基于多结构鲁棒估计的虹膜外边缘定位方法

在Adaboost检测人脸区域的基础上,提出了基于多结构鲁棒估计的虹膜外边缘定位方法.通过对200幅单人脸的图像数据集的仿真实验,结果表明,本方法相比于传统的RANSAC模型生成算法以及Hough变换等方法,能得到更精确的定位结果,而且能加快有效的模型生成,虹膜外边缘定位精度达到94%.

基于IRTK和VTK的医学图像配准与可视化系统

图像配准技术在医学图像处理与分析中扮演着重要的角色,为了促进其在实际临床中的应用,设计并实现了一款多模态医学图像配准系统。该系统集成了多种先进的配准算法,包括线性和非线性配准,并提供友好的图形界面和可视化功能。此外,系统还提供去噪声预处理并支持混合配准策略,用于提高图像配准的质量和效率,配准的中间过程实时动态显示。实验结果表明,该系统能够便捷、高效地完成复杂的医学图像配准。

山区粮食的来路何在?

吉首市是武陵山中的一个小城镇,名曰为市,却以山地为主。总面积158.8万亩,从地貌上分,山地占94％,丘、岗、平地占5％,水域占1％。从产值上看,近五年平均每年农副业产值占全市总产值的51.9％,是以农业为主的市。全市17万人,其中农业人口12.6万,有耕地14.2万亩,其中水田10.1万亩,人平0.8亩。这里是少数民族聚居的地方,自然条件差,农业耕作水平较低。近十年来,稻田平均亩产407斤,除去征购、留种外,吃饭就很紧张了。人们不得不继承刀耕火种的老习惯。

网络编码在无线网络中的应用

关注了网络编码在无线网络中的研究和应用，初步探讨了面对网络编码，我们应采取和研究的信息安全措施，同时提出了针对网络编码应着力解决的研究问题以及无线网络技术如何依靠网络编码进行安全有效的信息交换，并对其发展进行了展望。

深度神经网络压缩与加速综述

深度神经网络在人工智能的应用中,包括计算机视觉、语音识别、自然语言处理方面,取得了巨大成功.但这些深度神经网络需要巨大的计算开销和内存存储,阻碍了在资源有限环境下的使用,如移动或嵌入式设备端.为解决此问题,在近年来产生大量关于深度神经网络压缩与加速的研究工作.对现有代表性的深度神经网络压缩与加速方法进行回顾与总结,这些方法包括了参数剪枝、参数共享、低秩分解、紧性滤波设计及知识蒸馏.具体地,将概述一些经典深度神经网络模型,详细描述深度神经网络压缩与加速方法,并强调这些方法的特性及优缺点.此外,总结了深度神经网络压缩与加速的评测方法及广泛使用的数据集,同时讨论分析一些代表性方法的性能表现.最后,根据不同任务的需要,讨论了如何选择不同的压缩与加速方法,并对压缩与加速方法未来发展趋势进行展望.

空调系统节能降耗管理模式

分析空调系统运行现状,以仓库空调系统管理为切入点,制定适合公司空调系统节能运行管理模式,降低空调系统电耗。

楼宇自动化技术在医院机电设备管理中的应用

随着计算机技术及网络技术的不断发展,这些技术在各行各业中都得到了不同程度的应用,本文将结合楼宇自动化技术对医院机电设备管理工作的开展进行详细研究。本文首先对楼宇自动化系统的构成进行了介绍,第二部分则结合Lon Works技术对这一系统的构建方法做了简要论述,最后一部分则在这些内容的基础上详细论述了楼宇自动化技术在医院机电设备管理中的具体应用。

基于隐层相关联算子的知识蒸馏方法

近年来,卷积神经网络已经在人工智能领域取得了巨大成功,例如,区块链、语音识别、图像理解等.然而,随着模型准确率的不断提高,与之伴随的是网络模型计算量与参数量的大幅增长,从而带来了诸如处理速度小,内存占用大,在移动端设备上难以部署等一系列问题.知识蒸馏作为一种主流的模型压缩方法,将教师网络的知识迁移到学生网络中,从而在不增加参数量的情况下优化学生网络的表现.如何挖掘具有代表性的知识表征进行蒸馏成为了知识蒸馏领域研究的核心问题.本文提出了一种新的基于模型隐含层相关联算子的知识蒸馏方法,借助数据增强方法准确捕获了图像特征在网络中间层每个阶段的学习变化过程,利用相关联算子对该学习过程进行建模,从而在教师网络中提取出一种新的表征信息用于指导学生网络训练.实验结果表明,本文所提出的方法在CIFAR-10、CIFAR-100两种数据集上,相较于目前最优方法均取得了更好的性能.

试论电力能源管理系统在绿色医院建设中的应用

在推行生态环境保护的大背景下,绿色医院建设是现代医院发展的主流趋势,此时,电力能源管理系统的应用更为重要。基于此,本文在明确绿色医院建设与电力能源管理系统含义的基础上,分析了绿色医院建设中电力能源管理系统的应用要点,并结合广东省人民医院的实际应用经验,阐述了电力能源管理系统的具体应用。

整枝对湿地松生长的影响试验初报

五年生湿地松人工林整枝试验表明,适度整枝对湿地松生长有明显的促进作用,其中整枝三分之一最好,整枝二分之一次之,整枝三分之二则湿地松生长明显下降。文中分析了影响湿地松生长的机理,阐述了湿地松整枝的经济意义。

多教师对比知识反演的无数据模型压缩方法

知识蒸馏是用于压缩深度神经网络的一种有效方法,但是由于用户数据隐私保护、数据机密性或传输的限制,很多时候人们无法获取到原始数据。现有的无数据知识蒸馏方法仅使用单教师模型进行有偏特征统计,生成的数据和原始数据相比存在着多样性和泛化性差问题,从而导致压缩后模型的准确率不高。为了解决此类问题,提出了一种多教师对比知识反演的无数据模型压缩方法(MTCKI),该方法从多个可用的教师模型中提取知识并将其融合到学生模型中,以消除模型有偏统计带来的偏差,增强了合成图片的泛化性。为提升合成的图像多样性,采用对比学习的策略将当前批次生成的图像与历史的图像进行对比,迫使生成器合成与历史不相似的图片。同时,提出多教师-学生对比的策略,进一步提升学生网络的表征能力。实验表明,该方法不仅能生成视觉上令人满意的图像,而且在多个指标上优于现有的方法。生成的合成图像更接近原始数据集的分布,而且只需要一次生成的图片数据集就能泛化用于不同模型训练。

佛冈县引种湿地松的调查和思考

佛冈县的自然条件适合湿地松生长,1975年以来引种的17.6万亩湿地松,大部分显示出速生特性,立地条件好、经营水平高者更佳。与天然马尾松比,海拔高时不及马尾松,而低海拔则相反;至少在前16年比马尾松快。与马尾松人工林比则不及。火炬松生长良好,洪都拉斯加勒比松基泰适宜,为利用湿地松的早期速生特性,获取较多的生物量,应及早砍伐利用。

黎蒴直播幼林施肥试验

对黎蒴 1年生直播幼林进行施肥试验。结果表明 :施肥当年高生长量与对照比 ,施用复合肥的效果较好 ,增加 81 % ;施用尿素的增加 42 %。施肥后第 3年 ,施肥幼林的树高生长均极显著或显著地大于对照的 ,但其差异已逐渐减弱。