基于CIFAR10数据集的动物图像识别技术分析

阐述基于具有十类别的CIFAR10彩色图像数据集特点。通过构建两种卷积神经网络,可以实现相对很高的识别精度,从而实现AI动物自动化识别。

基于YOLOv10s的车辆与行人检测方法

针对城市交通场景日益复杂以及自动驾驶中行人与车辆实时检测精度亟须提高的问题,本文提出了一种基于YOLOv10s的车辆与行人检测方法。首先,对自动驾驶常用的KITTI数据集进行数据分类和格式转换的预处理;然后,将数据集按照8:1:1的比例随机划分为训练集、验证集和测试集;最后,采用YOLOv10s模型进行训练、验证和测试。实验结果表明,YOLOv10s在KITTI数据集上的平均精度均值为92.7%,其中Car类、Cyclist类和Pedestrian类的mAP值分别为98.4%、92.3%和87.4%,检测效果较为优秀。

基于Oracle 10G RAC的校园数据中心备份策略

数据备份是防范数据库灾难的重要手段,也是防止Oracle数据库发生介质故障的惟一方式.校园数据中心采用Oracle 10G RAC架构和主/备数据库异地冗灾的方式进行部署,由备数据库对主数据库实施备份操作,探索了Oracle10G数据泵做逻辑备份与RMAN工具进行归档模式下的增量备份相结合的备份策略,通过Unix的cron进程自动快速备份Oracle数据库,保证了数据备份的可靠性和可用性.

基于ORACLE 10g RAC校园数据中心建设研究

校园数据中心是校园信息系统的核心枢纽。建设安全可靠、高效实用的数据中心对数字化校园的效能至关重要。采用Oracle 10g RAC架构、主/备数据库方式和异地冗灾方案,并结合统一数据标准、角色权限控制、备份策略、审计监控等机制,以保证数据中心7*24小时的安全性、高可用性和高可靠性。

基于数据库集群的高可用性省级数字林业系统

依托O racle l0g RAC基础网格服务,分析湖南省数字林业系统现状,研究利用高可用性数据库集群技术(DCT)构建省级数字林业系统模型,并分析其工作原理和实现技术.通过性能测试,与同等硬件条件构建的系统比较,使用O racle 10g RAC构建数据库集群系统在性价比上成倍提高,可靠性提高70%以上,硬件购买及设备运行维护约占小型机系统的2/3至3/4,同时具有良好的通用性、移植性和可扩展性,可以满足大规模OLTP应用的需要,能更好地为市、县林业部门信息处理提供服务器平台.

全液压矫直机工艺数据采集分析管理系统

太原重工与太原科技大学联合研制的四重式全液压可逆十一辊矫直机,其二级控制系统包含了自动化站、主操作站、监控站、工程师站、服务器集群的分布式计算机控制系统;全线二级系统与回火炉操作台的PC机相连,采集板厚、板宽、材料编号等实时板材数据。在过程计算机工程师站中设置数据库,针对不同材质、温度、板型、板宽和板厚,建立工艺模型,计算出矫正压力、矫正次数及所需压下量的理论数据,再经过试验,计算出矫直机线性弹跳、非线性机架变形、总结出所需压下量的经验数据,两者结合生成矫直机压下量工艺数据。实践证明:该系统运行良好,安全可靠。

基于ORACLE 10g RAC校园数据中心建设方案研究

校园数据中心作为一个综合信息平台,为业务决策提供了一个数据基础,Oracle广泛部署与应用于校园信息化建设中,Oracle10g RAC作为实时应用集群的新技术,能够在低成本服务器上构建高可用性数据库系统。本文对Oracle 10g RAC架构及部署进行剖析,通过采用统一数据标准、角色权限控制、备份策略等机制,建设安全可靠、高效实用的数据中心。

