摘要：传统压缩感知磁共振成像重构算法基于先验构造与迭代求解,通常具有很低的计算效率,近期提出的深度方法依赖训练数据与结构设计,因此泛化能力差.针对两者的问题,提出一种高效鲁棒的重构算法以实现性能与效率的平衡.算法从互补的视角出发,对细节恢复和伪影去除2个问题分别构建模型驱动的先验表达过程与数据驱动的深度预测过程,实现了领域知识与深度信息的充分融合;交替迭代的求解机制保证中间结果被及时修正,进一步引导解序列沿着理想的传播方向逼近目标解.针对T1加权与T2加权数据的实验结果表明,与现有先进算法相比,所提算法在3种采样模板与5种采样频率下均能实现更高的重构精度,且提高了在GPU与CPU上的计算效率,进一步实验表明所提算法对采样部位差异与莱斯噪声干扰具有更强的鲁棒性.

摘要："赞土地"远在西周时期便在湘中一带流行,此后逐步发展、充实,到清朝、民国时期,这一古老的民间说唱艺术发展到鼎盛。新中国成立后,这一艺术与时俱进,深受人们的喜爱。"赞土地"之赞词可划分为赞人(职业)、赞行业、赞民间艺术、赞民俗等4个大类,200余个小类。其艺术特色主要体现在四个方面:运用方言土语演唱;内容朴实无华,反映现实生活;演唱形式生动活泼,不受时间、空间限制;唱词赞美祖先,弘扬传统美德。

摘要：图像层分离是根据任务需要将观测图像分解成两个独立且具有实际意义的组成成分。图像恢复领域中的很多问题在本质上都可以被理解为两个不同层的分离,如自然图像去雨、本质图像分解、反射层去除等。因此,做好图像层分解工作对解决这些问题有极大的推动作用。由于这个问题的求解具有病态性,已有的方法大多都是通过设计一个复杂的模型先验来约束所需要的两层。然而,复杂的先验会导致目标函数难以被优化求解,算法的有效性也不能很好地发挥出来。更重要的是,这些方法只能针对其中某一个特定的任务,不能迁移到其他应用上,泛化能力不强。为了弥补上述不足,文中提出了一个自适应的灵活优化框架,将深度网络整合到图像层分离迭代过程中。近年来,深度学习在特征提取上的优势逐步体现,在低级图像处理领域也越来越多地被采用。因此,该算法使用深度结构替代传统模型先验来刻画不同层的特征,同时,为了减少网络对训练数据的依赖并提升算法的有效性,将深度信息与传统优化框架相结合。具体来讲,首先基于MAP(最大后验概率)建立能量函数。然后使用ADMM(交替方向乘子法)将该模型分解成3个子问题。前两个子问题用来估计分离的两层,其中鉴于卷积操作在特征刻画上的优势,使用其作为隐式先验刻画问题属性;最后一个子问题通过优化的手段得到最终的精确结果。通过深度卷积先验引导优化迭代,既保持了深度结构对特征的刻画优势,又保留了传统模型优化的稳定性。最后,将所提方法应用到多种图像恢复问题上,包括自然图像去雨和反射层去除。与同类方法的定性与定量比较表明,所提方法在可视效果和数值结果上均表现出了极大的优势,证明了该方法具有强大的泛化能力和有效性。

摘要：现代人工智能技术迅速发展并得到大规模应用,然而高校相关课程的实验教学却相对薄弱,无法培养以实践应用为导向的软硬件结合的人工智能工程师人才。探索智能系统专业方向课程体系的一体化综合教学方案,合理规划并建设一体化智能硬件实践教学平台与研究型教学课程案例库,紧密结合各门课程教学内容与实践环节,充分锻炼学生动手能力和系统级设计能力,可为培养人工智能新形势下的复合型应用实践精英人才奠定基础。

摘要：采用片上系统微控制器和激光测距技术设计的短跑训练分析仪,可对短跑运动状态进行实时测量和无损记录;可对测量数据进行分析和处理,并将处理结果以图形方式显示在液晶显示器上;还可把测量记录和处理结果无线上传到上位机,以便长期保存训练数据,考察运动员的成长历程.对短跑训练分析仪的实际测试表明,分析仪的设计达到了预期目标,可为短跑训练科学化提供技术支持.

摘要：在超高层民用建筑设计中采用ＢＡＳ系统，不仅对建筑设备可进行高效率的管理与控制、还可在提高舒适的环境，满足用户各种功能要求的同时，达到节能的目的。本文着重介绍了美国霍尼韦尔的ＢＡＳ系统及在民用建筑设计中的应用。

摘要：以深圳市某高层建筑为例，介绍了智能型综合布线系统的应用，重点阐述了系统组成、主要功能、系统网络结构及设备选型。

摘要：题目（本题由作者设计）阅读下列材料，回答1～3题。我国某学校地理兴趣小组采用“等长日影角平分线法”确定正北方向，记录日影与正北方重合的北京时间。

摘要：为直观地展示水电工程的施工计划与施工进度,以OSG(OpenSceneGraph)三维引擎为核心,设计并建成水电站施工计划与施工进度三维虚拟仿真平台。该平台通过标准活动划分的结构编码、结构数据库、三维模型、算法程序,建立工程项目计划数据、施工现场实时数据与三维数字模型之间的关联,提供计划与进度的多种可视化演示,可以进行工程信息三维可视化查询,为水利工程设计和施工管理提供有力的支持。