非常时期高校实验室开放管理与安全应对措施

随着全球面临各种突发事件,高校实验室的开放管理与安全应对措施变得至关重要。本论文通过对非常时 期的背景分析,提出了一系列在高校实验室开放管理和安全方面的有效措施,以确保实验室的正常运作、师生的安全和 数据的可靠性。为实现有效的管理,本文提出了灵活的时间与空间管理、预约与限流措施、虚拟实验室参观等策略。在 实验室安全方面,本文探讨了个人防护、设备清洁与消毒、社交距离等多层面的应对措施。

动物皮革纹理特征提取和重构方法研究

文章提出了一种描述皮革纹理特征以及根据特征值重构皮革形状的方法。首先构建皮革纹理的层次结构模型,然后对皮革表面的测量值进行统计分析,提取描述皮革纹理外形特征的参数,最后基于提取的参数和皮革纹理的层次结构模型重构皮革形状。实验结果表明,方法在提高皮革图案设计效率的同时能够更准确地提取皮革纹理特征。

卷积神经网络目标检测方法比较及应用探讨

图像目标检测技术中不同检测方法在目标物识别和检测方面存在较大的差异。以MS COCO数据集中的5类图像作为研究对象,采用R-CNN、Fast R-CNN和Fast R-CNN(FPN)等目标检测方法对训练集进行网络模型的训练和目标物检测。通过检测结果的精确率和耗时性进行算法性能分析。结果表明:Fast R-CNN比R-CNN算法精确率都提升3%-6%,且耗时最短。FPN算法能将Fast R-CNN算法对小目标的检测精确率提升12%,但是耗时会有所延长。

人工智能的研究进展和应用概述

人工智能AI(Artificial Intelligence)是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟,但它不是人的智能,可以像人那样思考、也可能超过人的智能。但是这种会自我思考的高级人工智能还需要科学理论和工程上的突破研究。从诞生以来,人工智能理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,在教育、交通、医疗、移动设备、汽车、智能家居等领域的应用越来越受欢迎。

卷积网络和SIFT特征融合的图像自动标注研究

近年来,图像自动标注成了当下机器学习最热门的研究方向之一。图像自动标注技术能够将互联网上海量的图像信息转换为文本信息,方便进行图像检索、图像分类等应用。现在主流的图像自动标注模型大部分都采用基于编码器—解码器框架的深度学习网络构建而成。本文主要是在编码器的基础上进行研究改进,从而提出了将卷积网络和SIFT特征进行融合的网络模型。该模型结合了卷积网络强大的特征提取能力以及SIFT特征对于图像的旋转、大小比例缩放、明暗度的变化保持不变性的特性,使得模型具有更加强大的图像特征提取能力。最后在公开数据集上和现存有代表性的模型进行了对比实验。实验证明,在Encoder部分加入SIFT特征进行特征融合,可以提高网络模型提取图像特征的能力,使得编码器部分提取到的图像信息更加准确。

汉字元素在运动鞋设计中的应用初探

汉字是每个中国人所熟知的语言,是世界上应用最广泛的语言,也是未来世界最重要的语言之一。随着中国社会经济的飞速发展,一带一路的持续推进,世界上越来越多的人在学习汉语,使得汉字在人们生活中的方方面面得到呈现,汉字元素也被广泛应用在各种各样的商品设计中,这当中也包含了运动鞋的设计,此文将从汉字与运动鞋的特点和分类,汉字元素在运动鞋设计中的应用特点,汉字元素在运动鞋设计中的应用案例和发展等方面展开论述,并以此为文字在中国运动鞋设计中的探索与应用提供一定的参考。

多媒体技术在精品课程网络资源共享中的运用

随着社会的发展进步,科学水平的不断提高,互联网带人们进入了信息化的时代,计算机网络技术给人们的吃、穿、住、行等带来了很多便利。与此同时,大学精品课程也逐渐实现网络化,多媒体技术的应用越来越广泛。精品课程建设的主要目的是共享教学资源、分享优秀的教学案例,为大学教师改进教学方法、改善课堂教学质量起到示范作用。多媒体技术在精品课程网络资源的共享中起到了重要作用,它提高了精品课程网站的便捷性、流畅性和共享性,给师生提供了更加宽广的互动和交流平台。本文总结精品课程网络资源共享过程中出现的问题,阐明资源共享中运用多媒体技术的意义,以及运用多媒体技术的主要方法和策略。

图像自动标注及其在图像检索上的应用研究

随着图像检索、图像分类等的广泛应用,图像自动标注技术的准确性亟待提高。本文在decode部分的LSTM网络中加入注意力机制,同时采用更为复杂的multi-headattention模型结构,利用公开数据集和经典模型对比实验,图像检索查准率和查全率得到了有效的提高。