顾及全局特征和纹理特征的遥感影像超分辨率重建方法

由于遥感设备的性能限制,使得采集的遥感影像质量受到影响,低分辨率的遥感影像限制了遥感解译应用的精度。当前针对遥感影像的超分辨率重建研究仍然存在重建后的遥感影像地物全局信息和纹理细节不足的问题。因此,本文提出顾及全局特征和纹理特征的遥感影像超分辨率重建方法,该方法利用生成对抗网络的特征学习能力,并对模型全局和纹理进行增强。一方面,地物全局特征增强部分用于解决当前研究中超分辨率重建模型对低分辨率遥感影像中全局遥感地物信息没有重视和利用的问题。在生成网络中引入自注意力模块,以获取全局地物注意力图的方式将遥感影像中相距较远的地物信息作为重建过程的参考。另一方面,遥感影像纹理增强部分用于解决超分辨率重建模型中超分辨率影像纹理信息不足的问题。本文方法引入纹理损失以优化生成网络参数并增强超分辨率重建后影像中的纹理信息。另外,为避免重建结果中的“伪影”现象,研究采用权值归一化代替批量归一化方法。试验结果表明,本文方法在遥感影像超分辨率重建过程中能增强遥感地物特征,同时可以实现地物的纹理细节精细化恢复,而且超分辨率重建结果的图像质量评价指标SSIM、FSIM和PSNR值分别达到了0.756、0.595和26.005。

基于卷积神经网络模型划分成矿远景区——以甘肃大桥地区金多金属矿田为例

大数据和高性能计算使得地质学可能突破种种主客观因素的限制,从传统的定性描述和不确定性作为特点转变为更全面的定量化发展阶段,即地质学更加注重通过挖掘复杂的多元地学数据间的关联关系来探究地质成因过程。为了厘清研究区多元化地质数据并划分成矿远景区,结合现代信息化新方法新技术,智能高效地帮助地学工作者提供辅助决策依据。以甘肃省大桥金矿为研究区,提出了利用一维卷积神经网络替代传统的人工计算,通过对研究区金多金属矿的地球化学元素及地球物理元素数据进行训练,挖掘研究区综合成矿信息,依据训练结果划分出4类成矿远景区。研究结果表明,地质成矿过程复杂,每一个成矿预测要素在地质成矿过程中均发挥重要的作用。在大比例尺度上,应用深度学习网络模型划分成矿远景区能客观地反映多元化地质数据本身的非线性特征,识别地质要素的空间特征,深层次提取和挖掘成矿异常信息,实现矿产资源智能化预测评价。

数字时代的劳动教育,学校应发挥主导作用

劳动教育是国民教育体系的重要组成部分,是学生身体成长、心理健康、职业规划的必由途径之一,具有综合德、智、体、美均衡发展的价值。但在网络数字时代,学习和生产生活的形式都发生了巨大的变化,劳动教育理应顺应时代的潮流,对传统劳动观念进行符合规律的扬弃,学校应更好地发挥主体责任和主导作用。

药品验收入库需要关注问题

药品是特殊商品,与日常生活密切相关,是治疗疾病的重要武器。更重要的是检验药品规格质量是否符合药用要求,详细查对品名同药物是否相符,确保药品数量准确、质量完好,杜绝不合格和不符合包装规定要求的药品入库,以防假冒伪劣药品而影响用药安全。

特别的“医生”

我的妈妈是一位小学老师,但是在我的心目中,她更像一名医生,因为她总是能发现我的"毛病",然后很及时地"对症下药"。记得刚上一年级的时候,我的字写得歪歪斜斜,非常难看。特别是左右结构的字,写得很疏。比如,我常常把"林"字写成两个"木"字。妈妈看到了,要求我练字。我练了一页又一页,练得很不耐烦。妈妈好像看出我的心思,就语重心长地对我讲达·芬奇画鸡蛋的故事。

教师专业化成长应重视即时激励

智慧教育的新形势之下,教师的专业化成长尤其需要利用多种平台从认知发展、生涯发展与动机发展三个方面进行激励。而即时激励是激励方式中最高效的一种。探讨即时激励与教师专业化成长的结合是智慧教育实施的重要课题。