基于卷积神经网络在木材缺陷识别中的研究进展

木材作为重要的生物质材料,为进一步提高其使用率,可采用卷积神经网络(CNN)模型实现对木材缺陷快速、准确的识别,具有检测时间短、效率高、精确度高等优势。综述了卷积神经网络的基本结构,总结了CNN在木材缺陷分割、特征提取、识别中的研究现状,针对CNN在木材缺陷识别领域的不足,提出了进一步发展的方向,为提高木材缺陷识别的效率和精确度提供了新思路。

数字图像处理在木材缺陷识别中的应用与展望

传统人工的缺陷检测效率不高,准确性低,因此木材缺陷检测的方式应向智能化和机械化发展。数字图像处理技术在木材缺陷识别中应用广泛,提高其精准性、实时性及鲁棒性一直是探讨的重点。介绍了图像处理在木材加工中的应用现状,包括图像预处理、图像分割、图像缺陷特征提取和识别,概括了相关算法的原理及优缺点,并对图像处理在木材加工中的研究方向进行了展望。

基于委托代销方式下会计及税务处理的探讨

委托代销业务是指委托方按代销合同要求将商品交付给受托方,委托受托方对外销售的一种经济行为。对于委托代销业务在会计上的规定比较明确,但在税法中的规定却有值得探讨之处。委托代销商品销售,根据委托销售方(以下简称委托方)与受托销售方(简称受托方)对商品销售价格确定方法的不同,可分为"视同买断"和"收取手续费"两种具体方式。委托代销业务是销售活动中的一种特殊形式,在会计核算上有其自身的规律性;另外,我国会计制度与准则对这项业务的规定尚有不一致的地方,还是有必要加以探讨的。

基于人工智能的木材缺陷检测研究进展

木材缺陷检测是木制品加工前的重要步骤,为了提高检测效率和经济效益,木材缺陷检测也从传统的人工方法向智能化方向转变。随着计算机技术的不断提高,人工智能得到快速发展,人工智能在木材缺陷检测中的应用也进一步增加。目前,人工智能主要通过机器学习、人工神经网络、深度学习等算法实现对木材缺陷的预处理和检测。文中阐述部分常用人工智能算法在木材缺陷检测中的应用,包括相关算法的原理、特点;综合分析算法优缺点,并对人工智能技术在木材缺陷检测中的研究进行了展望。

基于情境的高职英语信息化教学分析

我国数字媒体以及网络技术发展迅猛,在教学中结合网络信息技术能够促进我国教育工作的信息化发展。教师在教学中要创新教学观念,培养信息化能力,改变传统的教学模式,应用信息化手段来提升学生的学习兴趣。本文主要分析了如何基于情景教学来开展高职英语信息化教学。