摘要：针对嵌入式图像匹配计算特点 ,采用TMS32 0C6X系列处理器作为并行神经处理单元 ,设计了一种基于TMS32 0C6X系列处理器HPI(Host Port Interface)互连的神经网络图像匹配多处理机系统 ,在这种并行计算系统中 ,包括一个主控计算单元和三个并行神经计算单元 ,主控计算单元通过HPI接口与各个神经匹配处理单元直接连接 ,通过HPI接口 ,主控计算单元可以直接访问各个神经元的片上和片外存储器 ,实现实时图像数据的直接转发和神经元中间运算结果的读取 .理论分析表明 ,该设计可有效优化神经计算结构 ,提高图像匹配的实时性 .

摘要：提出并实现了铸铁型材水平连铸拉坯工艺参数优化专家系统,并对系统的关键技术进行了设计和讨论。实际应用表明,该系统解决了工艺参数优化设置问题,提高了铸铁型材的生产质量和效率。

摘要：针对传统导航系统存在共享性、继承性差等问题,提出了一种基于RTLinux的多功能车载导航系统。利用RTLinux作为车载平台,以GPS/DR/MM组合形式自主动态地为车辆提供导航服务。与现有车载导航系统相比,该系统决策误差信息小,具有较好的实时性和准确性。文章介绍了该系统的总体框架结构及关键技术。

摘要：随着担保贷款业务的快速发展,如何管理好担保品成为银行风险管理部门的重要问题,为此设计并实现了天津中行担保品管理信息系统,详细阐述了其系统目标、业务流程、功能模块结构以及基于JSP技术的设计和实现方法.

摘要：担保贷款、担保品的管理及其风险控制是银行管理部门的重要问题。文章以天津中行担保品管理信息系统的开发为背景,在确定系统目标的基础上,提出了系统业务流程、功能模块结构以及基于JSP技术的设计与实现方法。

摘要：目的随着数码设备的普及,拍照成为记录生活的一种主流方式。但是周围环境的不可控因素会导致用户获取到逆光图像。传统的图像增强方法大多是全局增强,通常存在增强过度或增强程度不够的问题。而基于深度学习的图像增强方法大多是针对低照度图像增强任务,此类方法无法同时兼顾逆光图像中欠曝光区域和过曝光区域的增强问题,且在网络训练时需要成对的数据集。方法提出一个基于注意力机制的逆光图像增强网络ABIEN(attention-based backlight image enhancement network),该网络学习逆光图像与增强图像之间像素级的映射参数,解决无参考图像的问题,同时使用注意力机制使网络关注欠曝光区域和过曝光区域的增强。为了解决无法获取成对图像数据集的问题,所设计的网络学习逆光图像与恢复图像之间的映射参数,并借助该参数进行迭代映射以实现图像增强;为了在增强欠曝光区域的同时还能抑制过曝光区域增强过度的问题,通过引入注意力机制帮助网络关注这两个不同区域的增强过程;为了解决大多数图像恢复中都会出现的光晕、伪影等问题,采用原始分辨率保留策略,在不改变图像大小的情况下将主网络各个深度的特征信息充分利用,以削弱该类问题对增强图像的影响。结果通过将本文方法与MSRCR(multi-scale retinex with color restoration)、Fusion-based(fusion-based method)、Learnning-based(learning-based restoration)、NPEA(naturalness preserved enhancement algorithm)和Ex CNet(exposure correction network)等方法进行对比,本文方法得到的增强图像从主观上看曝光度更好、颜色保留更真实、伪影更少;从客观指标来看,本文方法在LOE(lightness order error)上取得了最好的效果,在VLD(visibility level descriptor)和CDIQA(contrast-distorted image quality assessment)上表现也很好;从处理时间上来看,本文方法的处理时间相对较短,可以满足在现实场景中的实时应用。结论提出的逆光图像增强方法通过结合注意力机制和原始分辨率保留策略,可以帮助网络学习各个层次的特征信息,充分挖掘图像内容信息,在矫正图像亮度的同时,还能更好地恢复图像细节。

