基于深度学习的自动拆卸集装箱锁销目标识别研究

来源 :上海电机学院 | 被引量 : 0次 | 上传用户:nihaoyuyue2009
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河流中的污染物通过水体的运输,经沉淀、吸附等物理化学作用会沉积在河床底泥中。当底泥环境发生变化时污染物极易释放出来,成为水体的污染源。底泥中的重金属具有不可降解性和生物累积性,对生态环境和生物体造成严重的危害而受到广泛的关注。湘江是湖南省最大的河流,由于工业快速发展,大量废水的排放,导致湘江水体重金属污染非常严重,湘江底泥中镉(Cd)、铬(Cr)、铜(Cu)和铅(Pb)等重金属浓度很高。在本研究中
随着科技的火热发展,图像数据在现实生活中与日俱增,但现实环境复杂,在某些特殊情况下光照条件不佳,导致图像的亮度无法令人满意。因此,需要利用低光照图像增强技术,对图像进行进一步的处理,以得到更好的特征和视觉效果。现有的低光照图像增强技术一般是采用传统图像处理方法,这些传统方法很多是针对特定方面增强,容易增强过度,导致色偏严重和细节丢失。近年来基于深度学习的方法可以学习到图像处理很多细节信息,从而解决
在药物-疾病靶标相互作用关系预测问题中,由于传统方法的局限性,如:训练样本量不足、已知蛋白质靶标的3D晶体结构较少、计算效率不高,导致其效果往往不尽如人意。随着人类基因组计划的完成,可以获得更多有关于药物或疾病的化学结构或者基因组的数据。这就意味着对于预测任务,数据源不仅仅只有相互作用关系数据,还有大量的辅助信息,因此如何高效地整合获取的辅助信息显得尤为重要。随意整合多个数据来源的辅助信息,可能会
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协作脚本是一种有效促进协作学习的方法。利用系统性文献综述法,选取Web of Science数据库的80篇高质量论文,从协作脚本的理论基础、设计与开发、具体情境的应用三方面对已有研究进行分析。研究发现,脚本指导理论、调节学习相关理论与教育论证相关理论是协作脚本设计最为典型的三种理论基础。在现有协作脚本的开发工具的支持下,主要以可视化的方式生成协作脚本并嵌入计算机支持的协作学习环境,以满足学习、教学
清洁风能,储量丰富,来源广泛且可持续再生。在全球变暖,气候恶化的今天,世界各国开始降低化石能源利用比例,提高风能利用比例,使得风力发电技术及规模得到迅猛的发展。风力发电发展面临的问题是因风力发电的不稳定性及调峰能力弱导致的电能质量下降及电网运行不稳定。目前解决此类问题的普遍做法是采用化石能源调峰及根据风力发电量增加相应规模的储能设施。但采用此类手段,会极大降低风力发电的经济性及社会对风力发电投资的
土壤是人类赖以生存的基础。由于人类贪婪地开采自然资源以及不合理地排放工业污染物,土壤重金属污染问题不容忽视。据悉,全中国耕地重金属点位超标率达19.4%,局部地区的超标率甚至更高,总体趋势不容乐观。重金属是一类非常难以被生物降解、具有生物放大作用、生物毒性作用的金属元素,常见有Pb、Cd、Cr等。它们能在土壤中长期存在、蓄积以至于破坏土壤环境,危害动、植物生长及地下水安全,并通过食物链威胁到人类健
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