果蔬机器人采摘中基于改进SDD模型的目标自动化识别研究

为了提高果蔬机器人采摘的识别准确率,利用SDD网络进行实时检测。对基础网络的构造和检测层默认框进行改进,增加卷积层数量,减少计算参数,使其利于对不同尺度的果蔬进行识别,得到基于改进SDD模型的目标自动化识别框架。分析激活函数,发现Relu函数具有更快的收敛速度,利用Relu函数进行激活操作,并对训练结果进行分析,结果表明,改进后的SDD模型具有更快的收敛速度;当置信度为0.45时,改进后的SDD模型具有较理想的准确率、召回率、FI值和IOU值,可以满足果蔬机器人采摘的识别要求。

∑_(1)-SDD矩阵和B-∑_(1)-SDD矩阵线性互补问题的误差界估计

首先研究∑_(1)-SDD矩阵A的逆矩阵无穷范数的上界,其次,在该上界的基础上,利用∑_(1)-SDD矩阵A和=I-D+DA的关系,得到了A的线性互补问题的误差界,同时借助数值算例对估计式的优越性进行了说明.最后,得到了B-∑_(1)-SDD矩阵线性互补问题的误差界.

连通图的SDD谱半径及能量的界

设G是n阶连通图,顶点集V(G)={v_(1),v_(2),…,v_(n)}.顶点v_(i)的度用d_(i)表示.G的SDD邻接矩阵A_(SDD)(G)是一个n阶方阵,其中当顶点v_(i)和v_(j)邻接时,它的第(i,j)元素为d_(i)/d_(j)+d_(j)/d_(i),否则为0.图G的SDD谱半径和能量是它的SDD邻接矩阵的谱半径和能量.本文利用基本不等式、Cauchy-Schwarz不等式等的放缩,得到图的SDD谱半径的一些上、下界,并给出达到这些界的极图,也获得了SDD能量的一些上、下界.

基于SDD的太阳X射线探测器脉冲成形电路设计

设计应用在风云二号03批空间环境探测器上的太阳X射线探测器在研制过程中需要一套完善的地面测控系统,太阳X射线探测器采用性能优越的SDD(Silicon Drift Detector,硅漂移传感器),主要对地面测控系统的脉冲成形电路进行了详细的电路分析,改进了电路结构,采用高速运算放大器实现了脉冲信号的滤波成形,用较少级数进行滤波即得到准高斯波形。利用Multisim12.0软件对成形电路的不同参数进行仿真测试,实验结果表明,设计电路达到了设计指标要求,具有移植性和通用性,使其能够在后端的脉冲幅度分析电路中被有效利用。

SDD-1改进算法在Hive中应用

针对Hive在处理连接查询时所存在的执行时间长和带宽资源消耗大等问题,提出了一种基于数据预处理和双半连接的SDD-1改进算法.首先,引入预处理技术,在各分布节点对原始数据进行归并排序,以减少汇聚节点的数据映射次数,加快数据处理执行速度;其次,采用基于行和列的双半连接技术,进一步缩减在不同节点间的数据传输量,减少带宽资源消耗.仿真实验表明,相比原始的Hive连接算法,改进算法在元组数达到5 000和8 000时,可使查询速度提升10%,有效缩短查询的处理和响应时间,该改进算法可方便地应用到其他云计算平台上.

拟南芥中两个可能的SDD1新等位基因的鉴定与分析

SDD1是气孔发育过程中的关键调控基因,编码一个类枯草杆菌(Bacillus subtilis)蛋白酶的丝氨酸蛋白酶。从EMS诱变的拟南芥(Arabidopsis thaliana)中筛选到2株类似sdd1-1的气孔密度突变体,即e281和g204。其气孔密度和指数均比野生型增加约1.5倍,气孔成簇。遗传分析和基因测序证实它们是2个不同的SDD1新等位基因,其突变分别导致了底物结合位点N区域和催化三联体之一--S区域的氨基酸变化,分别为S变成T及S变为F。形态学和生理学研究表明,SDD1基因不同位点发生突变可导致不同的生物学效应;而且SDD1等位基因间存在拮抗作用,其可能属于基因转应作用中的负效应。

基于SDD算法的中文农业搜索引擎设计与实现

信息检索是当今社会的热点话题,但是一般的搜索引擎涵盖面太广,个性化、专业化程度不够。利用潜在语义索引(LSI)的最新技术SDD(半离散矩阵分解)算法来解决大规模网页索引计算的问题,利用SDD算法建立起语义索引,成功构建了一个中文农业搜索引擎。

出口巴西SDD8型内燃机车交流辅助传动系统

详细阐述了出口巴西SDD8型内燃机车交流辅助传动系统的设计原理和系统组成,解决了出口内燃机车静液压传动系统故障率高、漏油、维护工作量大的技术难题,该车已投入运营近万公里,没有出现任何故障,系统状态良好。

SDD算法在中文农业网页信息检索的应用

SDD(半离散矩阵分解)算法是潜在语义索引(LSI)的最新技术,弥补了传统SVD算法无法大规模应用的局限,具有压缩比大,响应时间短等优点。利用com技术实现了检索引擎的封装使得服务器端的维护变得轻松,有利于二次开发,同时能够作为一个对象嵌入ASP页面实现了B/S模式,降低了用户使用的门槛。由于SDD算法与具体的语言无关,因此应用面广,在中文领域,尤其是中文农业网页信息检索方面具有实用价值。本文在MicrosoftVisualC++.NET开发平台上开发完成了SDDcom组件,针对国家农业科学数据中心的10个主要大库共计十万余网页,分别建立索引文件,提供对外检索服务。实践证明SDD算法在中文农业网页检索上具有响应时间快,精度高等优点,是完全切实可行的。

GDDS与SDDS的差异及其实施对策研究

本文在分析GDDS与SDDS的差异和我国政府统计现状的基础上,提出了我国政府统计应该向SDDS过渡的思想,并具体分析了我国实施SDDS的好处,给出了具体的过渡建议.

