简介：过去的几十年中,纵向一体化的商业模式在众多产业中居主导地位。完全一体化的企业甚至控制着某些产业的生产能力和战略局面,诸如钢铁、汽车、航空、计算机、纺织、塑料、航天、石油天然气等产业。

简介：小世界是一种以较低的连接和能量成本实现高效的信息分离与整合的网络结构,而人脑网络具有显著的小世界特性。在弥散张量成像（diffusiontensorimaging,DTI）脑网络的研究中,如何有效地量化和评估网络的小世界属性依然是研究中存在的一个关键问题。在研究文中,我们首先概括了已有小世界属性评估指标及其存在的问题,随后提出了一种新的基于网络全局效率和局部效率的小世界属性评估指标。为了验证该指标的有效性,我们基于75个中老年人的DTI脑网络对其进行了应用与评估。与传统指标相比,该指标对研究对象的年龄变化更敏感,并与多项认知评估量表的结果存在显著相关。网络节点随机化和网络失连接这两种攻击测试的结果也表明,新指标在DTI脑网络的研究中具有较高的准确性和稳定性。

简介：随着“互联网＋”概念的普及,网络上的资源随之成倍增长.面对庞大的数据资源,传统的搜索引擎Baidu、Google等已经不能满足人们对于特定信息的获取需求.作为搜索引擎抓取数据的重要组成部分,网络爬虫的作用非常重要.本文主要介绍了网络爬虫的概念、组成模块以及工作流程,在通用爬虫的基础上提出一种聚焦型网络爬虫系统,以python和相应的第三方库为主要工具,通过定义采集函数和给定豆瓣网最新上映电影的网址,快速搜索该网址某电影的影评信息,对页面内链接和外链接进行有效爬取.然后,再对获取到的数据进行分词处理,根据关键词的出现频率生成词云.实验结果表明,该聚焦型爬虫系统能够将所有影评信息以JSON格式存储到本地,并通过词云直观的展示出来.

简介：人脸关键点定位是计算机视觉的一部分,在人脸识别、人脸表情识别、人脸动作捕捉等工作中有重要的作用.非约束条件下人脸关键点定位,其难点在于人脸关键点位置在复杂环境下呈现非线性变化,影响人脸关键点定位的精准性.现提出基于级联卷积神经网络的人脸关键点定位方法,分析了级联深度模型全局回归阶段多尺度特征融合对人脸关键点定位的影响;同时提出了一种具有可学习参数的人脸关键点定位损失函数.经过大量实验表明,这里提出的人脸关键点定位算法能够有效的提高针对非约束条件下人脸关键点定位精确度.

简介：针对深度信念网络无法科学有效地确定网络模型深度和隐层神经元数目等问题，根据贪心算法思想，提出了一种动态构建深度信念网络模型的新方法.即从底层逐层构建深度信念网络的过程中，根据验证集错误分类率调整当前层神经元数目，使当前模型达到最优后，固定当前层神经数目，网络深度增加一层；继续调整下一层神经元数目，直至整个模型构建完成.最后，根据重构误差微调各层神经元数目.结果表明，与依据重构误差构建的深度信念模型相比，利用此方法构建的深度信念网络模型的分类准确率更高.

简介：IR-TRACC传感器主要用于WorldSID假人各部位压缩偏移量的数据采集,而假人内部IR-TRACC传感器位移换算方法使用存在偏差,传感器灵敏度标定系数拟合度不高,且没有特定的IR-TRACC传感器标定设备,造成传感器标定灵敏度系数偏差较大。为解决上述问题,对IR-TRACC传感器位移计算及标定方法进行了研究,利用几何法得到了传感器位移换算公式,设计了一种实用简便且精度较高的传感器标定台,并运用最小二乘法拟合及单变量求解得到了传感器灵敏度标定系数的最优解。标定结果表明,经上述方法及算法标定得到的传感器灵敏度标定系数,曲线拟合的最大非线性误差较小。

简介：深度学习算法现在已经成为医学图像处理的最成功的模型,生成对抗网络将神经网络与对抗训练的思想相结合,已经开始应用于医学图像处理。该文主要介绍了几种典型的生成对抗网络,回顾了生成对抗网络在医学图像处理中的应用,包括图像的生成、转换、重建、分割等任务,并对生成对抗网络在智能诊断中的作用、目前存在的问题和未来的发展方向做了讨论。

简介：提出了一种基于激光束光斑圆心位置偏移计算的导轨直线度测量方法,能够实现对导轨直线度的测量.从激光干涉仪发射出一束激光,打到安装在导轨移动靶标上的平面反射镜,激光束反射回来最终被CCD相机接收,获得光斑图像,多次等距离移动平面反射镜,采集光斑图片.利用hough变换检测图像中的光斑圆弧,提取光斑圆心像素坐标,采用黑白棋盘格标定法得到物理坐标,根据被测导轨上各测量位置获取的光斑圆心与初始位置光斑圆心的偏移量,由最小二乘法求得被测导轨的直线度误差.将实验结果与三坐标测量机的测量结果对比可知,我们提出的测量方法的测量精度为40μm,具有较高的可行性.

