【摘 要】
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针对目前存有的视频播放速度识别算法，大多存在提取精度差，模型参数量巨大的问题，提出了一种双支轻量化视频播放速度识别网络。首先，该网络是基于Slow-Fast双支网络架构的3D卷积网络；其次，为了弥补S3D-G网络在视频播放速度识别任务中存在参数量大，浮点运算数多的缺陷，模型进行了轻量化的网络结构调整；最后，在网络结构中引入了高效通道注意力(ECA)模块，通过通道注意力模块生成重点关注的内容对应的通
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针对目前存有的视频播放速度识别算法，大多存在提取精度差，模型参数量巨大的问题，提出了一种双支轻量化视频播放速度识别网络。首先，该网络是基于Slow-Fast双支网络架构的3D卷积网络；其次，为了弥补S3D-G网络在视频播放速度识别任务中存在参数量大，浮点运算数多的缺陷，模型进行了轻量化的网络结构调整；最后，在网络结构中引入了高效通道注意力(ECA)模块，通过通道注意力模块生成重点关注的内容对应的通道范围，有助于视频特征提取准确性的提高。在Kinetics-400数据集上将所提网络与S3D-G、Slo
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心肌细胞的兴奋沿横管传入细胞深处并激活L型钙通道,进而通过钙致钙释放机制激活肌质网ryanodine受体钙释放通道,由此产生的钙火花叠加成为细胞钙瞬变,引发心肌细胞同步化收缩.β1型肾上腺素受体介导的广域cAMP信号通过磷酸化L型钙通道、ryanodine受体、肌质网受磷蛋白,分别上调钙内流、钙释放和肌质网钙泵的钙回收速率,从而增强心脏泵血能力.β2型肾上腺素受体一方面通过局域cAMP信号磷酸化L
随着制造业的快速发展，机械故障诊断对于保证设备安全运行和生产越来越重要。针对传统故障诊断方法难以解决人工提取的不确定性的问题，提出了大量深度学习的特征提取方法，极大的推动了机械故障诊断的发展。作为深度学习的典型代表，卷积神经网络在图像分类、目标检测、图像语义分割等领域都取得了重大的发展，在机械故障诊断领域也有大量文献发表。针对已发表的文献，为了进一步了解利用卷积神经网络的方法进行机械故障诊断的问题
泥石流是山区常见的地质灾害之一,固-液两相协同作用使泥石流明显区别于崩塌碎屑流、洪水等其他地质流体.由于泥石流固-液两相相互作用的复杂性,现阶段泥石流流动性研究主要集中在密实泥石流(体积固相浓度～0.6,也称为黏性泥石流).然而,对密实泥石流向稀疏泥石流转变(体积固相浓度0.6～0.4)中的物理过程研究较少.本研究以体积固相浓度和液相黏度为变量,通过一系列泥石流水槽实验对应力状态和孔隙水压的精准测
为提高煤矿回采工作面开采过程中煤矿储量动态计算的效率，丰富回采工作面三维地质模型构建过程中所需的动态更新数据，本文通过对回采工作面探煤数据管理的专业需求、业务流程、技术路线以及数据结构的充分分析和深入研究，提出了一种基于GIS的回采工作面探煤数据管理方法。在数据层面，优化了探煤数据管理的业务流程，设计了不同类型探煤数据的数据结构和存储方法，利用GIS的空间数据组织和管理方式实现了基于空间关系数据库
土壤微生物作为森林生态系统主要驱动力，是影响生态系统物质循环和养分转化的重要因素。探讨不同海拔和季节森林土壤微生物群落的分布规律，对理解土壤生态过程和预测土壤生态系统功能具有重要研究意义。以戴云山南坡不同海拔森林土壤（海拔900～1500 m）为研究对象，探讨夏季和冬季不同海拔土壤微生物群落结构和功能多样性，揭示驱动土壤微生物群落变化的主要因素。结果表明：①夏季土壤微生物群落中革兰氏阳性菌含量最高
随着在岩溶场地建设项目的逐渐增多，对岩溶塌陷风险进行评价成为亟待解决的问题。引进层次模型法选取诱发因子与损伤因子共4个一级指标及19个二级指标建立岩溶塌陷风险评价指标体系，引入模糊集理论（FT）构建评价指标模糊关系，分别根据层次分析法（AHP）及信息熵权法（EWM）得出指标主客观权重后耦合计算最终权重，并依据三标度法引入比较算子评判指标突出度，从而建立二级岩溶塌陷风险评价模型。将风险评价模型与目前
为降低工业机器人标定中测量粗差数据对坐标系转换精度的影响,提出了一种基于三维直线拟合的机器人与跟踪仪坐标系转换方法。首先,利用激光跟踪仪测量机器人空间中规划的三条两两正交的直线轨迹,获取测量数据集;然后,基于最小二乘拟合得到基准直线;最后,通过判断各数据点到基准直线距离与设定距离阈值的大小关系滤除粗差数据,达到优化坐标系转换数据的目的,进而提高坐标系转换精度。基于该方法设计了基于三维直线拟合的坐标
尽管电动汽车已经获得各国政府的大力推广,但偏远区域充电站数量不足而易产生的电池续航里程问题严重阻碍其发展.一旦电动汽车出现中途电量不足,车主只能选择等待救援.基于此,本文提出了电动汽车能量互济控制策略以确保车主实现车-车的快速电能互济.首先,针对车内蓄电池组等效短路比数值较低问题和互济装置低电压、大电流需求,构造了等效六通道交错浮动双升压变换器及其状态方程.其次,针对耗能车辆恒功率充电和供能车辆弱
为了解决基于传感器数据的运动识别问题，利用深度卷积神经网络在公开的OPPORTUNITY传感器数据集进行运动识别。首先，神经网络模型设计过程中不再依赖于手动选择合适的拓扑结构，而是通过渐进式神经网络架构搜索算法设计最优拓扑结构以最大化F1得分；其次，该算法使用了基于序列模型优化（SMBO）策略，在该策略中将按照复杂度从低到高的顺序搜索结构空间，同时学习一个代理函数引导对结构空间的搜索；最后，将搜索
冬小麦是我国主要的粮食作物之一，及时准确地获取冬小麦种植面积对农业政策的制定具有重要意义。以扶沟县为研究区域，以多生育期Sentinel-1A和Sentinel-2A/B遥感影像为数据源，构建光谱特征、植被特征和极化特征的多生育期数据集，分析各类地物的特征曲线，采用随机森林算法对单生育期单传感器、单生育期多传感器、多生育期单传感器和多生育期多传感器的遥感影像进行精细分类，实现县域冬小麦制图。结果显