摘要：目的针对ASPP(atrous spatial pyramid pooling)在空洞率变大时空洞(atrous)卷积效果会变差的情况,以及图像分类经典模型ResNet(residual neural network)并不能有效地适用于细粒度图像分割任务的问题,提出一种基于改进ASPP和极化自注意力的自底向上全景分割方法。方法重新设计ASPP模块,将小空洞率卷积的输出与原始输入进行拼接(concat),将得到的结果作为新的输入传递给大空洞率卷积,然后将不同空洞率卷积的输出结果拼接,并将得到的结果与ASPP中的其他模块进行最后拼接,从而改善ASPP中因空洞率变大导致的空洞卷积效果变差的问题,达到既获得足够感受野的同时又能编码多尺度信息的目的;在主干网络的输出后引入改进的极化自注意力模块,实现对图像像素级的自我注意强化,使其得到的特征能直接适用于细粒度像素分割任务。结果本文在Cityscapes数据集的验证集上进行测试,与复现的基线网络Panoptic-DeepLab(58.26%)相比,改进ASPP模块后分割精度PQ(panoptic quality)(58.61%)提高了0.35%,运行时间从103 ms增加到124 ms,运行速度没有明显变化;通过进一步引入极化自注意力,PQ指标(58.86%)提高了0.25%,运行时间增加到187 ms;通过对该注意力模块进一步改进,PQ指标(59.36%)在58.86%基础上又提高了0.50%,运行时间增加到192 ms,速度略有下降,但实时性仍好于大多数方法。结论本文采用改进ASPP和极化自注意力模块,能够更有效地提取适合细粒度像素分割的特征,且在保证足够感受野的同时能编码多尺度信息,从而提升全景分割性能。

摘要：针对目前商用图形软件在实际应用中存在的问题，提出了一种实用而强大的绘图软件设计方法。该设计方法的主要思想是把一幅图形分为背景图形和动态图形，其中动态图形又分为常用图形部分和专用符号图形。对不同图形分别用不同方法实现了绘制、编辑、放缩等功能。利用该设计方法开发了相应的软件，该开发软件还具有图形漫游、数据信息输入等功能。

摘要：阐述了电子技术网上题库与在线考试系统的设计方案及所采用的ASP技术,并以《模拟电子技术基础》课程为例,提出将试题分为选择题和非选择题两大类,选择题由机器自动判卷,非选择题由人工阅卷后提交;然后重点介绍了选择题和非选择题试题库结构的设计及利用随机函数进行系统自动组卷的方案设计,最后简单描述了系统的实现过程,并给出系统运行后形成的简答题试卷页面。

摘要：介绍了基于 Web的 B/S模式及所采用的中间件技术 ,给出了网上电子技术教学系统的总体设计方案。针对电子技术课程中大量的电子电路图 ,提出将图片文件的 U RL保存在数据库中然后动态显示图片的处理方法 ,并给出了部分关键代码。最后说明使用电子技术网上教学系统可以增强教学效果 ,提高学生学习的积极性 。

摘要：提出了一种基于Web服务的电力MIS信息集成方案,介绍了该方案的组成部分,以及Web服务和客户端的设计与关键技术的实现过程。该系统具有与语言、平台无关,容易扩充,实时性好等优点。

摘要：变电设备随着技术进步不断更新,需要检修人员不断学习变电设备的检修知识,提高检修水平。运用三维立体、视频动画、虚拟技术研制变电设备检修培训软件可以突破传统培训手段上的局限,使抽象变得具体形象,从而提高培训效果。本文设计了一个基于虚拟技术的变电设备检修培训系统,包括变电设备三维立体模型与变电设备标准化检修作业流程的建立,变电设备检修在线培训、变电设备检修在线考试等部分,介绍了本系统的优点和特色,本系统对电力企业检修人员培训、考核及实际检修工作都具有重要意义。

摘要：面向对象软件设计最优规则能够指导设计出优化结构,提高OO设计的结构质量,使设计更易维护。Riel规则是其中一种重要的设计最优规则。链接分析度量是针对OO类图模型质量的一种度量方法。文中研究了Riel规则及链接分析度量方法,并分析了链接分析度量方法与Riel规则及OO模型质量的关系。结论表明Riel规则指出了OO设计应避免创建“上帝”(God)类,链接分析度量能够识别出具有上帝(“God”)角色的类,指导设计者的设计遵守Riel规则。有效地使用链接分析度量,使OO设计符合Riel规则,可以及早发现问题,提出改进意见,从而提高OO软件的质量。

摘要：针对“电子技术基础”课程传统课堂教学存在的问题,笔者在分析了学生的认知学习规律的基础上,针对课堂中“信息传递”阶段和“吸收内化”阶段分别进行了教学设计,采用任务驱动教学方法引起学生的注意机制,并利用网络软件等多种手段在课堂上进行互动式课堂讨论,促进学生对知识的吸收内化,并引进课堂讨论评价分数,提高学生参与的积极性。

摘要：为了实现对供电企业信息方便、任意地查询,文章提出将不同供电企业管理信息系统数据转换为XML文档格式的思路,建立基于XML文档的分布式供电企业信息检索机制,设计了一种新的XML索引结构,基于该索引结构的检索算法对用户输入的关键词和条件形成查询表达式。针对不同检索条件采用不同控制策略,可以实现对文本内容和数值内容的检索及确定信息和不确定信息的检索。应用该算法对变电站XML文档数据进行检索,结果表明该算法准确、高效,具有较高的推广价值。

摘要：从少量样本中学习仍然是机器学习的关键挑战。尽管最近在视觉和语言等重要领域取得了进展,但标准监督的深度学习范式并没有为从小样本中快速学习新概念提供令人满意的解决方案。在此研究训练具有少量训练数据的人脸识别模型的问题。借鉴了一个概念上简单、灵活和通用的框架,用于少样本人脸识别,只给出几个例子,分类器学会识别新类。在元学习期间,它学习深度距离度量以比较图像的相似性,每个图像被设计为模拟少样本学习设置。一旦经过训练,模型就能够通过计算查询图像与每个人脸图像的示例之间的关系分数来对新类别的人脸图像进行分类,而无需进一步更新网络。定义了关于少样本人脸识别(使用mini-PubFig数据集)一次性学习问题。