Bernstein算子线性组合同时逼近的正逆定理

借助于r阶光滑模wφ^r(f,t)(φ是一般的步权函数)给出了Bernstein算子线性组合同时逼近的正逆定理。     

湖南省衡南县横江金矿地质特征及找矿标志

湖南省衡阳地区已发现红土型金矿床（点）多处,具有较好的成矿远景和较大的资源潜力,通过对其成矿条件的初步分析和找矿标志的认真总结,为进一步开展红土型金矿的勘查工作起到一些借鉴作用。     

湖南横江金矿地质特征及找矿标志

湖南省衡阳地区发现红土型金矿床（点）多处，具有较好的成矿远景和较大的资源潜力，通过对其成矿条件的初步分析和找矿标志的认真总结，为进一步开展红土型金矿的勘查工作起到一些借鉴作用。     

基于改进YOLOv5s的光伏电池EL缺陷图像检测模型

针对光伏电池电致发光(electroluminescence, EL)缺陷图像存在复杂背景干扰、缺陷目标长宽比和尺寸变化大等问题,在YOLOv5s网络的基础上提出一种改进的YOLOv5s-GD检测模型。首先在特征提取层融合GhostNetV2模块,通过聚合本地和远程信息同步,在压缩模型参数量的同时增强模型对缺陷特征的提取能力;其次在特征融合层引入改进的DenseNet密集网络模块,通过特征重用进一步深度融合多级特征并改善信息传递,有效减少缺陷图像检测中漏检误检的情况;最后添加坐标注意力(CA)机制模块,兼顾通道和空间信息进行特征增强,提高了模型对缺陷目标区域的关注程度。与YOLOv5s原网络相比,YOLOv5s-GD检测模型在增长少量参数的情况下mAP@0.5提升了3.3%,mAP@0.5:0.95提升了2.8%。研究结果表明,提出的YOLOv5s-GD检测模型对光伏电池EL缺陷图像可以有效地定位识别,检测精度有了显著的提高,同时检测速度达到75 fps,为实际工业生产环境中光伏电池EL缺陷图像检测提供技术参考。     

基于改进YOLOv7的火焰烟雾检测算法

针对目前在火灾预警方面还存在火焰烟雾检测效果差、误报率高、检测速度慢等问题，在YOLOv7框架下提出改进的YOLOv7目标检测算法。首先在数据集建立方面采用的数据集包括Bilkent University公开的数据集和部分自建数据集，共计9 621张图片，并且通过对数据集采用Mosaic数据增强的方式，增加数据的多样性；其次对backbone部分，引入GhostNetV2模块，降低参数量的同时，增加模型检测的准确性，并且在neck部分，引入Slim范式，使用一次性聚合方法来设计跨级部分网络VoV-GSCSP模块。VoV-GSCSP模块降低了计算量和网络结构的复杂性，并保持了足够的精度；最后引入解耦头，增加模型的收敛速度，并且进一步提高网络模型的准确性。总体改进后的网络模型参数量降低了约3.4 MB,mAP@0.5提高了2.4%,并且检测速度也得到提升，满足火焰烟雾实时性的需求。