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居住区规划和住宅设计的发展方向
被引量:
2
1
作者
欧祥
欧吉
《住宅科技》
2003年第3期23-25,共3页
从以人为本的思想出发,探讨现代居住区规划和住宅设计的方法,以及未来居住区规划和住宅设计的发展方向,引入建筑策划的理论,树立生态住宅的全新概念。
关键词
居住区规划
住宅
设计
以人为本
生态住宅
下载PDF
职称材料
三国群英Online之高级豪杰真正的去向
2
作者
欧吉
《电脑技术(数码风尚)》
2006年第2期77-77,共1页
现在基本上除了新区,老区的玩家级别都很高,平均都在60+了.所以你想在着世界站住脚是不容易的,先说说加点.多的话不说.豪杰分6种。(说的不对不要骂我)第一力体豪杰,(就加武力和体)个人认为初期你可能还可以,但是以后到了6...
现在基本上除了新区,老区的玩家级别都很高,平均都在60+了.所以你想在着世界站住脚是不容易的,先说说加点.多的话不说.豪杰分6种。(说的不对不要骂我)第一力体豪杰,(就加武力和体)个人认为初期你可能还可以,但是以后到了60后真的够垃圾,车带不了.
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关键词
《三国群英》
网络游戏
游戏玩法
策略游戏
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职称材料
基于改进DeepLabv3+模型的桥梁裂缝图像分割方法
被引量:
4
3
作者
谭国金
欧吉
+1 位作者
艾永明
杨润超
《吉林大学学报(工学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第1期173-179,共7页
针对桥梁中的裂缝病害智能化检测,深度学习方法中DeepLabv3+分割模型因其提出了新的Encoder-Decoder结构,其融合了目标的高层语义信息与浅层特征并采用了深度分离卷积的方式,取得了优越的图像分割效果。但是,在编码模块训练过程中逐渐...
针对桥梁中的裂缝病害智能化检测,深度学习方法中DeepLabv3+分割模型因其提出了新的Encoder-Decoder结构,其融合了目标的高层语义信息与浅层特征并采用了深度分离卷积的方式,取得了优越的图像分割效果。但是,在编码模块训练过程中逐渐缩减输入数据的空间维度导致有用信息丢失,对尺度大小不一的小目标的识别带来一定的局限性。为了提高网络的分割性能,本文提出了一种基于改进DeepLabv3+的图像分割方法。通过增加的YOLOF模块与Resnet模块,进一步扩大感受野同时获取到更精确的裂缝特征图,为了验证本文改进算法的有效性,将大量实际桥梁裂缝图像作为原始数据集,将其与当前具有代表性的图像分割模型(如Mask R-CNN、DeepLabv3+)在相同数据集上进行对比。结果表明,本文算法在裂缝像素精度上相比Mask R-CNN、DeepLabv3+分别提高了12%与8%,平均像素精确度达到91.99%,平均交并比达到了81.43%,更加适用于桥梁裂缝分割任务,具有工程实际应用意义。
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关键词
桥梁工程
桥梁裂缝检测
DeepLabv3+
像素精度
图像分割
原文传递
题名
居住区规划和住宅设计的发展方向
被引量:
2
1
作者
欧祥
欧吉
机构
重庆大学建筑城规学院
重庆市规划设计研究院
出处
《住宅科技》
2003年第3期23-25,共3页
文摘
从以人为本的思想出发,探讨现代居住区规划和住宅设计的方法,以及未来居住区规划和住宅设计的发展方向,引入建筑策划的理论,树立生态住宅的全新概念。
关键词
居住区规划
住宅
设计
以人为本
生态住宅
Keywords
design for demand
pro-human
architectural scheme
ecological housing
分类号
TU984.12 [建筑科学—城市规划与设计]
TU241.99 [建筑科学—建筑设计及理论]
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职称材料
题名
三国群英Online之高级豪杰真正的去向
2
作者
欧吉
出处
《电脑技术(数码风尚)》
2006年第2期77-77,共1页
文摘
现在基本上除了新区,老区的玩家级别都很高,平均都在60+了.所以你想在着世界站住脚是不容易的,先说说加点.多的话不说.豪杰分6种。(说的不对不要骂我)第一力体豪杰,(就加武力和体)个人认为初期你可能还可以,但是以后到了60后真的够垃圾,车带不了.
关键词
《三国群英》
网络游戏
游戏玩法
策略游戏
分类号
TS952.83 [轻工技术与工程]
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职称材料
题名
基于改进DeepLabv3+模型的桥梁裂缝图像分割方法
被引量:
4
3
作者
谭国金
欧吉
艾永明
杨润超
机构
吉林大学交通学院
吉林省公路管理局
出处
《吉林大学学报(工学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第1期173-179,共7页
基金
国家自然科学基金项目(51978309)
吉林省交通运输创新发展支撑项目(2020-1-3)。
文摘
针对桥梁中的裂缝病害智能化检测,深度学习方法中DeepLabv3+分割模型因其提出了新的Encoder-Decoder结构,其融合了目标的高层语义信息与浅层特征并采用了深度分离卷积的方式,取得了优越的图像分割效果。但是,在编码模块训练过程中逐渐缩减输入数据的空间维度导致有用信息丢失,对尺度大小不一的小目标的识别带来一定的局限性。为了提高网络的分割性能,本文提出了一种基于改进DeepLabv3+的图像分割方法。通过增加的YOLOF模块与Resnet模块,进一步扩大感受野同时获取到更精确的裂缝特征图,为了验证本文改进算法的有效性,将大量实际桥梁裂缝图像作为原始数据集,将其与当前具有代表性的图像分割模型(如Mask R-CNN、DeepLabv3+)在相同数据集上进行对比。结果表明,本文算法在裂缝像素精度上相比Mask R-CNN、DeepLabv3+分别提高了12%与8%,平均像素精确度达到91.99%,平均交并比达到了81.43%,更加适用于桥梁裂缝分割任务,具有工程实际应用意义。
关键词
桥梁工程
桥梁裂缝检测
DeepLabv3+
像素精度
图像分割
Keywords
bridge engineering
bridge crack detection
DeepLabv3+
pixel accuracy
image segmentation
分类号
U446 [建筑科学—桥梁与隧道工程]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
居住区规划和住宅设计的发展方向
欧祥
欧吉
《住宅科技》
2003
2
下载PDF
职称材料
2
三国群英Online之高级豪杰真正的去向
欧吉
《电脑技术(数码风尚)》
2006
0
下载PDF
职称材料
3
基于改进DeepLabv3+模型的桥梁裂缝图像分割方法
谭国金
欧吉
艾永明
杨润超
《吉林大学学报(工学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
4
原文传递
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