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1.
针对基于深度哈希的图像检索中卷积神经网络(CNN)特征提取效率较低和特征相关性利用不充分的问题,提出一种融合稀疏差分网络和多监督哈希的新方法SDNMSH(sparse difference networks and multi-supervised hashing),并将其用于高效图像检索。SDNMSH以成对的图像作为训练输入,通过精心设计的稀疏差分卷积神经网络和一个监督哈希函数来指导哈希码学习。稀疏差分卷积神经网络由稀疏差分卷积层和普通卷积层组成。稀疏差分卷积层能够快速提取丰富的特征信息,从而实现整个网络的高效特征提取。同时,为了更加充分地利用语义信息和特征的成对相关性,以促进网络提取的特征信息能够更加有效地转换为具有区分性的哈希码、进而实现SDNMSH的高效图像检索,采用一种多监督哈希(MSH)函数,并为此设计了一个目标函数。在MNIST、CIFAR-10和NUS-WIDE三个广泛使用的数据集上进行了大量的对比实验,实验结果表明,与其他先进的深度哈希方法相比,SDNMSH取得了较好的检索性能。 相似文献
2.
3.
资源三号卫星的成功发射填补了我国立体卫星测绘的空白,可以提供优于5m地面分辨率的遥感影像.论文提出基于资源三号卫星遥感数据的数字正射影像图(DOM)制作流程,重点对影像纠正、影像配准、影像融合、影像镶嵌等关键步骤进行研究,并通过实验验证方法的可行性.实验证明该方法具有较强的实用价值和广泛的应用前景. 相似文献
4.
5.
在分析研究技术路线图的概念和国内外应用的基础上,提出了具有较强操作性的基于技术路线图的工业开发区循环经济发展规划和实施方法.分析了生态工业区循环经济发展路线图所具有的特点,并结合这些特点明确了构建循环经济发展路线图的方法和步骤,并以某工业园区为例描述循环经发展路线图的基本结构和主要内容. 相似文献
6.
建立了组合柱固相萃取-气相色谱-质谱法快速测定洋葱中129种农药残留的分析方法。样品用乙腈均质提取,盐析分配,提取液经C18和PSA组合柱固相萃取净化后供气相色谱-质谱仪(GC-MS)分析。采用选择离子扫描方式,外标法定量。该方法简便、快速,通过优化前处理和上机条件,在最优条件下进行测试,方法的定量下限(S/N≥10)为0.01~0.1 mg/kg,在加标水平为0.1 mg/kg时,方法回收率为63.2%~113.1%,相对标准偏差为5.3%~14.4%。 相似文献
7.
文化创意产业的发展可以推动国家的经济结构转型和优化升级。通过梳理文创产业发展较好的英、美、日、韩等国家的相关数据,分析了不同国家文创产业发展模式及其文创产品设计特征,旨在为我国文化创意产业发展提供借鉴。 相似文献
8.
无线传感器网络数据收集的能耗问题一直以来都是研究的热点。本文主要研究基于移动Sink轨迹受限的数据收集协议。首先针对轨迹受限的无线传感网络提出一种通用的系统模
型,将该问题形式化为最大化降低全网总路径长度轨迹设计问题
(Maximizing total length reduction for constrained trajectory,
MTRC),并证明了MTRC为NP-Hard问题;然后设计一种轨迹约束低能耗贪心算法
(Trajectory constrain of low energy consumption,
TCLEC),通过
TSP近似算法设计最大化降低有效长度的Sink移动轨迹。理论分析和仿真实验结果表明,TCLEC在网络拓扑数据收集树的初始化以及优化方面是高效的,并且相对于同类基于移动Sink的无线传感网络分层数据收集方法,其能耗降低了7%左右。 相似文献
9.
徐佳 《长春理工大学学报(自然科学版)》2012,(4):231-232,238
各高校都在大力推进现代远程教育的核心资源——课程资源的建设,但建成资源的质量不容乐观。这和网络课程资源的评价体系针对性不强、评价方法落后有一定关系。在此提出将数据挖掘的一些理论和方法应用于评价指标体系建设和评价方法应用,以提高网络课程资源评价的合理性和科学性。研究结果表明,所提出的模型和方法具有较强的操作性。 相似文献
10.
为了提高柱塞泵的容积效率,针对可变浮力系统(VBS)中内油箱处于真空环境下的特殊应用工况,基于柱塞泵进油口压力与液压油饱和蒸汽压的关系,建立柱塞泵进油口压力数学模型,分析弹簧刚度、吸油管路直径和压载舱真空度对柱塞泵容积效率的影响;结合AMESim软件,重点分析VBS排油和回油的流量特性;为了验证仿真模型和计算结果的准确性,搭建VBS性能测试平台. 结果表明:当柱塞泵进油口压力低于液压油饱和蒸汽压时,容易发生气穴现象,柱塞泵的容积效率会明显下降;通过调节弹簧刚度、吸油管路直径和压载舱真空度等参数的取值范围,使进油口压力满足设计要求,可以提高柱塞泵的容积效率,降低剖面浮标的运行能耗,从而提高剖面浮标的续航能力. 相似文献