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数据驱动的机器学习在电化学储能材料研究中的应用_施思齐

储能电池的关键是材料。继实验观测、理论研究和计算模拟之后,数据驱动的机器学习具有快速捕捉材料成分-结构-工艺-性能间复杂构效关系的优势,有望为电化学储能材料的研发提供新的范式

  • 2023-02-03
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基于深度学习与注意力机制的化工故障分类_唐颖川

针对现有的故障诊断方法在处理高维度且动态特征明显的化工生产过程中观测的数据时,存在无法识别长时间依赖关系、精确度不够的问题

  • 2023-02-03
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基于YOLOv5的安全帽检测研究_史德伟

佩戴安全帽作为施工场地的重要防护措施,在意外来临时可有效保护施工人员的头部. 因此高效、精准的检测安全帽的佩戴十分重要. 本文将使用 YOLOv5 目标检测算法,实现安全帽戴检

  • 2023-02-03
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改进SSD的安全帽检测方法_李明山

施工人员佩戴安全帽是安全生产的重要一环,为保障工人生命安全,同时克服传统人工巡检费时费力的缺点,提出了一种基于Single Shot MultiBox Detector(SSD)改进的安全帽检测新方法。

  • 2023-02-03
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基于面向对象—深度学习的闽...海岸带地区湿地动态遥感分析_路春燕

海岸带湿地具有重要的生态价值和经济开发价值,明确其时空变化特征与影响因素对于维持区域生态系统平衡和可持续发展具有重要意义。

  • 2023-02-03
  • 阅读854
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融合多源时序遥感数据大尺度不透水面覆盖率估算_李方刚

不透水面信息是监测城市扩张及区域生态环境变化研究的重要指标,基于遥感技术对地表不透水面信息进行快速提取具有重要意义。

  • 2023-02-03
  • 阅读849
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化工过程的智能混合建模方法及应用_张梦轩

随着人工智能技术和配套数据系统的快速发展,化工过程建模技术达到了新的高度,将多个机理模型和数据驱动模型以合理的结构加以组合的智能混合建模方法,可以综合利用化工过程的第一性原理及过程数据,结合人工智能算法以串联、并联或者混联的形式解决化工过程中的模拟、监测、优化和预测等问题,建模目的明确,过程灵活,形成的混合模型有着更好的整体性能,是近年来过程建模技术的重要发展趋势。

  • 2023-02-03
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基于改进YOLOv5的安全帽佩戴检测算法_张锦

针对现有安全帽佩戴检测干扰性强、检测精度低等问题,提出一种基于改进 YOLOv5的安全帽检测新算法。首先,针对安全帽尺寸不一的问题,使用K-Means++算法重新设计先验框尺寸并将其匹配到相应的特征层;其次,在特征提取网络中引入多光谱通道注意力模块,使网络能够自主学习每个通道的权重,增强特征间的信息传播,从而加强网络对前景和背景的辨别能力;最后,在训练迭代过程中随机输入不同尺寸的图像,以此增强算法的泛化能力。

  • 2023-02-06
  • 阅读1067
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