【摘 要】
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车辆重识别过程中，为了解决因车辆特征图分块时所导致的空间信息丢失问题，提出一种联合条纹特征之间关系的模块以弥补丢失的空间信息。首先，对于车辆特殊的物理结构，构建了一种双分支神经网络模型，对输出的特征图进行水平和垂直均等分割并在不同的神经网络分支上训练；然后，设计多激活值模块以减少噪声并丰富特征图信息；接着，使用三元组和交叉熵损失函数对不同的特征监督训练以约束类内距离并扩大类间距离；最后，设计批量归
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车辆重识别过程中，为了解决因车辆特征图分块时所导致的空间信息丢失问题，提出一种联合条纹特征之间关系的模块以弥补丢失的空间信息。首先，对于车辆特殊的物理结构，构建了一种双分支神经网络模型，对输出的特征图进行水平和垂直均等分割并在不同的神经网络分支上训练；然后，设计多激活值模块以减少噪声并丰富特征图信息；接着，使用三元组和交叉熵损失函数对不同的特征监督训练以约束类内距离并扩大类间距离；最后，设计批量归一化模块消除不同损失函数在优化方向上存在的差异，从而加速模型的收敛。使用本方法在VeRi-776和Veh
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为了挽救生命，缓解幸存者痛苦和促进发展，全面理解可持续灾害运作管理内涵与建立对应的绩效测量指标是当前面亟待解决的重要问题。在梳理灾害运作管理与可持续发展定义的基础上，界定可持续灾害运作管理的概念与内涵。从社会、环境和经济三个方面，提出了可持续灾害运作管理绩效测量的潜在指标。采用应急物资分配、灾害垃圾选址-运输和应急医疗救援队伍指派三类案例从理论上验证了所构建的指标体系。研究表明：提出的可持续灾害运
光伏出力预测对于电网调度具有重要意义。该文针对缺少辐照度测量装置的分布式光伏电站，提出了一种基于卫星遥感的超短期分布式光伏功率预测方法。首先基于Res-UNet模型对SWR网格进行时空预测；然后对预测的短波辐照（SWR）网格进行空间插值得到地面分布式站点的未来辐照度，最后构建基于编解码器的长短期记忆（LSTM）模型预测光伏出力。其中Res-UNet可以充分学习SWR网格的时空相关性，LSTM通过引
针对多无人机网络辅助灾区用户通信的场景，构建了一种基于信干噪比(Signal to Interference plus Noise Ratio，SINR)检测的概率感知模型，旨在最大化无人机服务区域的覆盖率，同时降低无人机额外能耗，并提升网络吞吐量。在该模型下，提出两种改进的麻雀搜索算法，分别为Logistic高斯麻雀搜索算法(Logistic Gaussian Sparrow Search Al
为解决接触式测量方式损伤工件以及测量设备造价昂贵的问题,设计一种基于机器视觉的低成本、高精度的丝杠螺距测量系统。该系统依靠MATLAB平台搭建,由图像采集系统、机械系统、步进控制系统、图像和数据处理4个子系统构成。利用亚像素图像拼接算法拼接丝杠子图像从而获得完整的丝杠图像,通过图像增强、降噪等预处理方法改善图像质量,采用形态学边缘提取和亚像素边缘定位的组合算法精确提取丝杠边缘并由数据处理程序自动测
土壤分析是土壤学研究及应用的前提和基础，传统化学土壤分析方法逐渐不能适应现代土壤学海量信息数据快速获取的需求。激光诱导击穿光谱作为一种全新的、反映土壤组成元素原子信息的光谱技术，其无需对样品进行复杂前处理，可实现原位、快速、多元素连续在线检测，每条光谱记录土壤样本独一无二的特征，可以视为土壤“指纹”，成为现代土壤分析的有效技术之一。首先介绍和分析了激光诱导击穿原子光谱的原理、光谱获取的主要影响因素
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