基于DG和RAC的电力营销数据灾备技术

数据备份是防范数据库灾难的重要手段,也是防止Oracle数据库发生介质故障的惟一方式。目前贵州电网电力营销技术支持采用的是地市局集中.以后逐步过渡到省级集中或南网集中,因此,数据安全和业务高可用性及其重要。采用Oracle10G RAC架构和Oracle 10G DataGuard数据备灾技术,由备库对主库实施备份操作,既保证了业务高可用性、又保证了数据的高安全性。

Oracle数据库容灾备份系统的建设实践

重点介绍了Oracle数据库在系统实际运营中,如何针对数据安全等级,有效地利用现有设备,以较小的代价实现Oracle数据库的容灾备份。这一建设模式,避开了DataGuard对存储设备和软件授权的高成本要求,适当降低了系统的建设成本,在一定程度上保障了数据的安全,同时也满足了系统不间断运行的要求。

DG和RAC技术在电力营销数据库中的应用

目前贵州电网电力营销技术支持采用的是地市局集中，以后逐步过渡到省级集中或南网集中，因此，数据安全和业务高可用性及其重要。采用Oracle 10GRAC架构和Oracle 10G DataGuard数据备灾技术，由备库对主库实施备份操作，既保证了业务高可用性、又保证了数据的高安全性。

将“10GbE”发挥到淋漓尽致

10G以太网（10GbE）提供相当于千兆以太网十倍的连接速率，同时为从数据中心到工作站的IT应用程序提供具有高性价比、灵活的解决方案。当在交换机上使用时，10G以太网可以提供计算机集群所需的高速连接。事实上，这项技术具有许多的用途，也意味着企业可通过部署10G以太网来减少资源、培训和管理的成本。

10GBase-T万兆以太网的挑战与解决方案

1概述 早在2002年6月．IEEE802．3ae任务小组就颁布了一系列基于光纤的万兆以太网的标准．能够支持万兆传输的距离在300m（10GBase-SR，OM3多模光纤）到40km（10GBase-EW．OS1单模光纤）之间．该技术适用于距离较远的园区主干或数据传输速率要求较高的楼内垂直主干以及数据中心服务器集群。然而,万兆以太网光纤解决方案不论从网络设备成本、安装成本还是维护成本各个方面都远远高于采用双绞线传输万兆的解决方案。2006年6月8日IEEE802．3an任务小组全体会议在美国加州圣地亚哥召开全体会议，投票通过了基于铜缆的万兆以太网的标准10GBase-T。这是以太网发展里程中一个重要的里程碑．这个标准的发布推翻了以前人们猜测双绞线最高只能支持千兆而且最终将被光纤取代的悲观推论。万兆以太网的时代真正来临了!

Oracle 10g RAC技术在邮政储蓄中的运用

1 Oracle 10g RAC概述Oracle 10g是一个专门为企业网格计算开发的基础架构软件,其组件真正应用集群(RAC)是网格技术实现的核心。RAC由若干个物理计算机组成(每个叫做一个节点),这些节点通过网线(心跳线)连接。每个节点上都运行一个实例,这些实例通过一个特殊软件(C lusterw are,集群件)的协助,共同操作一个数据库。从外部用户的视角来看只是一个数据库;从逻辑上看。

基于改进ShuffleNetV2的图像分类算法

对ShuffleNetV2的轻量级分类网络进行了研究,提出了一种改进图像分类方法,来提高图像分类的准确性。相比于传统的卷积神经网络,可以提高模型的分类准确度和速度。首先,改进的模型引入6 × 6的深度分离卷积来替代原来3 × 3的深度分离卷积,来增加分类的准确度,其次,改进的模型应用了扁平层对数据进行降尺度和增加全连接层来提升学习能力。此外,改进的模型还对比了其他传统CNN模型的图像分类表现,选取cifar10/100数据集进行实验,实验结果表明改进的模型在准确度上提高了2%以上。

一种基于深度残差网络的图像分类实现

本文介绍了深度残差网络ResNet及其在图像分类中的应用。分析了两种不同的残差块结构,实现了一个基于9个权重层的ResNet-9模型,使用单周期学习率调度策略在CIFAR-10数据集上进行了训练。在训练了8个轮次后在验证集的精度超过90%,实验结果表明该模型适合应用在轻量化的场合。

