基于边缘辅助和多尺度Transformer的无参考屏幕内容图像质量评估

与从现实场景中拍摄的自然图像不同,屏幕内容图像是一种合成图像,通常由计算机生成的文本、图形和动画等各种多媒体形式组合而成.现有评估方法通常未能充分考虑图像边缘结构信息和全局上下文信息对屏幕内容图像质量感知的影响.为解决上述问题,本文提出一种基于边缘辅助和多尺度Transformer的无参考屏幕内容图像质量评估模型.首先,使用高斯拉普拉斯算子构造由失真屏幕内容图像高频信息组成的边缘结构图,然后通过卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)对输入的失真屏幕内容图像和相应的边缘结构图进行多尺度的特征提取与融合,以图像的边缘结构信息为模型训练提供额外的信息增益.此外,本文进一步构建了基于Transformer的多尺度特征编码模块,从而在CNN获得的局部特征基础上更好地建模不同尺度图像和边缘特征的全局上下文信息.实验结果表明,本文提出的方法在指标上优于其他现有的无参考和全参考屏幕内容图像质量评估方法,能够取得更高的主客观视觉感知一致性.

地震荷载作用下被动侧土压力计算方法研究

地震土压力的评价是土力学和岩土工程领域的基本研究课题之一。以往的研究结果表明,挡墙的位移量和位移模式对于地震土压力大小和分布具有显著影响。实际工程中,地震荷载下挡土墙后填土通常处于主动和被动状态之间。经典的物部-冈部公式只能计算主动和被动极限状态下的地震土压力,未考虑填土的侧向变形对于土压力的影响。文中基于拟静力法和曲面中间滑楔体的概念,给出了挡墙平动模式时,任意侧向变形条件下的被动侧地震土压力计算方法。在此基础上采用所提方法对一典型的挡土墙系统的被动侧地震土压力进行了计算,给出了地震土压力系数的计算图表,并与基于平面滑动面假定的计算结果进行了对比,讨论了平面滑动面所导致的误差。

浅谈会计信息化

一、会计信息化的含义 会计信息化是一个新的名词,其含义可定义为,是采用现代信息技术,对传统的会计模型进行重整,并在重整的现代会计基础上,建立信息技术与会计学科高度融合的、充分开放的现代会计信息系统。这种会计信息系统将全面运用现代信息技术,通过网络系统,使业务处理高度自动化,信息高度共享,能够进行主动和实时报告会计信息。