针对太阳能小屋投入和收益数学建模设计

首先分析题目得知此题是由给出的小屋模型和光伏电池的规格还有逆变器参数来求发电量的最优化,首先我们分析小屋的形状,根据参数算出小屋的各面面积再继续分析题目所给的各个数据,得出各数据的特征并总结和整理各个数据,再仔细分析题目知道题目的具体要求。我们共计算了东立面、顶立面以及南立面铺设的电池组件数,根据有效面积累加,然后再进行实际铺设确定实际铺设数量,最终为:东立面铺设13块B3,顶立面铺43块A3,南立面铺设2块C1,由此情况可知,南立面铺设是不划算的,东立面超过35年回收成本,顶立面12年后收回成本,下文详细说明。

基于多尺度特征融合的人脸照片–素描合成

从真实的人脸照片合成面部素描及其逆过程具有广泛的用途,例如数字娱乐与协助刑事案件的侦查.但是,由于照片与素描在纹理上的显著差异,它们之间的互相转换仍是一个具有挑战性的问题.最近基于生成对抗网络的方法已在图像间转换问题,特别是照片到素描的转换方面展现出令人鼓舞的结果,但它们大多会在面部关键组件产生不同的形变或者模糊,使得合成图像的真实性受影响.为了应对这一挑战,我们提出了一种新颖的基于多尺度特征融合的人脸照片–素描合成算法,来提高合成图像的结构完整性与纹理逼真度.首先使用编码器提取输入图像的多尺度编码特征,然后将最底层编码特征经过空洞卷积模块后传入解码器进行解码.解码过程中将不同尺度的解码特征与对应尺度的编码特征在通道维度上拼接,从而获得多尺度编解码融合特征.最后在解码器的输出端将不同尺度的编解码融合特征进一步融合,并通过一层卷积层产生最终合成结果.通过这种同时将编码–解码过程中不同尺度的特征在通道维度进行拼接的方式,能够保持较好的图像结构以及纹理细节,生成逼真的面部素描/照片图像.我们在多个具有挑战性的数据集中验证了所提方法的有效性.定量和定性评估表明,本文模型在生成具有高视觉质量的人脸素描(或照片)方面优于其他最新技术.