摘要：视网膜血管复杂且背景与视杯视盘区域相似,是造成视杯视盘分割精度不高的原因。为了更加准确地分割视杯视盘,设计了一种具有双支路特征融合的分割网络。网络主支使用Transformer对特征进行提取,弥补了卷积运算在建立远程关系方面存在的不足。采用多个模块来融合浅层空间特征与高级语义特征:尺度感知-特征融合模块(SCA-FFM)用于从高层次特征中收集视盘和视杯的语义和位置信息;识别模块(IM)利用注意力机制减少低层次特征中存在的错误信息和噪声,增强空间细节特征的提取;使用图卷积域-特征融合模块(GCD-FFM)将高级语义特征和低级特征进行融合,使特征图同时具有全局和局部信息。对比实验表明,本文方法表现出更好的分割效果,且具备良好的泛化能力。

摘要：针对实际项目需求,在充分了解Camera Link接口协议和HDMI接口协议的基础上,给出了基于FPGA的Camera Link-HDMI高清视频转换器设计方案。选用Altera公司的Cyclone IV系列FPGA器件,完成了转换器的电路设计和性能测试。结果表明,图像转换实时性好,色彩和图形无失真,满足设计要求。该方案是一种解决Camera Link-HDMI转换的有效方法,为相似的技术设计问题提供了有益的参考。

摘要：分析农业数据库研究现状及其存在的问题,在此基础上根据储粮生物危害物防治水平、储粮要求和粮仓实际情况,利用Visual ***2008和SQL Server2008构建储粮生物危害物特征信息数据库。该库系统详细收录了储粮生物危害物的相关信息等。同时还展示了系统运行界面,并对下一步的研究工作进行了分析与展望。

摘要：近几年随着人工智能的快速发展,基于深度学习的各种算法,拓展了计算机图像处理和视觉领域的应用。文章基于流行的生成对抗网络,设计并实现一个基于生成对抗网络的图像处理系统。首先将基于Python语言的requests、BeautifulSoup4等第三方库函数编制爬虫程序用于采集网络上的图像数据,然后使用生成对抗网络程序对图像数据进行训练,最终获取生成图像修复之后的模型。结果表明,使用生成对抗网络可以实现图像修复的效果。

摘要：含有隐蔽性害虫卵和幼虫的小麦籽粒,其生物光子辐射信号与正常小麦有显著不同。为此,针对大量含虫和不含虫小麦籽粒的生物光子辐射自发发光信号,选择均值、标准差以及光子统计熵等作为特征参数,构造分类器对受试小麦样品进行分类。实验结果表明,与最近邻分类算法、KNN分类算法相比,加权KNN分类器具有良好的分类效果,正确率达到92.5%,研究成果为粮食作物隐蔽性虫害的预报和检测提供了一种新的思路。

摘要：使用生物超弱发光技术,分别对正常小麦和含虫小麦的自发光特性进行测量,并使用小麦自发光特性的位置特征、散布特征和形态特征等9个参数构成小麦分类的特征向量,利用BP神经网络设计分类模型,对特征向量进行训练和测试,试验结果表明模型可以正确区分含虫小麦和正常小麦,正确率达到95%,该模型为小麦隐蔽性虫害的检测提供了一种新的思路.

摘要：彩色铅笔画自动生成算法是当前非真实感绘制技术研究热点之一,然而艺术家为突出主体事物往往会对画面中的主体事物进行详细绘制,而忽略不必要的细节。为丰富和增强这一技术方法的艺术表现力,本文提出一种基于显著性检测的局部彩色铅笔画生成算法。

摘要：毕业论文写作对提高毕业生全面素质具有很重要的意义。本文阐述了目前本科毕业生在毕业论文写作和找工作二者之间存在的客观问题，并结合我国高等教育的现状，提出了相应的变更方案。