改进HSR-FCN的服装图像识别分类算法研究

目前网络上的服装图像数量增长迅猛，对于大量服装图像实现智能分类的需求日益增加。将基于区域的全卷积网络（Region-Based Fully Convolutional Networks，R-FCN）引入到服装图像识别中，针对服装图像分类中网络训练时间长、形变服装图像识别率低的问题，提出一种新颖的改进框架HSR-FCN。新框架将R-FCN中的区域建议网络和HyperNet网络相融合，改变图片特征学习方式，使得HSR-FCN可以在更短的训练时间内达到更高的准确率。在模型中引入了空间转换网络，对输入服装图像和特征图进行了空间变换及对齐，加强了对多角度服装和形变服装的特征学习。实验结果表明，改进后的HSR-FCN模型有效地加强了对形变服装图像的学习，且在训练时间更短的情况下，比原来的网络模型R-FCN平均准确率提高了大约3个百分点，达到96.69%。     

土耳其盐穴地下储气库大井眼钻井技术

土耳其Tuz G?lü盐矿区拟建造地下天然气储气库,存在2个可能性风险:矿床实际深度与原计划钻探深度的偏离;钻井与建腔过程中侵出CO2气体,因此该气库建造存在一定的地质及工程风险。为加快该项目进展,满足盐穴储气库钻井要求,通过优化方案采用国内没有应用过的生产套管大尺寸井眼井身结构,采用液压扩孔器扩眼,并形成钻井配套技术。文中从井身结构、钻头优选及螺杆钻具应用、钻井液体系优选、固井以及钻探效果等方面,阐述Tuz G?lü天然气地下储气库钻井技术。通过实施,有效降低了钻井事故复杂时率、缩短钻井周期,机械钻速得到提高,取得了显著的经济效益。     

电信级城域以太网的QoS控制

为了改良现有网络更好的为网络上的新业务服务,下一代的电信级城域以太网逐渐浮出水面,它从设计理念,网络实施,城域网规划,QoS保障,与前一代的城域网相比都有了长足的进步,下面我们着重从QoS角度对新型的电信级以太网进行分析.     

流程驱动的质量保证

在全球经济日趋一体化的背景下,对于面对愈益激烈竞争的通信设备制造商而言,如果其产品与服务达不到世界级质量的水平,将难以在国际市场的竞争中取胜,若无法使用采用关税壁垒等保护方式的情况下,甚至难以在国内市场站稳脚跟。因而产品质量已经成为通信设备企业长久发展的重要主题之一。为了应对严峻的质量挑战以满足电信运营商日益挑剔的要求,贯穿于整个研发流程中的测试活动就成了质量保证不可或缺的重要环节。TD Tech从成立伊始,就从母公司西门子与华为继承并结合自身特点开发出了一套行之有效的研发流程,如下图所示。从这个V字模型的研发流程中可以清晰的看出,测试阶段的活动占了其中相当大的比重。而考虑到设计文档对产品最终质量至关重要的影响,有必要将对设计阶段各个环节的设计文档