中国电谷 低碳保定

你见过这样的大厦吗？它穿着“金属与玻璃的时装”，它周身充满了国际时尚与高品质的现代设计元素，它的太阳能玻璃幕墙不仅能够遮阳、环保、节能、隔音、美化建筑，并且具有良好的透光率，它自身产生的电能除了满足整个大厦的照明，还能并网发电。此外，它还是一座环保型的大厦，除了饮用，酒店所有需要水的环节都能安全地使用中水。

冀中平原第一庄——河北定州黄家葡萄酒庄特色产业采风

八月的冀中平原，土地广袤，沃野千里，映入眼帘的是一浪又一浪的翠绿。下京石高速，沿定（州）安（国）公路前行，在定州城东8公里处，—座红白相间的欧式酒堡“镶嵌”在郁郁葱葱的定州黄家葡萄酒庄园里。走进酒庄，扑面的田园气息即刻“赶走”了酷暑的燥热。近看成片的各色果园、一泻而下的假山瀑布；远眺林中的欧式酒堡、顺势流淌的潺潺喷泉。在林荫小路上徜徉，似乎可以闻到酒堡后那片葡萄园的芬芳。

基于循环区域关注和视频帧关注的视频行为识别网络设计

视频帧中复杂的环境背景、照明条件等与行为无关的视觉信息给行为空间特征带来了大量的冗余和噪声,一定程度上影响了行为识别的准确性.针对这一点,本文提出了一种循环区域关注单元以捕捉空间特征中与行为相关的区域视觉信息,并根据视频的时序特性又提出了循环区域关注模型.其次,本文又提出了一种能够突显整段行为视频序列中较为重要帧的视频帧关注模型,以减少异类行为视频序列间相似的前后关联给识别带来的干扰.最后,提出了一个能够端到端训练的网络模型:基于循环区域关注和视频帧关注的视频行为识别网络(Recurrent Region Attention and Video Frame Attention based video action recognition Network,RFANet).在两个视频行为识别基准UCF101数据集和HMDB51数据集上的实验表明,本文提出的端到端网络RFANet能够可靠地识别出视频中行为的所属类别.受双流结构启发,本文构建了双模态RFANet网络.在相同的训练环境下,双模态RFANet网络在两个数据集上达到了最优的性能.