GS-SDD矩阵的逆矩阵的无穷范数和最小奇异值的估计(英文)

本文给出了GS-SDD矩阵的逆矩阵的‖A-1‖∞的一个新上界和最小奇异值的一个新下界。数值算例表明所得结论是有效的。

一种改进了碰撞电离的超高速InP基SHBT SDD模型

从物理机制上分析了超高速InP/InGaAs SHBT碰撞电离与温度的关系,通过加入表示温度的参数和简化电场计算,得到一种改进的碰撞电离模型.同时针对自有工艺和器件特性,采用SDD(symbolically defined device)技术建立了一个包括碰撞电离和自热效应的InP/InGaAs SHBT的直流模型.模型内嵌入HP-ADS中仿真并与测试结果进行比较,准确地拟合了InP/InGaAs SHBT的器件特性.

出口土耳其SDD_(10)型内燃电传动调车机车电气系统的优化设计

从出口土耳其调车机车运用环境和公司以前出口的机车电气系统存在的不足出发,详细分析了出口的土耳其SDD10型内燃电传动调车机车为了满足机车运用条件,机车电气系统设计需要解决的主要问题,系统地介绍了出口土耳其SDD10型内燃电传动调车机车电气系统的优化设计。

SDD制备工艺条件的研究

研究了高含量SDD的制备工艺条件．考察了合成温度、NaOH／CS2摩尔比、结晶工艺对SDD含量的影响。经过优化和综合实验确定了制备sDD的最佳工艺条件：合成温度为25—35℃．NaOH／CS2簿尔比为1．02、加入晶种的初始温度为40～50℃、晶种用量为1％、结晶搅拌频率为10．15Hz。经检验产品含墨可达到95％以上。

出口巴西SDD_8型内燃机车电气系统的优化设计

从巴西铁路状况出发,详细分析了出口巴西的SDD8型内燃机车的机车运用条件,机车电气系统的设计需要解决的主要问题,系统地介绍了巴西机车电气系统的优化设计。结果表明,机车完全能满足巴西运用环境的要求。

基于固体探测器SDD的XAFS数据获取系统

X射线吸收精细结构谱学(X-ray Absorption Fine Structure,XAFS)的发展,提出了对低浓度(痕量)元素研究的需求,高灵敏度的固体探测器纷纷被应用到XAFS技术中来。硅漂移探测器(Silicon Drift Detector,SDD)是一种高计数率、高能量分辨率、采用半导体制冷的小型荧光探测器,其商业产品渐趋成熟。北京同步辐射装置1W2B实验站装备了这种小型SDD,并开发了相应采谱软件供用户使用。经过对含Cu 100 mg·L^(-1)浓度的CuSO_4溶液的测试,结果证明这套新的采谱系统可以满足1W2B实验站XAFS实验荧光模式的需求。

基于SDD与DPP的X荧光分析及其在光伏硅杂质元素分析中的应用

采用硅漂移探测器(SDD)和DPP数字脉冲处理器(DPP)相结合,以及双靶X光管激发系统的X荧光分析方法,测定了光伏硅中杂质元素的含量,并采用不同含量的国家标准物质元素,对其最低检测限、精密度、准确度、稳定性等进行了实验,以检验所研制设备及所建立方法的可行性和实用性。研究结果表明,运用该设备及方法所测得的数据,可满足欧盟ARTIST计划和美国太阳能工业协会对光伏硅中杂质元素的限制要求。

SDD和SAN技术对比研究

为了更大限度地利用INTERNET存储技术,提高网络资源利用率。通过对SAN中新的技术SDD和传统SAN技术的各项对比,以及举例说明,研究出SDD技术的各种性能特点和其适用性。

∑_(1)-SDD矩阵线性互补问题的最优误差界

在研究∑_(1)-SDD矩阵A的逆矩阵无穷范数上界的基础上,利用严格对角占优矩阵经典的线性互补误差界估计式,得到了∑_(1)-SDD矩阵A的线性互补问题的误差界,进一步对该误差界的最优值进行了详细地分析.同时借助数值算例对估计式的优越性进行了说明.

基于小生境遗传算法的SDD-1分布式查询优化算法

SDD-1算法是一种分布式数据库的查询优化算法,遗传算法已经在许多领域得到了成功的应用。针对基于遗传算法的SDD-1算法中,遗传算法存在"早熟收敛"的问题,提出一种基于小生境遗传算法的SDD-1分布式查询优化算法,该算法能在尽可能短的时间内求解通信费用最小的查询计划。实验结果表明,该算法比单独使用SDD-1算法、基于遗传算法的SDD-1算法均有更优的性能。