摘要：航空遥感图像目标检测旨在定位和识别遥感图像中感兴趣的目标,是航空遥感图像智能解译的关键技术,在情报侦察、灾害救援和资源勘探等领域具有重要应用价值。然而由于航空遥感图像具有尺寸大、目标小且密集、目标呈任意角度分布、目标易被遮挡、目标类别不均衡以及背景复杂等诸多特点,航空遥感图像目标检测目前仍然是极具挑战的任务。基于深度卷积神经网络的航空遥感图像目标检测方法因具有精度高、处理速度快等优点,受到了越来越多的关注。为推进基于深度学习的航空遥感图像目标检测技术的发展,本文对当前主流遥感图像目标检测方法,特别是2020—2022年提出的检测方法,进行了系统梳理和总结。首先梳理了基于深度学习目标检测方法的研究发展演化过程,然后对基于卷积神经网络和基于Transformer目标检测方法中的代表性算法进行分析总结,再后针对不同遥感图象应用场景的改进方法思路进行归纳,分析了典型算法的思路和特点,介绍了现有的公开航空遥感图像目标检测数据集,给出了典型算法的实验比较结果,最后给出现阶段航空遥感图像目标检测研究中所存在的问题,并对未来研究及发展趋势进行了展望。

摘要：图像分类是图像理解的基础,对计算机视觉在实际中的应用具有重要作用。然而由于图像目标形态、类型的多样性以及成像环境的复杂性,导致很多图像分类方法在实际应用中的分类结果总是差强人意,例如依然存在分类准确性低、假阳性高等问题,严重影响其在后续图像及计算机视觉相关任务中的应用。因此,如何通过后期算法提高图像分类的精度和准确性具有重要研究意义,受到越来越多的关注。随着深度学习技术的快速发展及其在图像处理中的广泛应用和优异表现,基于深度学习技术的图像分类方法研究取得了巨大进展。为了更加全面地对现有方法进行研究,紧跟最新研究进展,本文对Transformer驱动的深度学习图像分类方法和模型进行系统梳理和总结。与已有主题相似综述不同,本文重点对Transformer变体驱动的深度学习图像分类方法和模型进行归纳和总结,包括基于可扩展位置编码的Transformer图像分类方法、具有低复杂度和低计算代价的Transformer图像分类方法、局部信息与全局信息融合的Transformer图像分类方法以及基于深层ViT(visual Transformer)模型的图像分类方法等,从设计思路、结构特点和存在问题等多个维度、多个层面深度分析总结现有方法。为了更好地对不同方法进行比较分析,在ImageNet、CIFAR-10(Canadian Institute for Advanced Research)和CIFAR-100等公开图像分类数据集上,采用准确率、参数量、浮点运算数(floating point operations,FLOPs)、总体分类精度(overall accuracy,OA)、平均分类精度(average accuracy,AA)和Kappa(κ)系数等评价指标,对不同方法模型的分类性能进行了实验评估。最后,对未来研究方向进行了展望。

摘要：针对电厂电网运行自动化和无人值守变电站远程控制管理的需要 ,提出了一种计算机操作票智能处理的专家系统及现代网络远程计算机支持的协同工作 ( CSCW)的决策支持系统 ( DSS)。该系统具有机器学习、知识处理和图形辅助验证功能 ;数据库设计可满足多站点运行数据自动上报及不同时次的配置接入与维护 ;系统通过网络通讯 ,可远程模拟工作现场显示 ;并具有人机界面友好、维护操作方便、消息驱动机制灵活等特点。

摘要：针对非计算机专业C语言程序设计教学中暴露出的"学生将语言学习和编程脱节、学生学过之后遇到实际问题无从下手、部分学生认为这门课程是无法学好的"等带有普遍性的问题,主要探讨该课程教学设计的具体内容及其实践情况。教学实践证明,通过系统的课程教学设计,考虑专业差异,重点突出课堂教学设计,教学效果比过去有了比较明显的改善,学生学习该课程的兴趣明显提高,实践动手能力显著增强。