基于U-Net的对抗样本防御模型

对抗攻击是指对图像添加微小的扰动使深度神经网络以高置信度输出错误分类。提出一种对抗样本防御模型SE-ResU-Net,基于图像语义分割网络U-Net架构,引入残差模块和挤压激励模块,通过压缩和重建方式进行特征提取和图像还原,破坏对抗样本中的扰动结构。实验结果表明,SE-ResU-Net模型能对MI-FGSM、PGD、DeepFool、C&W攻击的对抗样本实施有效防御,在CIFAR10和Fashion-MNIST数据集上的防御成功率最高达到87.0%和93.2%,且具有较好的泛化性能。

数字图像识别的代价函数选择和性能评价

针对传统二次代价函数在卷积神经网络训练过程中图像识别准确率不高的问题,提出基于交叉熵代价函数的卷积神经网络算法。经数学推导,证明交叉熵代价函数较二次代价函数在图像识别中精度更高,并应用MNIST数据集和CIFAR-10数据集,使用AlexNet卷积神经网络,分别采用二次代价函数和交叉熵代价函数对图像识别模型进行训练,当数字图像识别精确率和损失值稳定后,使用测试数据对代价函数进行多次测试,对比识别准确率。仿真结果表明,此方法不仅能提高数字图像识别的准确率,而且相较于传统的代价函数,训练模型速度更快,明显缩减了训练深度神经网络模型的过程。

阴山北麓地区植被覆盖动态时空分析

阴山北麓地区是我国典型的生态脆弱带及北方重要的生态屏障,监测其植被覆盖变化是研究该地区以及农牧交错带对全球变化响应问题的基础与切入点.本文基于1998年～2003年该地区SPOT-4/VEGETATION的S10数据集,通过分析年均NDVI、年最大NDVI、NDVI变化值、NDVI变化率等指标,得出:①全区年最大NDVI与全区年均NDVI具有可替代性;②1999年～2001年的全区年最大NDVI连续减少,而后两年连续增加,2003年情况与1998年基本持平;③林地、草地和耕地的年最大NDVI和年内变化幅度都是耕地＞林地＞草地,而6年间年最大NDVI变化幅度是林地＞耕地＞草地.2003年林地和耕地的年最大NDVI较1998年分别有微弱和较显著增加,而草地仍有较显著减少;④2001年较1998年的年最大NDVI除达茂旗中部、多伦县东部和商都县东南部少数地区有所改善外,其他大部地区呈现严重退化和显著减少;2003年较2001年除达茂旗西北部、多伦县东部零星地区呈现退化和减少外,其他所有地区都有中高度的改善和显著增加;2003年较1998年西北部有中度退化和显著减少,其他地区退化与改善并存.

基于神经网络学习控制的图像挖掘算法

针对传统神经网络算法进行图像分类识别时收敛速度慢,学习过程中可能出现震荡甚至收敛于局部极小值的情况,提出了一种小波变换融合神经网络的图像分类识别方法.利用高斯小波基函数取代神经网络隐含层中的隐节点函数,采用小波神经网络参数初始化方法和改进的模拟退火算法自适应调整学习过程中的网络权值参数,从而解决了神经网络的学习效率低等情况.结果表明,本文方法对5类动物图片的正确分类识别率为84.0%,较传统神经网络和稀疏表示的正确分类识别率提高了4.2%和6.1%.

基于PCS7的全液压矫直机监控系统

介绍了PCS7软件在四重式全液压可逆十一辊矫直机控制系统中的应用,以及一个包含了自动化站、主操作站、监控站、工程师站等的分布式计算机控制系统。该系统通过PLC控制变频器,实现传动电机速度控制,以及通过液压调整位置控制回路,实现板材矫直中辊缝位置的设定与恒定保持;这样矫直的钢板,头尾均得到很好的矫直质量。