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简述了艺术铸造热着色技术在国内的发展过程,介绍了目前热着色技术的四大流派,分析了热着色存在的主要问题,并对艺术铸造热着色的发展方向进行了展望,有助于热着色技术在行业内快速普及. 相似文献
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大气污染物排放清单是空气质量模拟和空气污染治理的重要依据.本研究比较分析了两套覆盖江苏省的2017年大气污染物排放清单,即分别由上海市环境科学研究院、江苏省环境科学研究院编制的"长三角清单"和"江苏省清单",并结合区域空气质量模型CMAQ评估不同清单对长三角地区2017年1、4、7、10月的空气质量模拟的影响.清单比较结果表明,除二氧化硫(SO2)以外,江苏省清单估算的各污染物排放量较长三角清单低.通过与观测数据比较,发现两套清单对SO2、氮氧化物(NOx)、臭氧(O3)和细颗粒物(PM2.5)的模型模拟性能均较好.江苏省清单与长三角清单两者的模拟结果空间分布接近,其中江苏省清单模拟的PM2.5和O3在长三角多数地区略低于长三角清单的模拟结果(1月O3除外).江苏省清单与长三角清单均能够用于空气质量模式模拟,可为江苏地区的细颗粒物和光化学烟雾污染的控制策略制定提供参考. 相似文献
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Zhijiang Li Yingping Zheng Liqin Cao Lei Jiao Yanfei Zhong Caiyi Zhang 《Color research and application》2020,45(4):656-670
Image color clustering is a basic technique in image processing and computer vision, which is often applied in image segmentation, color transfer, contrast enhancement, object detection, skin color capture, and so forth. Various clustering algorithms have been employed for image color clustering in recent years. However, most of the algorithms require a large amount of memory or a predetermined number of clusters. In addition, some of the existing algorithms are sensitive to the parameter configurations. In order to tackle the above problems, we propose an image color clustering method named Student's t-based density peaks clustering with superpixel segmentation (tDPCSS), which can automatically obtain clustering results, without requiring a large amount of memory, and is not dependent on the parameters of the algorithm or the number of clusters. In tDPCSS, superpixels are obtained based on automatic and constrained simple non-iterative clustering, to automatically decrease the image data volume. A Student's t kernel function and a cluster center selection method are adopted to eliminate the dependence of the density peak clustering on parameters and the number of clusters, respectively. The experiments undertaken in this study confirmed that the proposed approach outperforms k-means, fuzzy c-means, mean-shift clustering, and density peak clustering with superpixel segmentation in the accuracy of the cluster centers and the validity of the clustering results. 相似文献