基于MiniGUI的图像即时处理终端实现的关键技术

以现代嵌入式电子产品中图像处理终端为研究对象,本文对图像即时编辑功能进行了分析和设计。基于嵌入式ARM开发平台,使用MiniGUI嵌入式图形界面开发系统,最终实现一个可完成图像浏览、更新、标注以及利用二分聚类算法实现搜索功能的图形界面应用程序,实现了图像的即时处理,并提高了图像检索速度。     

基于折半运算的快速双基数标量乘算法

为了提高椭圆曲线标量乘法效率,对二元域上椭圆曲线的基于双基数的标量乘法进行改进。在底层域推导出直接计算3^kP的快速算法,该算法只需一次求逆;新设计的以1/2和3为基的双基数编码可结合高效的直接计算3^kP和折半运算,基于该双基数编码的标量乘算法只涉及到点加运算、折半运算、三倍点和直接计算3^kP,底层域运算复杂性得到降低,在NIST推荐的椭圆曲线上比Dimitrov算法效率提高70%以上,比Wong方法提高10%以上。     

公司治理对公司绩效的作用机制分析

公司治理对公司绩效的作用是通过公司管理 ,而且是战略管理实现的。其影响的焦点在于资源的配置 ,具体的途径是通过董事会的监控与战略参与职能 ,影响公司 (战略 )管理 ,从而间接或直接地影响资源的分配     

基于多流动态贝叶斯网络的音视频连续语音识别

针对说话时发音和口形的异步问题,提出了一个多流异步动态贝叶斯网络(DynamicBayesian Network,DBN)模型,以实现基于音视频特征的连续语音识别,在这个模型中,音频流和视频流在词节点同步,而在词节点之间,音视频流有各自独立的拓扑结构以及节点变量之间的条件依赖关系,同时词转移节点变量由音视频流共同确定,模型在词级别上体现了音视频流的异步性.采用连续数字音视频数据库的实验结果表明,在信噪比为O～30 dB的测试环境下,比较单流DBN模型和多流隐马尔可夫模型,平均识别率分别提高了8.68%和10.07%.     

基于碳减排理念的Q市某污水再生处理厂提标设计与运行

在国家“双碳”战略目标背景下,对Q市某污水再生处理厂提标改造和优化运行模式开展跟踪研究。在不增加占地、工艺单元、电耗的情况下,通过强化调节池的水解酸化功能作为脱氮除磷生化系统预处理工艺,原位开发内碳源,溶解态COD(SCOD_Cr)平均提高63.5%,节省外碳源投加量42.5%～55.4%;通过复合铁酶促活性污泥技术耦合AAO+MBR工艺运行,强化系统脱氮除磷效果,节省铁盐(FeCl₃)平均投加量60%以上;较大幅度节省外加碳源、FeCl₃等药耗,污水再生处理系统出水除TN外其他指标稳定达到《地表水环境质量标准》(GB 3838—2002)Ⅳ类标准,有效实现降碳的目的;同时,工程改造优化粗细格栅缝隙提高SS拦截效率,控制源头动植物油脂排放以及运行过程中FeCl₃过量投加,有效降低超滤膜污堵,使系统长期稳定运行。     

航空图像中人工建筑物的自动检测

提出了一种在航空图像中自动检测建筑物的方法。该方法对建筑物密度较高，且目标灰度大于背景灰度值的航空图像较有效。     

基于水足迹的黄河流域生态补偿标准研究

流域生态补偿机制的建立为黄河流域生态保护与高质量发展提供了重要保障。基于水足迹视角,探讨了黄河流域九省(区)2011—2020年水资源利用情况,确定了生态补偿的主、客体及生态补偿标准。结果表明：黄河流域水足迹整体呈现增长态势,构成比例从大到小依次为农业、工业、生活、出口虚拟水、进口虚拟水足迹和生态水足迹;黄河流域生态补偿标准存在波动变化且为补偿主体,2015年补偿标准最高,为3 415.42×10⁸元,2020年最低,为12.75×10⁸元,补偿金额年均值为1 772.51×10⁸元。宁夏回族自治区、山西省、河南省和山东省为生态补偿的主体呈上升趋势,补偿金额年均值排名为河南省＞山东省＞山西省＞宁夏回族自治区。四川省是处于较快上升趋势的生态补偿客体,受补偿金额年均值为3 060.09×10⁸元;青海省为较慢上升趋势的生态补偿客体,补偿金额年均值为1 340.14×10⁸元。甘肃省是由生态补偿主体逐渐转变为客体;内蒙古自治区仅在2013年为生态补偿客体,其他年份则为补偿主体;陕西省生态补偿的主、客体身份不断发生变化。黄河流域应发挥区域优势推动农业高质量发展,建立完善的生态补偿机制,通过创新节水技术和提高用水效率等方式缓解水资源需求压力。     

二维卡尔曼─中值混合自适应滤波

本文提出了能同时抑制加性噪声，脉冲噪声干扰和点扩展函数模糊，又能保护图象边缘及细节信息的新型滤波方法—“二维Kalman－Median混合自适应滤波”，并成功地应用于统计图象恢复，取得了满意的效果。     

不变性目标识别方法研究

自动目标识别（AutomaticTargetRecognition）的研究在军事领域有着极其重要的意义．而其中一个主要的方向就是研究具有位移、旋转、缩放不变性（TRSI）的目标识别方法．本文采用高阶神经网络（HONN）完成对TRSI目标的识别，通过Log－Spiral变换，降低了问题的维数，有效地解决了高阶神经网的组合爆炸问题．仿真结果表明，该方法学习次数少，识别率高，而且对带有噪声的目标也具有较高的识别率．它对于进一步研究真实世界的ATR问题具有重要作用．     

CFB锅炉燃烧侧动态特性建模方法的改进

提出了一种CFB锅炉燃烧侧动态特性数学模型的改进算法,并对由给煤量和其它量发生扰动所引起的各种变化进行了仿真实验。