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【摘 要】
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【机 构】
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【出 处】
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西安理工大学
【发表日期】
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0年[db:发表期]期
【基金项目】
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【目的】侵蚀性降雨标准是计算土壤流失的关键指标,侵蚀性降雨标准的拟定与耕作方式密切相关,比较同一地区不同耕作方式下的侵蚀性降雨标准差异,对于提高区域土壤侵蚀预报精度具有重要意义。【方法】根据东北半干旱区径流小区2013～2019年共7年的降雨径流观测资料,采用频率分析法,拟定几种典型耕作方式下的侵蚀性降雨雨量标准,并进行差异性比较。【结果】结果表明:（1）横垄（9.6 mm）、顺垄（11.65 m
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近年来,线上教育逐渐兴起,从而在一定程度上突破了时间和空间上的限制,也缓解了教育资源短缺和分配不均的问题。但是,目前大部分在线教育平台仍然存在着学习方式单一、知识结构松散等问题。有鉴于此,本文主要研究了一种在利用知识图谱对学科体系进行结构化表达的基础上,结合个体适应性智能调节策略的智慧学习平台,以利于学习者自主学习,达到提升学习效率的目的。主要内容如下:首先,为表达知识点之间的关联性,处理复杂的知
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同时定位与建图（Simultaneous Localization And Mapping,SLAM）算法是移动机器人自主完成导航任务的基础。SLAM通过所携带的传感器来获取外部环境信息,当传感器为相机时,称之为视觉SLAM。虽然目前有很多优秀的视觉SLAM系统,很多系统都把外部环境假设为静态环境,忽视了动态物体对视觉SLAM定位精度和鲁棒性的影响。本文以ORB-SLAM2系统为基础,对室内动态场
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图像是信息表达的载体。在实际应用中,图像所传达的信息对多数领域具有重要意义。在采集图像时,由于光学图像是通过透镜聚焦实现的,而成像系统中不同成像区域的景深差异或聚焦区域发生位置变化时均会造成图像的局部模糊现象,这对关键信息的获取造成极大影响。因此对图像中的局部模糊区域进行增强处理是必要的,而这首先需要对图像模糊区域进行有效的检测和分割。本文主要针对局部模糊图像的检测与分割算法进行研究,并实现对局部