【摘 要】
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为了提高天文观测的效率，需要对夜间地基光学天文观测中薄云的识别和影响程度评估的算法进行研究。首先，经过分析云对地基光学天文观测的影响和传统地基云图的算法，我们选取大视场地基光学天文设备GWAC的图像进行研究。接着，通过GWAC图像的灰度分布等特性的对比分析，我们选取模糊C均值聚类（FCM）算法处理受薄云影响的GWAC图像。然后，应用FCM算法，通过重复多组实验，选定合适的聚类层次数、迭代次数和平滑
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为了提高天文观测的效率，需要对夜间地基光学天文观测中薄云的识别和影响程度评估的算法进行研究。首先，经过分析云对地基光学天文观测的影响和传统地基云图的算法，我们选取大视场地基光学天文设备GWAC的图像进行研究。接着，通过GWAC图像的灰度分布等特性的对比分析，我们选取模糊C均值聚类（FCM）算法处理受薄云影响的GWAC图像。然后，应用FCM算法，通过重复多组实验，选定合适的聚类层次数、迭代次数和平滑因子等关键参数。最后，将FCM算法结果与传统天文学的恒星消光方法进行比较。设置平滑因子为1.5，聚类层次
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研究不同降水年型施氮量对旱地冬小麦产量、氮素利用及土壤氮素表观平衡的影响，探讨渭北旱塬旱作麦田稳产增效的最佳氮素投入量，为高效施氮提供理论依据。田间定位施氮试验于2017—2020年连续3年在陕西合阳县开展，以长6359为试验材料，设置5个施氮量处理包括0、60、120、180和240 kg hm~(-2) (分别以N0、N60、N120、N180和N240表示)，研究旱地冬小麦产量、氮肥利用率及
微藻油脂是一种绿色可再生的生物柴油原料，培养过程中缺氮能促进其积累，但同时会抑制生物量的增长进而影响油脂产量。生长素作为调控植物细胞活动的一类小分子物质，对微藻的生长有一定促进作用。本研究以普通小球藻为研究对象，在氮缺乏条件下分别添加天然生长素吲哚乙酸（IAA）、人工合成生长素萘乙酸(NAA)及二氯苯氧乙酸（2，4-D），研究了不同生长素投量下该藻的生长特征、油脂含量及成分，并确定了最佳的生长素投
草图具有易于构建且不受语言、专业、年龄限制等优势，基于手绘草图的三维模型检索受到越来越多的关注。然而在三维模型草图检索任务中，三维模型具有复杂性，草图具有类内多样性，同时三维模型与草图之间又具有巨大的域间差异性，这些特点的相互作用严重影响检索的准确性。针对以上问题，提出了一种基于自适应多类中心和半异构网络的三维模型草图检索方法。首先，通过异构网络分别提取草图和三维模型的初始特征：设计了基于自适应多
为了在复杂环境下实现显示系统的快速布置，提高现代战争中野外指挥系统建立的机动性，提出一种基于深度学习的投影图像颜色补偿方法，实现大规模数据在任意复杂颜色平面的可视化显示。该方法利用端到端的深度学习网络，使用一个模型和一个目标函数，规避了深度学习中多模块固有的缺陷；通过增加CompenNet网络层数增加训练模型中图像特征的提取数量；使用改进的损失函数SSIM+Smooth L1计算图像相似度，增强损
为了提高面向遥感图像目标检测的YOLOv3-CS算法的检测速度，本文提出了基于BN层γ参数的自适应稀疏因子调整算法，以γ作为通道的重要性判断依据对YOLOv3-CS进行剪枝，得到YOLOv3-CSP目标检测模型。实验结果表明，本文剪枝方法在mAP损失0.22%的情况下，对YOLOv3-CS的模型大小压缩95.92%，检测速度提高173%；本文提出的YOLOv3-CSP可以应用于检测精度和实时性要求
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图像质量评价是图像处理、图像/视频编码等领域的基础性问题，用于评估图像的失真程度，被广泛应用于算法设计与分析、系统性能评估等方面。无参考图像质量评价(又称为盲图像质量评价)是一种重要的客观质量评价方法。因为无需原始的参考图像，因此具有广泛的应用前景。近年来，随着深度学习技术的不断发展，人们提出了多种基于深度学习的无参考图像质量评价方法。对该领域近期的研究进展进行了综述，介绍了衡量算法优劣的指标和数