摘要：跟伊春人聊起伊春,总能听到这样一句话:“林都待客不用酒,捧出绿色就醉人。”再配上说话人那自豪而又真诚的笑容,简直就是一条最好的广告,让人心驰之、神往之。走进伊春,“绿”是风景,醉了眼睛;“绿”是空气,醉了呼吸;“绿”是伊春,醉了心情。83.8%的森林覆盖率让这个小兴安岭怀抱中的城市处处绿意沉醉。

摘要：防火分隔技术的主要原理是划分建筑内部结构,采取分割措施将其分为两个区,明确划分防火区域,以此控制火势蔓延。本文对防火分隔技术的作用与类型进行分析,并且探讨在建筑消防工程中的具体应用,以期为施工人员提供理论参考,使其科学、合理地使用防火分隔技术,通过设计防火分区,可以有效控制建筑火灾,不但可以降低经济损失,而且可以减少人员伤亡,确保消防安全,从而促进国家消防事业的改革与发展。

摘要：传统的基于卷积神经网络的轮廓检测方法多为由编码网络和解码网络构成的编解码结构,存在轮廓定位不准确、输出轮廓模糊的问题。为解决这一问题,提出一种基于离散变分自编码器的轮廓检测方法。该方法舍弃了解码网络,利用离散变分自编码器的编码器和解码器分别配合编码网络进行训练和轮廓输出,并设计了带有动态权重的损失函数,用于解决本文方法在训练过程中遇到的类别分布极不均衡的问题。基于BIPED数据集,本文的轮廓精细度实验表明本文方法在更严格的评估标准下优于最新方法DexiNed。在一般的评估标准下,本文方法的ODS F-measure能够达到0.889,比最新方法DexiNed提高了3.0%。研究结果表明,对离散变分自编码器的利用不仅能帮助模型提高轮廓精细度,也能显著提高模型的轮廓检测性能。