【摘 要】
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边界框回归分支是深度目标跟踪器的关键模块,其性能直接影响跟踪器的精度.评价精度的指标之一是交并比(Intersection over Union, IoU).基于IoU的损失函数取代了?_n-norm损失成为目前主流的边界框回归损失函数,然而IoU损失函数存在两个固有缺陷:一个是当预测框与真值框不相交时IoU为常量0,无法梯度下降更新边界框的参数;另一个是在IoU取得最优值时其梯度不存在,边界框很
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边界框回归分支是深度目标跟踪器的关键模块,其性能直接影响跟踪器的精度.评价精度的指标之一是交并比(Intersection over Union, IoU).基于IoU的损失函数取代了?_n-norm损失成为目前主流的边界框回归损失函数,然而IoU损失函数存在两个固有缺陷:一个是当预测框与真值框不相交时IoU为常量0,无法梯度下降更新边界框的参数;另一个是在IoU取得最优值时其梯度不存在,边界框很难收敛到IoU最优处.本文揭示了在回归过程中IoU最优的边界框各参数之间蕴含的定量关系,指出在边界框中心
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聚氯乙烯(PVC)在250～310℃时发生脱氯反应,碳原子由sp~3杂化转变为sp~2杂化,随着温度的升高,这些sp~2杂化的碳原子进一步组装形成芳香烃类型的碳,热解碳产物往往具有一定石墨化程度,具有较高的导电性,是制作电容器电极的优良前驱物.本研究在没有活化剂的情况下,以纳米ZnO作为模板和催化剂,热解PVC成功制备了高产率的分级多孔碳材料(HPC),比电容(1 A/g)达到226 F/g.通过
针对目前铸件缺陷检测漏检率高的问题，本文提出一种基于深度学习模型融合的铸件缺陷检测方法。首先对Faster RCNN网络进行改进，利用特征金字塔结构改进特征提取网络模块，实现多尺度的特征融合，完成铸件缺陷的特征提取；然后，基于ROI Align对网络中的ROI池化层进行改进，将IOU分数引入NMS算法判定过程；再将改进后的网络与Cascade RCNN以及YOLOv3进行融合；最后进行实验研究，验
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休眠是高等植物通过暂停生长发育而在不利条件下存活的策略，主要由遗传和环境因素控制，对植物生长发育具有重要意义。植物响应季节变化的两个主要环境信号是光周期和温度。本文采用文献综述法，追踪国内外最新相关研究结果进行分析。系统梳理了秋冬季光信号和低温在植物年生长周期的时间调节中起到的关键作用，阐明了植物种间和种内因基因表达、蛋白互作及转录后修饰等途径建立起的特异性休眠机制及休眠机制中存在的巨大差异。综述
提出一种基于注意力叠加与时序特征融合的目标检测方法.在端到端目标检测(DETR)网络的基础上,依据注意力机制特性,使用注意力权重叠加的方式提取目标物像素级标识,用于实例轨迹的划分.为使目标检测与轨迹跟踪协同作用,通过时序特征融合的方式融合之前轨迹跟踪信息,调整当前帧目标检测效果,从而充分利用视频载体提供的时间维度信息.在公开数据集上,对文中方法进行验证,结果表明:文中方法能有效识别被遮挡的目标物,
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密西西比河谷型铅锌矿床是世界上最重要的铅锌储库之一,成因备受关注.然而,由于成矿温度低,矿床极少发育合适的放射性同位素定年矿物,矿床定年问题一直是困扰其研究的一个世界性难题.文章针对中国西部三江铅锌成矿带思茅盆地内厂硐铅锌矿床开展工作,通过容矿岩石中孢粉化石的定年间接限定了其成矿年龄,进而讨论了其成矿构造背景.厂硐矿床的铅锌矿化主要赋存在地下水成因古喀斯特溶洞的内沉积层中,闪锌矿和方铅矿以交代内沉