全文获取类型
收费全文 | 25篇 |
免费 | 3篇 |
国内免费 | 7篇 |
专业分类
综合类 | 1篇 |
化学工业 | 3篇 |
金属工艺 | 1篇 |
建筑科学 | 2篇 |
矿业工程 | 1篇 |
能源动力 | 3篇 |
轻工业 | 3篇 |
武器工业 | 1篇 |
无线电 | 4篇 |
一般工业技术 | 1篇 |
冶金工业 | 5篇 |
原子能技术 | 1篇 |
自动化技术 | 9篇 |
出版年
2023年 | 1篇 |
2020年 | 2篇 |
2019年 | 1篇 |
2018年 | 2篇 |
2013年 | 4篇 |
2012年 | 2篇 |
2010年 | 3篇 |
2009年 | 2篇 |
2008年 | 1篇 |
2007年 | 1篇 |
2006年 | 1篇 |
2005年 | 4篇 |
2003年 | 3篇 |
2002年 | 1篇 |
2001年 | 3篇 |
2000年 | 1篇 |
1990年 | 1篇 |
1985年 | 1篇 |
1980年 | 1篇 |
排序方式: 共有35条查询结果,搜索用时 0 毫秒
1.
针对人脸图像在待修复缺损面积较大时,现有方法的修复存在图像语义理解不合理、边界不连贯等视觉瑕疵的问题,提出基于密集连接块的U-Net结构的端到端图像修复模型,以实现对任意模板的语义人脸图像的修复。首先,采用生成对抗网络思想,生成器采用密集连接块代替U-Net中的普通卷积模块,以捕捉图像中缺损部分的语义信息并确保前面层的特征被再利用;然后,使用跳连接以减少通过下采样而造成的信息损失,从而提取图像缺损区域的语义;最后,通过引入对抗损失、内容损失和局部总变分(TV)损失这三者的联合损失函数来训练生成器,确保了修复边界和周围真实图像的视觉一致,并通过Hinge损失来训练判别器。所提模型和GLC、DF、门控卷积(GC)在人脸数据集CelebA-HQ上进行了对比。实验结果表明,所提模型能有效提取人脸图像语义信息,修复结果具有自然过渡的边界和清晰的局部细节。相较性能第二的GC,所提模型对中心模板修复的结构相似性(SSIM)和峰值信噪比(PSNR)分别提高了5.68%和7.87%,Frechet Inception距离(FID)降低了7.86%;对随机模板修复的SSIM和PSNR分别提高了7.06%和4.80%,FID降低了6.85%。 相似文献
2.
3.
超音速/高超音速飞行器湍流流场气动光学效应分析 总被引:1,自引:1,他引:1
针对高超音速飞行器在大气中流动时所产生的气动光学效应进行定性和定量的分析与计算.通过对高速湍流流场N-S方程的CFD求解,得到在不同飞行参数下,飞行器外围流场的各种参数分布;再运用变折射率流场的光线追迹法,得到红外光在该非均匀变折射率流场中的传输路径;最后应用傅里叶光学理论,结合数值分析方法,计算得到高速湍流流场的气动光学效应传输函数.计算结果表明,气动光学传输函数的幅度响应函数具有低通特征,使得图像发生像模糊;其相位响应函数具有非线性的特点,导致红外成像非线性偏移.本文所得实验结果与理论分析相吻合. 相似文献
4.
提高经济增长质量与能源制约 总被引:4,自引:1,他引:4
本文阐述了我国经济增长一直保持较高增长率的原因,经济增长质量低的表现,以及提高经济增长质量克服能源制约的途径和方法。 相似文献
5.
6.
介绍了加强企业内部会计控制的重要性,对当前市场经济体制下的企业内部会计管理存在的主要问题进行了分析探讨,提出加强企业内部会计控制的对策,以期完善企业内部会计控制的建设,提高企业的竞争力。 相似文献
7.
8.
无线网络以及各种智能设备的兴起,使得移动支付越来越重要,因此必须采用安全的轻量级移动支付协议(Lightweight Mobile Payment Protocol,LMPP)来保障移动支付的顺利进行。针对资源有限的移动设备及环境受限的支付场景,选取以移动运营商(Mobile Network Operator,MNO)为价值链的轻量级的隐私保护移动支付协议为研究对象。采用SVO逻辑形式化分析协议,证明协议不满足公平性。并对LMPP协议其他安全属性进行分析,针对协议不满足公平性的部分做出改进。同时运用SPIN模型检测工具进行检测,验证结果表明,改进后的协议满足公平性。 相似文献
9.
本论文提供一种联网/孤网AVC控制方法及相互转换电网系统的AVC控制方法,联网状态时,二级电压控制采用联络线无功趋零控制算法;孤网状态时,二级电压控制采用中枢母线电压稳定死区控制算法。对整个电力系统进行实时动态分区,并可以对区域内的变电站、电厂进行协调控制,不仅仅提高了整个电网的电压合格水平,提高电能质量,而且通过区域内无功分析进行无功的重新分配,有效降低了功率损耗,提高经济效益。 相似文献
10.
针对人脸图像在待修复缺损面积较大时,现有方法的修复存在图像语义理解不合理、边界不连贯等视觉瑕疵的问题,提出基于密集连接块的U-Net结构的端到端图像修复模型,以实现对任意模板的语义人脸图像的修复。首先,采用生成对抗网络思想,生成器采用密集连接块代替U-Net中的普通卷积模块,以捕捉图像中缺损部分的语义信息并确保前面层的特征被再利用;然后,使用跳连接以减少通过下采样而造成的信息损失,从而提取图像缺损区域的语义;最后,通过引入对抗损失、内容损失和局部总变分(TV)损失这三者的联合损失函数来训练生成器,确保了修复边界和周围真实图像的视觉一致,并通过Hinge损失来训练判别器。所提模型和GLC、DF、门控卷积(GC)在人脸数据集CelebA-HQ上进行了对比。实验结果表明,所提模型能有效提取人脸图像语义信息,修复结果具有自然过渡的边界和清晰的局部细节。相较性能第二的GC,所提模型对中心模板修复的结构相似性(SSIM)和峰值信噪比(PSNR)分别提高了5.68%和7.87%,Frechet Inception距离(FID)降低了7.86%;对随机模板修复的SSIM和PSNR分别提高了7.06%和4.80%,FID降低了6.85%。 相似文献