【摘 要】
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深度学习在工业的产品检测中发挥的作用越来越重要,其能够应用的场景也越来越多,但是也存在“类内差异大,类间差异小”和小数据样本不均衡等问题,研究人员尝试将深度学习应用到产品的缺陷识别中,解决这些难题。本文将注意力机制、软阈值、以及残差收缩网络结合,以带钢为主要对象,通过残差收缩网络和特征融合的残差收缩网络的方法对其进行缺陷识别。具体的研究内容如下:（1）阐明了产品表面质量缺陷识别的总体方法和其研究价
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深度学习在工业的产品检测中发挥的作用越来越重要,其能够应用的场景也越来越多,但是也存在“类内差异大,类间差异小”和小数据样本不均衡等问题,研究人员尝试将深度学习应用到产品的缺陷识别中,解决这些难题。本文将注意力机制、软阈值、以及残差收缩网络结合,以带钢为主要对象,通过残差收缩网络和特征融合的残差收缩网络的方法对其进行缺陷识别。具体的研究内容如下:（1）阐明了产品表面质量缺陷识别的总体方法和其研究价值。论述注意力机制、软阈值以及残差收缩网络方法。（2）针对工业采集数据的“类内差异大,类间差异小”的问题,本文构建一种改进的残差收缩网络的产品表面缺陷识别的方法以优化网络性能。介绍注意力方式的选用,软注意力嵌入残差网络的建模过程,并且对他们的优势进行阐述。通过实验验证,本文提出改进的残差收缩网络的产品表面缺陷识别相对于传统的机器学习方法、以及卷积神经网络的方法具有一定的优势,其准确率可以达到98.8%。（3）针对小数据小样本和样本不均衡的问题,本文构建一种基于特征融合的残差收缩网络表面缺陷识别方法。使用金字塔卷积为主要的特征提取技术,并融入到残差收缩网络中,扩大残差收缩网络的感受野面积,利用卷积核注意力的形式对多尺度上的特征进行特征融合。该方法在小数据的训练样本下,依然能够保持良好的性能,其准确率高达97%。本文所提出的方法在不均衡样本上具有较大的优势,其准确率可以达到98%。相较于其他方法具有较大的优势。
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【目的】技术勃兴之下虚拟主播在各行各业得以运用，传统媒体也在尝试借用虚拟主播推动自身融合发展。文章试图对虚拟新闻主播的运用提供经验与对策。【方法】借助于认知科学中的离身认知与具身认知的理论思潮，通过对上海广播电视台虚拟新闻主播“申雅”工作室工作人员的深度访谈，梳理其成功经验并提出优化路径。【结果】离身认知和具身认知非二元对立的两面，具身认知是离身认知的发展与超越。虚拟新闻主播源自离身认知，逐步朝着
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滚筒作为采煤机上破煤、碎煤的关键截割部件,其截割参数的优化调整是实现采煤机低能耗高效开采的前提。由于地下矿井开采环境恶劣,待截割煤壁表面厚度随机分布,滚筒不能根据待截割煤壁厚度的变化实时调整截割参数,如何精准的获取待开采煤壁表面厚度特征,根据煤壁三维表征特性实时调整滚筒截割参数是目前亟待解决的首要问题。因此,通过搭建采煤机煤壁截割实验台、重构待截割煤壁三维表面、构建采煤机多参数耦合优化模型,实现煤
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