摘要：由于遥感图像具有背景复杂、目标较小且密集、尺度连续变化大等特点,通用目标检测器难以较好地适应,导致检测效果不佳。针对以上问题,基于YOLOv5s模型,提出一种多分支特征映射的遥感图像目标检测算法。首先,利用结构重参数化技术设计一种结合门控通道转换的RepVGG模块,采用其串联结构替换原主干网络的C3模块,聚合全局上下文信息,增强特征表达和特征提取能力;其次,使用自适应指数加权池化方法以及逆过程重构特征融合网络的采样方式,最大化地保留特征信息,改善较小目标的检测效果;最后,引入EIoU和Focal Loss组合作为模型的损失函数,优化预测框的回归速率以及难易样本的损失权重分配,进一步提高定位精度。在DIOR和NWPU VHR-10数据集上的实验结果表明,提出算法的平均精度均值分别达到92.2%、92.5%,较YOLOv5s分别提高了3.5个百分点、5.6个百分点,达到了更好的检测效果,同时实时性也满足实际场景下的遥感图像目标检测。

摘要：文章设计的系统主要针对北京冬奥会和杭州亚运会的举办,从赛事需求角度出发,采集和分析天气和空气质量等历史数据,以Python为工具,使用环境云网站提供的服务,针对赛事举办地北京和杭州以及其周边等13个城市的历史同期气候等信息做数据采集,以参照城市气象数据作为基点,通过Matplotlib库实现数据可视化。针对环境大数据开放平台给提供的包含指定日期历史天气和城市指定日期空气质量,利用网站所提供的accessid和Python Requests代码,进行历史数据采集,以期为两个赛事举办期间的气象服务提供相关参考。

摘要：本系统主要针对北京冬奥会和杭州亚运会的举办地,创造性地利用大数据环境下的公开信息,在环境大数据开放平台总共包含986 116 523的存储记录中,根据项目需求,筛选出435条记录,包含16 965个有效信息,利用52条折现、52个气泡以及52个柱形便表示出两大赛事历史天气及空气质量的数据性参考。利用牛刀云设计平台,辅以两大赛事主要介绍以及气候汇总,最终以微信小程序的形式发布。

摘要：为有效解决遥感图像目标检测算法在复杂背景下的检测效果不佳的问题,提出一种改进YOLOv4的目标检测算法。设计一种跨阶段残差结构,替换原主干网络的简单残差结构,降低模型参数量和计算负担;引入CBAM注意力机制,加强CSP模块间有效特征交互;使用跨阶段分层卷积模块重构特征融合阶段对深层特征图的处理方式,防止网络退化和梯度消失;采用Mish激活函数,增强融合网络对非线性特征的提取能力。在RSOD、DIOR数据集上的实验结果表明,改进YOLOv4算法的测试mAP相比原YOLOv4算法分别高出4.5%、7.3%,其检测速度分别达到48 fps、45 fps,在保证实时性的同时检测精度有较大提升。

摘要：现代社会的快节奏和高品质引起了酒店的创新和现代化,通常酒店整体设置了住宿、餐饮、通信、娱乐、文化等服务设施。而随着信息与生物识别技术的快速发展,在多领域、多场景环境下,人脸识别已然成为更自然,更直观的信息管理辅助手段,并且也已经在国家安全、证件核实、信息安全、人事考勤等许多领域都得到了广泛应用。文章以Java语言为开发语言,通过虹软开放平台所提供的ArcFace离线SDK(ArcFace-V3.5)的Java接口,对于酒店预订客户及入住客户的证件照人脸信息特征提取、采集,同时连接系统后台数据库与酒店前台客户入住时的人脸识别认证,客户经过人脸比对完成识别入住,并且在酒店停车场、游泳馆、健身房等场景结合人脸识别对客户的进出信息进行管理。本系统在Web端使用Jsp制作动态网页和MVC框架呈现系统页面及功能,同时使用Android在手机上设立了移动端,为酒店提供自助式的酒店信息管理方式,为酒店客户提供更加便捷的服务体验。

摘要：通过肽组学和氨基酸分析技术研究低剂量(3 kGy)辐照处理后,生鲜猪肉中各种肌肉蛋白质降解形成小分子肽的特征以及氨基酸组成,以期探索辐照对生鲜猪肉肌肉蛋白质降解的影响。结果表明,辐照处理后样品中亮氨酸(Leu)、异亮氨酸(Ile)、甲硫氨酸(Met)、谷氨酸(Glu)、丝氨酸(Ser)、苏氨酸(Thr)和半胱氨酸(Cys)含量比对照组显著降低(P<0.05),缬氨酸(Vla)、脯氨酸(Pro)2种氨基酸与对照组差异不显著。不同肌肉蛋白质在辐照过程中的降解程度及对小分子肽形成的贡献不同。肌肉经辐照后共产生分子质量小于3 kDa的小分子肽104种,其中肌原纤维蛋白辐照形成的小分子肽占50%以上。肌联蛋白、伴肌动蛋白、肌钙蛋白T和肌钙蛋白I降解形成的小分子肽占30.7%;肌间线蛋白、肌收缩蛋白和肌肉LIM结构域蛋白辐照形成小分子肽占22.2%。这些小分子肽的形成表明辐照会对肉品的滋味产生明显影响。

摘要：为加快咸蛋腌制速率,缩短腌制周期,本实验通过测定腌制过程中咸蛋含盐率、含水率、蛋黄出油率及蛋清粘度指标的变化,探究超声波技术对咸蛋腌制的影响。通过超声波单因素试验探究超声波处理次数、超声时间、超声功率以及超声频率对超声波辅助咸蛋腌制效果的影响,后由L_9(3~4)正交实验对间歇超声辅助腌制咸蛋工艺进行优化,由蛋清、蛋黄含盐率以及蛋黄出油率得出最优的间歇超声辅助腌制工艺为:超声波处理3次,超声时间30 min,超声功率350 W,超声频率20 kHz,此工艺相对传统腌制工艺,蛋清含盐率6.37%,蛋黄含盐率1.58%,蛋黄出油率达到57.53%。在保证咸蛋出油率等品质上,与传统工艺相比腌制时间缩短了15～20 d,且蛋白细嫩,咸蛋黄松沙出油,蛋黄外周黑圈等优点。