我国水环境监测中存在的问题与对策探讨

首先阐述了我国水环境的监测现状,接着分析了目前水环境监测存在的问题,最后提出了相应的解决措施,希望为水环境的监测提供参考。     

结合密集神经网络与长短时记忆模型的中文识别

文本图像识别是计算机视觉领域一项重要任务,而其中的中文识别因种类繁多、结构复杂以及类间相近等特点很具挑战性.为改善这一问题,使用文本行端到端的识别模型.首次提出利用密集卷积神经网络（DenseNet）提取文本图像底层特征,同时避免手工设计、统计图像特征的繁琐;将整行图像特征直接送入双向长短时记忆模型（BLSTM）进行局部相关性分析,减少字符定位分割这一步骤;最后采用时域连接模型（CTC）解码获得识别的文本信息.实验表明所提出的模型可以高效的进行图像文本行的识别,并对图像的多种形变具有较好的鲁棒性.     

滇池流域1∶10000环境专业数据库支流沟渠更新方法

介绍了1:10 000滇池流域环境数据库支流沟渠更新的主要技术方法,并对如何精准有效的完成滇池流域范围内支流沟渠要素的更新作进一步的分析。     

马家窑时期彩陶蛙纹纹饰分析

蛙纹是新石器时代彩陶上重要的纹饰之一,彩陶上的蛙纹具有代表性的是马家窑文化时期。在长达跨度千年的时间内,蛙纹形态不断演变,在不同阶段表现出不同的形态特征,可概括为早、中、晚三个时期。早期以马家窑类型为代表的写实手法表现的具象蛙纹;中期以半山类型为代表的意象手法表现的人形蛙纹;晚期以马厂类型为代表的抽象手法表现的蛙肢纹及以绘饰与堆饰相结合综合表现手法的浮雕纹饰。     

基于残差灰色马尔科夫模型的危险天气影响范围预测

在通航飞行过程中可能遇到的情况里,最为普遍可能遭遇的就是降雨天气,降雨导致的危险天气对于飞行安全也是一个需要重视的隐患.为了保障通用航空器顺利安全地抵达目的地,对于危险天气的预测也是需要重视的环节.文章通过对一小时内降雨范围的边界最大最小值处理,借助残差灰色马尔科夫预测模型,通过少量数据,对危险天气范围进行预测.     

基于U-Net网络的鸟群图像分割研究

当前在通用航空活动中对于鸟群活动情况的了解还是依靠飞行员对环境的观察,并且国内外驱鸟方式并不适合大范围推广使用,着眼于以上问题,利用基于深度学习的图像分割方法来解决该问题,将U-Net图像分割策略引入航空图像分析中,通过深度卷积神经网络对鸟群活动图像进行处理;针对图像背景复杂、目标分布不均匀且大小不定等特点,提出优化U-Net网络,以更好地保存和利用图像信息。实验证明该优化网络图像分割效果优于现有方法。     

珠三角地区航班延误的仿真分析

珠三角地区机场密集、空域紧张,导致该地区交通拥挤,航班延误高,迫切需要对其空域和机场进行研究。论文描述了采用空域机场仿真模型SIMMOD对珠三角地区的空域机场进行建模的关键点。采用THEIL不等式系数法对该SIMMOD模型进行了验证。分析了当前珠三角地区的航班延误和空中交通流量分布。仿真了未来最大航班量下的空中地面情况...     

基于人机交互增强算法的便携语言翻译机系统研究

为了实现基于人机交互增强算法的便携语言翻译机系统,提出了一种基于傅里叶门控卷积神经网络的语音增强模型与一种基于FSMN+Transformer语音识别模型用于便携语言翻译机。首先,对便携语言翻译机系统进行了整体设计;然后,对系统的关键部分即语音增强模型和语音识别模型分别进行了设计,其中,语音增强模型选择傅里叶门控卷积神经网络优化算法来构建;语音识别模型中,选择矢量型FSMN作为声学模型的基础结构,并引入门控单元和残差网络对其进行优化,同时选择添加交互算法的Transformer算法构建语言模型,共同构成基于FSMN+Transformer的语音识别模型;最后,分别对语音增强模型、语音识别模型以及便携语言翻译机系统进行实验验证。结果表明：基于傅里叶门控卷积神经网络的语音增强模型更具优越性,FSMN+Transformer的语音识别模型的正确率最高,基于提出的语音增强与语音识别模型的便携语言翻译机系统对原始语音的翻译准确率都达到了99%以上。     

桔梗功能性及其在食品开发中的研究进展

桔梗作为药食同源的食品,具有极高的药用和食用价值,其含有丰富的多糖、皂苷、黄酮和多酚等活性成分。研究表明,其具有抗炎、降血糖、抗氧化、保护心血管、抑制癌细胞增殖、抗肺损伤等生物活性。该文以桔梗的功能性成分为基础,综述桔梗的功效以及桔梗相关食品研发的研究进展,并对桔梗资源的开发前景进行展望,以期为桔梗的进一步研究与利用提供参考。     

基于双目视觉的可变后掠角机翼角度测量技术

针对可变后掠角机翼模型,设计了双目立体视觉测量系统,实现对可变后掠角机翼偏转角的无接触测量。该系统采用基于现场可编程逻辑门阵列(FPGA)的双摄像头视觉采集系统,获取机翼上表面的方形标志作为检测对象,提取图像中的边界和特征点信息,利用空间圆拟合的方法对数据点进行拟合,从而获得可变后掠角机翼的偏转角度。对比了角点检测与边界提取检测两种方法,结果显示,采用边界检测方法能有效降低随机误差的干扰,所得测量角度相对误差低于3.5%,验证了该测试系统的可行性和准确性。