基于LL_YOLO的行程码检测算法

“行程码”的有效使用需要解决图像模糊、网络权重大等问题。本文提出一种基于损失函数改进的轻量化模型LL_YOLO(Lightweight Loss YOLO)。LL_YOLO基于YOLOv5模型,通过接口在线调用图像增强函数进行画质增强、改进损失函数,提高检测精度,轻量化压缩模型。实验结果表明,LL_YOLO在图像增强与损失函数模块等的作用下,识别精度提高到91.82%,参数量降低为2.8M。因此LL_YOLO具有低参数量和计算量的优势,对高算力硬件的依赖性低,能够极大地降低应用部署成本。

专家就防控宠物感染甲型H1N1流感病毒答记者问

针对近期犬中检出甲型H1N1流感病毒情况，就如何防控宠物感染甲型H1N1流感病毒．中国农业大学动物医学院刘教授接受了记者采访。

卡切尔公司系列CBRN洗消剂

一、引言 基于对目前和未来CBRN危害的预料，尽可能快地对人员、材料、衣服和装备等进行洗消，这对于确保受染人员生存和穿着个人CBRN防护装备条件下，最小化生命危险并继续作战来说极其重要。