基于视网膜大细胞通路计算模型和深度学习的无人机目标检测

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在复杂背景下的小型无人机红外目标检测是计算机视觉领域的挑战性课题.传统目标检测算法利用深度卷积神经网络提取无人机的静态外观特征并进行模式判别,但在复杂背景下且目标外观不清晰时的性能会显著下降.本文借鉴生物视网膜机制,通过视网膜大细胞通路模型提取无人机目标的时空运动信息,同时借助深度卷积神经网络获得基于静态表观特征的目标置信度图,进而将视网膜时空运动信息与深度卷积网络的目标置信度图进行融合获得目标检测结果.在Anti-UAV2020公开数据集上的评估结果表明,所提出算法的检测精确率达到86.90%,超
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以实现机场出租车上客区乘车效率最高为目标,充分考虑乘客、出租车司机的时间成本以及上车点的建设成本,本文运用排队论的思想来研究机场出租车上客区的最优上车点个数.以北京首都机场为例,建立出租车与乘客的双端排队模型,分别求解出使排队长度达到最短的上车点个数,进而实现乘车效率最高.此外,还以总成本最小为优化目标对排队模型进行验证与优化,结论表明设定的上车点个数不仅能使乘车效率达到最高,同时也可做到总成本最低.最后通过设置出租车司机与乘客的满意度权值并分别赋予两排队模型,得出最优上车点个数为7个.
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本研究的目的是量化种子库和建立的植被对物种组成、功能组成和多样性的贡献,并讨论这些差异对冲积平原植物群落更新和稳定性的影响.我们在巴西潘塔纳尔湿地的一个周期性洪水泛滥的稀树大草原上,在旱季和雨季对分布在5个地点的25个地块(10 m×1 m)的1.5 m高度的地面覆盖植被和种子库进行了采样.采用出苗法对土壤种子库进行了评价.研究结果表明,种子库物种具有赋予群落更新的特征,而植被则具有稳定性特征.种子库的功能丰富度高于植被,而功能均匀度则低于植被.由于种子库和植被的植物特征不同,使得具有不同功能稳定性和更新
令γ*(D)表示有向图D的双控制数,令Cm□Pn表示有向圈与有向路的笛卡尔积,其中m,n≥2.在这篇文章中,给出了有向圈与有向路笛卡尔积的双控制数的下界.并且,确定了 m = 2,3,4,5时,γ*(Cm□Pn)的值:γ*(C2□Pn)=n;γ*(C3□Pn)=n+2;γ*(C4□Pn)=n+([)n+1/2(])+1;γ*(C5□Pn)=2n+2.“,”Let γ*(D)denote the twin domination number of digraph D and let Cm□Pn denote
Brand.R以及石化国、韩章家、陈贵云分别讨论过非正规子群彼此共轭这类广义Dedekind群的结构.本文把非正规子群彼此共轭推广到非正规子群彼此同构的情形,讨论一类更广泛的广义Dedekind群的结构.我们的主要工作是确定当G为有限p-群且G的非正规子群不为素数阶时,G为非正规子群彼此同构的有限群的结构.在确定这类有限群的结构时,我们充分利用p-群中几个特殊子群,即Ω1(G),Φ(G),G/n1(G)以及Z(G)相互之间的一些关系,根据G中是否含有四元数群,进行分类讨论,最终得到的主要结论为:设G为有限
陆生植物叶片pH值是与植物生理功能和养分利用状况息息相关的重要植物属性,并随植物功能型和环境的变化而变化.然而,水生植物叶片pH值的变异特征及其与陆生植物间的差异性仍不清楚.在3个自然形成的小型高原湖泊的湖滨植物群落中,我们采集植物、土壤和湖水样品,检测了植物叶片pH值与碳、氮含量以及环境条件(水或土壤pH值、土壤水位状况).从植物功能型和群落两个水平分析了湖滨植物叶pH值沿水分梯度的变化及其潜在影响因素.研究结果表明,不同类型的水生植物,以及水生、沼生和陆生环境中生长的植物的叶pH存在较大差异;浮叶植物
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本文基于中国市场3465家上市公司7年的数据,首先利用随机森林算法提取出43个因子,再利用Lasso方法进行特征选取,最后选出11个重要因子,然后分别采用logistic回归和决策树方法构建两种预测模型,最后基于损失函数确定权重将两种预测模型按权重进行线性组合建立组合模型.实证结果表明,基于组合模型的预测准确率相比单一模型提高了1.39%.
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