B公司设施维护服务采购流程改进研究

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近年来,由于高光谱图像包含丰富的空间和光谱信息,其处理和分析得到了广泛关注,包括分类、解混、变化检测和目标检测等。随着深度学习技术的发展,由于深度学习方法能够更有效的提取高光谱图像特征,使得基于深度神经网络的高光谱分类方法获得了巨大关注。由于高光谱图像光谱分辨率高,光谱波段较多且混杂大量的混合像元的特点,使得在进行高光谱图像分类时面临计算复杂度大,时间消耗长和存在大量冗余信息不易提取有效特征的困难
静电除尘能够有效的去处工业废气中的固体颗粒,因而被广泛用于火电厂、钢铁厂等工业废气集中排放的场所,而等离子体可用于脱除工业废气中的硫化物和氮化物。静电除尘的供给电源中高压直流电源已经不能满足日益严格的排放要求,且等离子体的产生需依托纳秒级脉冲放电电源,因此脉冲功率电源技术的革新迫在眉睫。脉冲功率技术因其持续时间短,有效抑制反电晕,高效节能等优势,在除尘、脱硫脱硝等领域异军突起,而如何提高输出电压峰
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在箭载导航与机载导航中,以图像匹配导航作为辅助导航的研究受到越来越多的关注。由于天气原因,在高空采集的图像中往往存在大量的云层,对有云层的图像进行目标匹配,会导致匹配精度下降从而影响导航的正确性。针对上述问题,进行云图像检测算法与算法硬件加速研究,提升对图像的实时处理速度,其对实时图像导航中后续云层覆盖区域的修复、图像匹配、目标检测与识别具有重要的意义。针对现有ARM架构的云图像检测算法处理速度慢
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