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近些年来,随着经济的高速发展以及城镇化的不断推进,使得我国对于基础设施的建设需求不断提高,以此来满足经济的可持续性与商品的流动性。因此我国道路桥梁建设规模越来越大,对于道路桥梁施工来说,软土地基施工质量直接决定道路桥梁施工质量。软土地基是道路桥梁建设期间重大安全隐患,其含水量超过70%,有着地基承载力较低、渗透水能力不达标、压缩性较差、黏稠度过高等明显特征,如果在道路桥梁建设期间不能给予足够的重视,势必会影响到整个工程的使用性能及安全属性,处理不当可能会引起不均匀沉降、失稳、坍塌等,产生严重后果。在进行道路桥梁软土地基施工时,采取合理的技术手段尤为重要。因此,在道路桥梁建设过程中,技术人员需要适时加大软土地基管控的力度,通过道路桥梁施工中的软土地基处理分析,了解当前软土地基对于道桥主体构造的重要影响,全面地了解工程需求,同时熟练掌握施工的技术要点,提高道路桥梁软土地基的施工处理技术,保障施工的质量。制定道路桥梁建设期间软土地基处理技术的有效性分析方案,更好地保证整个道路桥梁工程的建设品质。该文立足于当前软土地基的特点及施工技术存在的问题展开论述,深入讨论了技术的具体应用。 相似文献
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利用计算机实现自动、准确的秀丽隐杆线虫(C.elegans)的各项形态学参数分析,至关重要的是从显微图像上分割出线虫体态,但由于显微镜下的图像噪声较多,线虫边缘像素与周围环境相似,而且线虫的体态具有鞭毛和其他附着物需要分离,多方面因素导致设计一个鲁棒性的C.elegans分割算法仍然面临着挑战。针对这些问题,提出了一种基于深度学习的线虫分割方法,通过训练掩模区域卷积神经网络(Mask R-CNN)学习线虫形态特征实现自动分割。首先,通过改进多级特征池化将高级语义特征与低级边缘特征融合,结合大幅度软最大损失(LMSL)损失算法改进损失计算;然后,改进非极大值抑制;最后,引入全连接融合分支等方法对分割结果进行进一步优化。实验结果表明,相比原始的Mask R-CNN,该方法平均精确率(AP)提升了4.3个百分点,平均交并比(mIOU)提升了4个百分点。表明所提出的深度学习分割方法能够有效提高分割准确率,在显微图像中更加精确地分割出线虫体。 相似文献
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文章结合某堤岸工程实际,针对该工程中的水泥搅拌桩实施过程存原问题展开探讨,旨在为同类工程提供参考实例。 相似文献