基于深度学习的视频跟踪研究进展综述

近年来深度学习迅猛发展，颠覆了语音识别、图像分类、文本理解等领域的算法设计思路。深度学习因其具备强大的特征提取能力，在图像识别领域的成绩尤为突出。然而深度学习与视频监控领域的结合并不多，由于深度模型具有多层网络结构，算法复杂度大，训练和更新模型时比较耗时，很难满足实时性要求。回顾了深度学习的发展史，介绍了最近10年来国内外深度学习主要模型，论述了基于深度学习的目标跟踪算法，指出了各算法的优缺点，最后对当前该领域存在的问题和发展前景进行了总结和展望。     

应用磷灰石裂变径迹分析(AFTA)方法研究沉积盆地古地温

在应用磷灰石裂变径迹 (AFTA)方法研究沉积盆地古地温的原理、研究现状以及应用中应该注意一些问题 ,并以具体例子进行了说明。可以看出 ,应用磷灰石裂变径迹方法研究沉积盆地古地温是一种行之有效的方法 ,能够为古地温场的研究提供可靠的依据 ,并且可用于研究盆地构造运动。     

FoxBASE~＋递归程序的设计与实现

分析了递归程序的实现原理及在ＦｏｘＢＡＳＥ￣＋中实现递归调用的可能性，提出了递归程序工作栈的概念。利用这一概念，使ＦｏｘＢＡＳＥ￣＋的解释程序与应用程序协同工作，从而在ＦｏｘＢＡＳＥ￣＋中实现递归调用。     

洞庭湖流域某些水库,泉水和自然保护区环境水内的铀水平

一、前言 水库水,泉水,河水和大气降水等这些环境水与人类生活有着密切关系。水中天然放射性铀水平的研究因其化学毒性和放射性的双重危害是有实际意义的。洞庭湖流域处于我国亚热带湿润气候区,雨量充沛,矿产及水资源十分丰富。过去几年已对洞庭湖流域247000km~2湘、资、沅、澧各水系铀的水环境背景值,湘江的放射性水平和湘江流域大气降水中的痕量铀进行了研究。本文利用裂变径迹分析方法测定了洞庭湖流域的某些水库和泉水以及该     

拓广的左线性递归变换算法及其正确性

本给出拓广的左线性递归变换算法并证明其正确性。拓广的左线性递归中可以包含一个或多个ＩＤＢ谓词，它是左线性递归的一般化和左线性递归计算算法一样，本提供的算法遵循魔集的模式：首先改写规则，然后用半扑质的自底向上算法计算新规则，算法的有效性也在本作简略讨论。     

二阶A型Cooper变换的增强型

对二阶Ａ型Ｃｏｏｐｅｒ变换进行增强，放宽可用性条件，并证明了其正确性，最后举例说明其应用。     

基于地震道时频分析的地层结构解析原理和方法

 地震时频分析是通过对地震信号采用多种数学变换，实现从时频域角度对信号的局部特征进行分解，剖析信号细微特征所对应的地层结构。在应用地震时频分析技术过程中，人们对于这项技术能否真正有效地解决实际地质问题存在许多争论。本文从时频原理综合分析的角度出发，对地震道时频谱中各种频率特性参数和时频旋回直接转化成对地层结构逐级、分步的解析方法进行了较深入的探讨。研究认为时频分析原理不仅是对地震数据进行特殊数学变换，实现对信号的分解，而且充分利用了地层厚度的调谐效应及岩性调谐效应；时频谱与地质结构特征之间的良好响应关系为地震地质精细解释提供了直观的依据。