双能X射线安检机图像动态范围重映射算法

针对双能X射线安检机生成的图像无法在普通显示器上呈现所有细节的问题,提出一种基于多尺度局部边缘保持滤波(LEP)的色调映射算法。首先,将从X射线安检机获取的高能和低能图像,按照各自穿透特点匹配权重因子进行融合;其次,对融合图像进行自然对数变换,使用LEP滤波获得基础层图像,再通过作差方式获取细节层图像和tanh函数增强,对增强后的细节层图像进行相加融合;最后,进行负指数变换和灰度线性拉伸后得到尽显细节的低动态范围图像。实验结果表明,文章所提算法在行李包裹图像主观评价及国标测试体上表现良好,能够有效提高X射线图像的质量。

基于机器学习的变电站信息清洗与重构的研究

目前采用人工对信号进行判断、识别、梳理。但人为的梳理结果不甚理想,进度也极为缓慢,且依赖人员的专业水平和经验,同时人工识别的正确率难以保证,容易出现误判、疏漏。因此,亟需采取人工智能领域相关技术,遵循依托南方电网调度与自动化专业领域标准规范和业务要求,构建一套监控信息的数据清洗与重构,构建变电站信息清洗与重构机器学习模型,提高信号识别匹配能力、降低安全技术风险、减轻人员工作负担,为智能告警的实现提供准备,全面提升电网的监控效率。

工业CT的冰箱容积指标的快速检测

容积是家电标准中一个常见的同时也是至关重要的性能指标,在冰箱中,其大小不仅关系着冰箱的储存能力,同时也影响着其他诸如综合耗电量、制冷能力、能效等级等性能指标。容积的测试比较繁杂,耗时长,本文计划设计一套方法,通过工业CT对相关家电产品的内部腔体进行扫描,结合特定的算法,来完成其容积的快速检测。

随机矩阵理论与神经网络

为了探讨神经网络的训练过程,采用基于大维随机矩阵理论的谱方法.首先,以预训练Alexnet神经网络中全连接层权矩阵为基础,构造权矩阵的Spearman秩相关矩阵.通过分析Spearman秩相关矩阵的特征值分布,发现经过训练过程后的特征值服从Marchenko Pastu律或服从带有离群特征的Marchenko Pastu律.进而,提出利用Marchenko Pastur度来描述一个分布是否遵循Marchenko Pastu律,以此区分神经网络训练所处阶段.最后,通过实验结果验证Marchenko Pastur度与模型预测准确性存在相关关系.

人工智能在电网调控全业务链路中的探讨

针对智能化的电网调控技术支持体系进行进一步优化和信息数据重构,本文提出了深度学习在电网调控全业务链路中的应用与探讨。构建基于调控全业务链路的三岗机器人(值长、正值、副值),构建具有智能监视、大脑思维决策、智能交互、代理操作的机器人软件,进一步提升电网调控运行的智能化水平,提高电网安全稳定运行水平。

一种W波段1W功率放大模块设计

本文设计了GaN基W波段输出1W功率放大模块。该模块主要由GaN MMIC功放芯片、石英基片微带探针波导转换结构和电源偏置转换电路构成。本文先对微带探针进行叙述,再对MMIC功放芯片建模优化仿真。最后对模块进行测试,表明微带探针波导转换结构仿真插损0.6dB以内,实测结果一致,说明设计和装配配合很好,模块饱和输出功率在90GHz-98.8GHz内输出功率均在29.5dBm以上,且在90.8GHz-94GHz频段内饱和输出功率在30dBm以上。

基于财务信息化的企业核算项目应用探析

从宏观经济发展角度来看,财务管理工作的信息化建设活动,必然是我国社会企业经营和发展管理中的未来趋势走向。本文首先针对现代化社会经济发展趋势下的企业内部核算项目工作进行详细分析和论述,并对其核算项目应用的具体意义、核算项目中的主要涉及内容,以及财务信息化发展建设下的具体完善措施展开系统化论述。期望能借助本篇文章,为推动企业财务核算项目工作在现代信息化发展时代下的全新突破做出必要贡献和努力,仅供参考。