【摘 要】
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硫元素在岩浆硫化物矿床的形成过程中具有十分重要的作用。本文以加拿大拉布拉多Voisey’s Bay镍铜硫化物矿床的钻孔数据为实验数据，利用基于径向基函数（Radial Basis Function， RBF）核函数的支持向量机（Support Vector Machine， SVM）算法对实验数据中镍、铜元素质量分数与硫元素质量分数进行相关性分析，进而建立基于硫元素质量分数的预测模型。通过SVM计
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硫元素在岩浆硫化物矿床的形成过程中具有十分重要的作用。本文以加拿大拉布拉多Voisey’s Bay镍铜硫化物矿床的钻孔数据为实验数据，利用基于径向基函数（Radial Basis Function， RBF）核函数的支持向量机（Support Vector Machine， SVM）算法对实验数据中镍、铜元素质量分数与硫元素质量分数进行相关性分析，进而建立基于硫元素质量分数的预测模型。通过SVM计算出硫元素质量分数的预测值与硫元素原值进行拟合分析。根据拟合分析偏差曲线的计算结果，将实验数据划分成3个
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针对基于视频监控的密集行人群识别难度大，运动轨迹提取困难，运动语义信息挖掘不足等问题，本文提出基于多目标跟踪FairMOT框架及K-means聚类的行人轨迹捕获和运动语义信息感知方法。首先，利用多目标跟踪算法提取视频中行人群目标过街时的运动轨迹特征向量；然后，通过分析轨迹坐标的数值分布特点，设计了一种协方差滤波算法STCCF，以检测和剔除“准静态轨迹”，得到行人群目标运动轨迹簇；最后，针对已提取的
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为在自然环境下准确分割作物苗期植株，实现苗期植株定位及其表型自动化测量，本文提出一种融合目标区域语义和边缘信息的作物苗期植株分割网络模型。以U-Net网络构建主干网络，基于侧边深度监督机制，引导主干网络在提取特征时能感知植株边缘信息；利用空间空洞特征金字塔构建特征融合模块，融合主干网络和边缘感知模块提取的特征，融合后的特征图具有足够的细节信息和更强的语义信息；联合边缘感知的损失与特征融合的损失，构
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