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1.
杨立东 《Internet》2014,(7):48-52
一个高效的开发团队包括四个要素:人、过程、技术和团队文化。一群靠谱的人、一套行之有效的团队过程和所采用的实用技术与工具,这三者构成了高效团队的三驾马车,也是团队管理中最为传统的三要素。一个高效的团队更是要具备赢的理念、及时交付的习惯以及达成卓越目标的能力,这是团队久而久之形成的团队文化,团队文化是高效团队的第四个要素。 相似文献
2.
工业对煤炭的大量需求,激发了煤炭的开采。煤矿车辆的大量增加给煤矿安全带来了巨大的隐患,其中煤矿道路挡墙的安全更是保障煤矿安全的重中之重,因此监测露天矿运输道路安全挡墙势在必行。为了提高露天煤矿道路挡墙及缺口的检测性能,文章基于U-Net网络提出了一种结合多尺度卷积模块的煤矿道路挡墙检测方法。该方法基于U-Net网络进行改进,在主干特征提取网络中加入了多尺度卷积模块,提升了检测精度。大量实验结果证明,该方法能够提高检测露天煤矿道路挡墙的性能和煤矿道路挡墙安全系数,为实现智慧矿山贡献一份力量。 相似文献
3.
直进式拉丝机功率的计算 总被引:2,自引:1,他引:1
根据钢丝的进出线直径计算出直进式拉丝机的总压缩率、部分压缩率,按工艺要求对部分压缩率进行调整,然后计算出各拉拔道次的钢丝直径,依据秒流量相等原则推导出各道次拉拔速度。根据经验公式对各拉拔道次的钢丝强度和拉拔力进行计算,而后由拉拔力和拉拔速度计算出电机功率。 相似文献
4.
在拥有海量数据和强大计算能力的人工智能时代,音频场景分类成为了场景理解的重要研究内容之一.针对音频场景分类建模困难和精确率不高的问题,本文提出一种基于卷积神经网络和极端梯度提升算法相结合的系统模型.首先,将预处理后的音频信号转换成梅尔声谱图,然后输入到卷积神经网络中完成抽象特征提取,最后利用极端梯度提升算法进行分类.为了评估模型的有效性,在城市音频场景UrbanSound8K数据集上进行分类性能测试,结果表明,该混合算法模型对音频场景的分类精确率可以达到89%,优于传统的神经网络算法模型,说明该混合模型对音频场景分类问题的有效性. 相似文献
5.
为了提高单通道语音增强降噪算法的整体质量,该文从噪声消除和语音感知两个角度出发对传统语音增强算法进行改进,通过引入多种处理手段来达到最佳优化效果。首先在参数估计方面,把基于弱语音出现的平滑算法加入到基于固定先验信噪比的软判决方法中来解决噪声谱过估计问题,并根据语音帧存在概率动态调整平滑因子,从而提高先验信噪比的跟踪效果。其次在语音质量感知提升方面,采用谐波恢复的方法重建语音段的高频谐波分量,并采用相位补偿和增益平滑的方法消除静默段和语音段的音乐噪声。实验结果表明,相比传统算法,该文算法通过引入参数估计改进模块和感知质量提升模块,在消噪效果和语音质量两方面均得到了较大的提高,并适用于多类噪声环境和信噪比条件。 相似文献
6.
7.
8.
多声道音频信号在采集、压缩、传输过程中可能造成音频数据丢失,为了确保给听众带来更真实的听觉感受,该文提出一种基于低秩张量补全的音频丢失数据恢复方法。首先,把多声道音频信号表示为一个张量;其次,把张量补全作为一个凸优化问题建模,利用松弛技术和变量分离技术得到闭合的增强拉格朗日函数;最后,通过交替迭代方法求解得到恢复的音频张量。在不同数据丢失率的实验中,通过与线性预测、加权优化的CANDECOMP /PARAFAC分解方法进行对比分析,表明利用张量补全方法具有更高的音频信号恢复精度,隐藏参考和基准的多激励测试结果也显示低秩张量补全方法能够有效地恢复多声道音频的丢失数据,从而获得更好的听觉效果。 相似文献
9.
由于脉冲噪声破坏了线性调频(LFM)信号的分数谱特征,使得基于分数谱特征的参数估计方法无法有效估计参数。针对这个问题,提出一种脉冲噪声环境下基于CNN-FRFT的LFM信号参数估计方法。首先,利用α稳定分布拟合随机脉冲噪声,构建加性含噪信号,输入卷积神经网络(CNN)进行训练和测试;其次,利用训练好的CNN模型对信号进行去噪,并验证模型的去噪能力和泛化能力;最后,利用分数阶傅里叶变换(FRFT)建立去噪信号的分数谱,通过峰值点位置来估计LFM信号的参数。实验结果表明,相比于传统的基于非线性函数的方法,该方法在强脉冲噪声环境下具有更好的精度和噪声鲁棒性,CNN的应用使其具有更强的泛化能力,在实测脉冲噪声下仍可以准确估计参数。 相似文献
10.
利用模糊积分、择近原则进行融合图像分析及效果评价,并以基于小波变换的图像融合方法为例,就医学中CT-MR图像融合的具体情况,对小波分解和重构层数不同的融合图像进行分析和评价. 相似文献