人脸识别技术民航机场应用

人脸识别在各行各业都已经获得了良好的应用推广，是加强安全和提升效率的最佳人工智能应用方式之一。在建设“智慧机场”的过程中采用最新信息技术，保证旅客安全、便利出行的同时，增强安防措施，提升服务水平，是民航业面临的重要课题，在机场管理与服务系统中引入人脸识别技术则是主要技术创新之一。

2021-10-13
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基于块稀疏贝叶斯模型的鬼成像重构算法_吴学林

传统的相机系统使用物体透射或从物体反向散射的光在胶片或焦平面探测器阵列上形成图像,鬼成像系统则使用分离的光场之间的空间相关性来获得图像而且无需记录图像本身,在遥感、医学和显微成像方面具有巨大的应用潜力。然而传统的鬼成像系统存在大尺寸图像重构存储要求高难以实现的问题。针对此问题,本文提出了一种基于块稀疏贝叶斯模型的鬼成像重构算法。该算法首先将一个大尺寸的目标图像等分成若干个小尺寸图像块,然后再利用贝叶斯学习模型对每一个小图像块进行压缩感知重构求解,最后通过合并每一个小图像块的重构结果,得到最终的大目标重构图像。仿真实验结果显示,基于块稀疏贝叶斯的鬼成像重构算法可以明显提升图像重构速度及重构质量,并且在日常条件下也可以快速有效地重构大尺寸目标图像。

2021-04-21
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基于外弹道的防空火控改进算法及模型仿真_李智

为改善火控系统射击诸元解算的速度和准确性，在设计防空火控解算系统各个模块的基础上，对传统迭代-修正算法进行了改进。首先搭建了基于某型火箭弹的防空火控解算系统；其次对火箭弹外弹道解算问题和典型运动目标的命中问题进行研究；然后在解算流程中引入了目标高低角与目标运动时间关系式，使得在射击诸元解算流程中始终将目标视为运动状态，改变了传统方法中“先静后动”的解算流程；最后搭建了火控解算系统Simu模型，对传统算法与改进算法进行仿真分析，证明了改进算法可以更加快速、精准地解算射击诸元，为防空火控命中点与射击诸元解算研究提供了一定的参考。

2021-04-19
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5G经济社会影响白皮书

自上世纪80 年代以来，移动通信每十年出现新一代革命性技术，持续加快信息产业的创新进程，不断推动经济社会的繁荣发展。当前，第五代移动通信技术（5G）正在阔步前行，它将以全新的网络架构，提供至少十倍于4G的峰值速率、毫秒级的传输时延和千亿级的连接能力，开启万物广泛互联、人机深度交互的新时代。

2021-04-19
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海洋石油企业标准-管线阀门规范

本方案融合了襄汾经开区地区文化特色，以打造智能化示范区建设为目标，率先在襄汾经开区现代服务产业园和高端装备制造产业园道路沿线两侧进行5G多功能智慧合杆建设——包含但不限于照明、通信、监控等道路设施的智慧化应用提升、合杆整治、合箱整治、5G基站点位规划及接口预留等。

2021-05-20
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CJJ-99-2017-城市桥梁养护技术标准_茶豆文库

本标准的主要技术内容是:1.总则；2.术语和代号；3.基本规定；4.检測评估；5.上部结构养护；6.下部结构养护7.抗震设施:8.人行地下通道；9.隧道:10.附属设施养护11.成市桥梁安全防护；12.养护抑工程的检査及验收。

2021-05-21
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结合注意力模型与双峰高斯分布的深度哈希检索算法_李宗民

哈希检索因为具有存储空间小、检索速度快的特点而受到广泛关注.目前深度哈希算法存在2个主要问题:深度哈希编码本质上是二值化特征,并且编码长度较短,存在特征表达能力有限的问题；已有的深度哈希算法无法直接通过反向传播学习离散哈希编码,通常将离散值松弛为连续值来优化学习,存在量化误差的问题.针对以上问题,提出一种结合注意力模型和双峰高斯分布的深度哈希检索算法.该算法设计嵌入空间和通道注意力模型的网络结构,关注重要特征并抑制不必要特征,增强了哈希编码的特征表达能力；同时为了解决量化误差问题,将均值为+1/-1的双峰高斯分布作为先验分布,并借鉴变分自编码机的思想,提出通过KL散度约束哈希编码分布服从先验分布,以减少量化误差.在3个基准数据集CIFAR-10,ImageNet,NUS-WIDE上,在不同码位下计算MAP结果显示,其MAP值优于对比的其他算法,取得了良好的检索效果,验证了文中算法的有效性.

2021-05-06
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基于金字塔模型和注意力机制的YOLO_V3目标检测算法_高建瓴

YOLO V3作为一种多尺度的目标检测算法,结构简单,可快速检测。但在训练过程中,由于底层的卷积层中包含较多的目标细节信息,而通过不断的卷积,底层的信息会被逐渐淡化掉。针对于此,本文利用改进的金字塔结构,将浅层特征图的细节信息和高层的语义特征信息进行融合,从而提高检测效果。在特征提取网络的残差连接中加入注意力机制,使得具有注意力效果的梯度能流入更深的网络中,通过在YOLO V3中加入注意力机制提升检测精度。即提出一种基于金字塔模型和注意力机制的YOLO V3目标检测算法。将改进后的算法和原有算法在COCO 2014数据集上进行对比实验,结果表明改进后的YOLO V3算法在mAP上有所提升,证明了它的可行性。

2021-04-21
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