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近年,啤酒企业为缩短糖化周期,提高设备利用率,对糖化车间各设备及工序进行了大量的研究和改良。糖化效率瓶颈,主要集中在过滤槽。过滤速度决定了整个糖化车间的生产效能,也就是说,在保证麦汁质量和澄清度前提下,原麦汁过滤要尽可能快。在保证残糖率前提下,洗糟要尽可能快。研究影响过滤速度的因素并有效解决,尤为重要。 相似文献
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针对当前的花卉识别方法在真实场景下容易受背景、光照等因素干扰导致识别准确率低、识别速度慢的问题,提出一种基于深度哈希与注意力机制相结合的图像检索方法用于花卉识别。上述方法在神经网络中融合了注意力机制用于降低背景干扰提升特征质量,并增加一个哈希层降低特征维度以提升检索效率,在图像预处理阶段采用自适应直方图均衡化降低光照干扰影响。实验结果表明,在更接近真实场景的自制花卉数据集True Flowers上,所提方法与传统神经网络方法相比平均检索精度提升了1.3%,检索速度提升了156倍,在公共数据集Oxford 17 Flowers上新方法的准确率要高于其它文献方法,由此证明了新方法的有效性和先进性。 相似文献
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