针对多目标识别过程中点云分类和分割精度不高的问题,提出了一种基于改进Transformer模型的点云分类与分割方法DRPT(Double randomness Point Transformer),该方法在Transformer模型卷积投影层创建新的点嵌入,利用局部邻域的动态处理在...针对多目标识别过程中点云分类和分割精度不高的问题,提出了一种基于改进Transformer模型的点云分类与分割方法DRPT(Double randomness Point Transformer),该方法在Transformer模型卷积投影层创建新的点嵌入,利用局部邻域的动态处理在数据特征向量中持续增加全局特征属性,从而提高多目标识别中点云分类和分割的精度。实验中采用了标准基准数据集(ModelNet40、ShapeNet部分分割和SemanticKITTI场景语义分割数据集)以验证模型的性能,实验结果表明:DRPT模型的pIoU值为85.9%,比其他模型平均高出3.5%,有效提高了多目标识别检测时点云分类与分割精度,是对智能网联技术发展的有效支撑。展开更多
为加速二苯醚类除草剂在可见光环境的降解,以玉米芯制碳量子点修饰石墨相氮化碳,合成一种非金属型光催化剂.考察在该催化剂作用下,氟磺胺草醚、三氟羧草醚和乙氧氟草醚等的光解行为及光解前后毒性.结果表明,氟磺胺草醚在可见光照射下的...为加速二苯醚类除草剂在可见光环境的降解,以玉米芯制碳量子点修饰石墨相氮化碳,合成一种非金属型光催化剂.考察在该催化剂作用下,氟磺胺草醚、三氟羧草醚和乙氧氟草醚等的光解行为及光解前后毒性.结果表明,氟磺胺草醚在可见光照射下的光解速率最大、其次为乙氧氟草醚,光照3 h的降解率即达99%和91%,而三氟羧草醚的光解速率最低、须光照至8 h才能达到90%的降解率.由高斯软件计算NPA(Natural Population Analysis)电荷分布得福井函数和双描述符,预测反应位点并结合液质联用分析降解产物,推测除草剂的降解过程应包括裂解、水解、脱卤、还原和羟基化等,证明了空穴和羟基自由基在其中的作用.观察玉米种子的生长实验,发现氟磺胺草醚的毒性略高于乙氧氟草醚,但二者经光照处理后毒性均显著下降,三氟羧草醚及其光解产物显示为低毒性.展开更多
文摘针对多目标识别过程中点云分类和分割精度不高的问题,提出了一种基于改进Transformer模型的点云分类与分割方法DRPT(Double randomness Point Transformer),该方法在Transformer模型卷积投影层创建新的点嵌入,利用局部邻域的动态处理在数据特征向量中持续增加全局特征属性,从而提高多目标识别中点云分类和分割的精度。实验中采用了标准基准数据集(ModelNet40、ShapeNet部分分割和SemanticKITTI场景语义分割数据集)以验证模型的性能,实验结果表明:DRPT模型的pIoU值为85.9%,比其他模型平均高出3.5%,有效提高了多目标识别检测时点云分类与分割精度,是对智能网联技术发展的有效支撑。
文摘为加速二苯醚类除草剂在可见光环境的降解,以玉米芯制碳量子点修饰石墨相氮化碳,合成一种非金属型光催化剂.考察在该催化剂作用下,氟磺胺草醚、三氟羧草醚和乙氧氟草醚等的光解行为及光解前后毒性.结果表明,氟磺胺草醚在可见光照射下的光解速率最大、其次为乙氧氟草醚,光照3 h的降解率即达99%和91%,而三氟羧草醚的光解速率最低、须光照至8 h才能达到90%的降解率.由高斯软件计算NPA(Natural Population Analysis)电荷分布得福井函数和双描述符,预测反应位点并结合液质联用分析降解产物,推测除草剂的降解过程应包括裂解、水解、脱卤、还原和羟基化等,证明了空穴和羟基自由基在其中的作用.观察玉米种子的生长实验,发现氟磺胺草醚的毒性略高于乙氧氟草醚,但二者经光照处理后毒性均显著下降,三氟羧草醚及其光解产物显示为低毒性.