【摘 要】
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电力系统维护是电力系统稳定运行的重要保障,应用智能算法的无人机电力巡检则为电力系统维护提供便捷。电力线提取是自主电力巡检以及保障飞行器低空飞行安全的关键技术,结合深度学习理论进行电力线提取是电力巡检的重要突破点。本文将深度学习方法用于电力线提取任务,结合电力线图像特点嵌入改进的图像输入策略和注意力模块,提出一种基于阶段注意力机制的电力线提取模型(SA-Unet)。本文提出的SA-Unet模型编码阶
【基金项目】
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国家自然科学基金(61503164,6180119)资助项目,江苏省自然科学基金(BK20181004)资助项目。
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电力系统维护是电力系统稳定运行的重要保障,应用智能算法的无人机电力巡检则为电力系统维护提供便捷。电力线提取是自主电力巡检以及保障飞行器低空飞行安全的关键技术,结合深度学习理论进行电力线提取是电力巡检的重要突破点。本文将深度学习方法用于电力线提取任务,结合电力线图像特点嵌入改进的图像输入策略和注意力模块,提出一种基于阶段注意力机制的电力线提取模型(SA-Unet)。本文提出的SA-Unet模型编码阶段采用阶段输入融合策略(Stage input fusion strategy,SIFS),充分利用图像
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为明确筛选对植物病原真菌具有拮抗作用的枯草芽孢杆菌KC-1最适培养基及培养条件,采用单因素与正交试验相结合的方法,以OD600值和有效活菌数为指标,优化其培养基与培养条件。研究结果表明,培养基组分为葡萄糖2.50%、酵母粉1.25%及K2HPO4·KH2PO4(1∶1)0.30%时KC-1生长量达到最大值,OD600值达到1.931。在培养温度37℃、pH值5.0、接种量7%
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梳理特色小镇发展与信息服务平台建设现状,从形象整合、品牌打造、生态服务、生态产品价值实现四个方面分析秦岭特色小镇信息服务平台建设目标,在此基础上构建秦岭特色小镇信息服务平台。秦岭特色小镇信息服务平台由主体层、平台层、应用层三个层面构成,通过信息服务平台的传播力提升,实现了文化振兴、产业振兴和生态振兴,在改善特色小镇设施条件、促进小镇产业融合、加速小镇资源整合等方面发挥重要作用,为建设生产、生活、生态“三生融合”的秦岭特色小镇提供信息化支撑。
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