简介：在此提出一种改进的深度卷积神经网络模型,该模型通过增加并联卷积层,拓展卷积神经网络宽度实现,有利于提取图像特征,提高网络性能;卷积层中对特征图像采用批量归一化方法进行预处理,加快网络训练.实验结果表明,该模型能更准确地学习宫颈癌细胞图像特征,从而有效降低了分类错误率.

简介：在基于视频图像的车速计算中，帧速率未知和视频丢帧是制约计算精度的重要因素。本文通过对大量丢帧视频图像样本的分析，研究了视频图像丢帧的原因和基本类型，提出切实可行的对帧速率未知和丢帧视频图像的具体处理方法，并结合实验案例验证了处理方法的可行性。

简介：随着国民经济的发展,电力系统日趋复杂,电网安全日显重要,抽水蓄能机组已不仅起着削峰填谷的作用,而是逐步过渡为电网保安工具,而抽水蓄能电站输水系统中发生的水力—机组过渡过程,往往是威胁电站运行安全的主要因素。特别是一管多机电站,多台机组共用同一引水管道,对电站的过渡过程带来复杂影响。溧阳抽水蓄能电站机组(一管三机)于2018年5月进行了一系列的甩负荷试验,经仿真计算和甩负荷实测数据的对比分析发现试验结果与仿真计算结果具有很好的吻合性,可满足电站安全运行,并为后续抽蓄机组水力过渡过程提供强有力的理论依据。

简介：深度学习是人工智能领域发展的一个不可或缺的部分,并且广泛应用于图像识别方面.为了进一步降低宫颈癌细胞图像的识别错误率,本文提出了一种基于卷积神经网络的改进算法.该算法通过搭建卷积神经网络框架,对下采样过程中特征提取阶段的池化模型进行改进,在下采样过程中对池化域内的每个元素分配合适的权值得到下采样特征图.实验结果表明,我们所提出的基于卷积神经网络的改进算法降低了对宫颈癌细胞图像的识别错误率.

简介：为有效降低宫颈癌细胞图像在图像识别中的假阴性率,在此提出一种改进的残差网络算法.该改进算法通过对交叉熵代价函数增加权重实现,根据不同病变程度的宫颈细胞建立权重矩阵,有针对地对假阴性类别的输出进行加权处理,优化分类输出、减少假阴性误判.实验结果表明,对于不同的宫颈细胞图像数据集,本改进算法输出分类效果稳定;与传统图像分类算法相比,改进后的交叉熵代价函数算法在识别分类宫颈细胞图像时,能有效降低宫颈癌细胞图像的假阴性率.

简介：目的:通过对志愿者观看3D影片之后的脑电信号进行主成分分析,选取最能代表立体视觉疲劳度的主成分,运用BP神经网络对疲劳等级进行建模,提高对疲劳度等级的预测准确度。方法:采集15名志愿者观看五部不同3D影片前后的脑电信号,先对脑电信号进行疲劳度分级并选取特征通道;再对特征通道的脑电信号进行主成分分析选取影响最大的特征主成分,利用BP神经网络进行建模,根据建立的模型对立体视觉引起的疲劳等级进行预测,将预测结果与已知的疲劳等级进行对比。结果:根据文献中的疲劳等级将实验结果分成三个等级;据累计贡献率超过90%选取的前四个主成分建立的预测模型,准确度达95.4%。结论:运用主成分分析和BP神经网络的方法对立体视觉疲劳度进行预测,预测准确度较高,与直接根据脑电特征参数建立模型的方式相比简便和准确,这一方法对立体视觉引起的疲劳度分级及预测提供了新的思路。

简介：在交通事故的责任认定过程中,事故车辆的车速确认是形成事故过程必要的证据链,也是判断事故方驾驶人在控制车速方面是否存在违法行为的重要证据,同时,车速鉴定结论的准确与否直接影响司法鉴定的公正性和公安执法人员的权威性。本文分析了影响道路交通事故车速鉴定准确性的主要因素,探讨了各类车速鉴定的方法,并通过实例分析证实了车速计算综合分析方法的有效性。