非常大，出现总线争用甚至通讯阻塞，而且在这个阶段有非常大的同步开销。本文利用流水线结构，让局部体数据绘制和图象融合并行执行，很好地解决了上述缺点。并在一个基于微机的流水线结构上实现了一个新的基于目标空间划分的并行体数据绘制算法。     

基于环境光场和漫反射光场的动态场景绘制

利用光强的可叠加性，本文提出了将光场分解为不随场景变化的子光场的思想，使得物体、光源、观察点都可自由变动的动态场景绘制也能利用基于图象的绘制技术之优势。依靠漫反射与观察方向的无关性，本文还提出了漫反射光场的四维表示法，并且利用物体对不同点光源的漫反射之间以及环境光与漫反射光之间的内在联系，只用一个单位强度的单色点光源为物体构造漫反射光场，从而节省了存储空间和预处理时间。利用其数据结构的一致性，环境光场、漫反射光场和深度场中对应点的数据被合并成５维矢量以便更有效地压缩。本文给出的绘制算法，能准确地计算出物体的颜色和场景中阴影的变化等动态场景的典型特征，从而为在低档计算机实现动态场景的实时绘制提供了理论和技术依据。     

不依赖模型的机器人鲁棒自适应跟踪控制

提出了一种新颖的鲁棒自适应控制策略，用于不确定性机器人的轨迹跟踪。它不需要任何模型知识，唯一需了解的是系统的阶数和输出的位置及速度状态。理论和仿真均证明，系统的不确定性诸如摩擦力、外部扰动及未建模动力学带来的不确定性影响，均可被设计的控制律补偿，最后可保证全局指数收敛或全局一致最后有界的结果。另外，本文还给出了跟踪误差的暂态测量。     

Automatic salient object sequence rebuilding for video segment analysis

Detection of salient object sequences from video data is challenging when the salient object changes between consecutive frames. In this study, we addressed the salient object sequence rebuilding problem with video segment analysis. We reformulated the problem as a binary labeling problem, analyzed the potential salient object sequences in the video using a clustering method, and separated the salient object sequence from the background by applying an energy optimization method. Our proposed approach determines whether temporal consecutive pixels belong to the same salient object sequence. The conditional random field is then learned to effectively integrate the salient features and the sequence consecutive constraints. A dynamic programming algorithm was developed to resolve the energy minimization problem efficiently. Experimental results confirmed the ability of our approach to address the salient object rebuilding problem in automatic visual attention applications and video content analysis.