摘要：变电站自动化作为电力系统的关键组成部分,承担着监控和保护电网的重要任务。近年来,随着增强现实技术的快速发展,其在多个工业领域的应用逐渐深入,特别是在数据管理与交互体验方面展现出独特优势。文章综述变电站自动化的基本概念和发展现状,详细探讨基于增强现实技术的变电站自动化数据管理系统的设计和实现,重点分析技术需求、数据透明化策略、用户交互设计以及增强现实技术的集成方法,并通过一系列应用测试验证了系统的实用性和效果,展示了增强现实技术在提升变电站数据管理效率和用户交互体验中的潜力。

摘要：基于深度学习的图像去雾模型常常设计并堆叠高效的特征提取模块,导致模型复杂、推理慢。知识蒸馏通过将教师网络的知识转移到高效的学生网络,能在不影响模型效果的同时,提高模型的效率,受到广泛关注。但现有的基于知识蒸馏的去雾模型大多集中在教师网络和学生网络之间同一层级的知识转移,知识转移过程中未考虑到特征的转移是否充分,导致特征蒸馏不完全,去雾效果不佳。为缓解以上问题,提出多尺度回顾蒸馏网络(mult-scale review distillation network,MRDN),将教师网络知识充分转移到学生网络的不同层级中。首先为了保证学生和教师网络挖掘图像隐含特征和重建信息的能力,分别设计了混合注意力模块(hybrid attention block,HAB)和混合注意力模块组(hybrid attention block groups,HABs);然后利用注意力融合模块(attention fusion block,AFB)对知识进行回顾,即融合学生网络的当前层级和深层级特征,生成用于蒸馏的中间特征;最后为了准确转移知识,利用层级内容损失模块(hierarchical content loss block,HCLB)对中间特征和教师网络对应的层级特征进行多尺度金字塔特征提取,计算出各层级的损失。实验结果表明,MRDN在真实雾图上的去雾效果更好,且在SOTS数据集上的PSNR和SSIM指标方面超过最好的对比模型(EPDN)分别9.2%、7.8%。

摘要：针对《计算机图形学》课程教学过程中存在的问题,以应用能力为导向,进行了计算机图形学教学改革实践探究。构建了包括教材、实践教学资源和“微课程”建设的教学内容。实施了案例教学、设计型和综合型实验教学、基于“微课程”线上线下混合教学等多种模式相结合的教学方法改革。建立了课堂评价、实验评价和综合能力评价的多元化教学考核评价体系。教学实践表明,该课程的教学改革激发了学生学习的主动性和积极性,实现了知识传授与应用能力培养相结合的课程教学目标。

摘要：针对动态场景下非均匀盲去模糊算法存在去模糊不彻底和纹理细节丢失的问题,提出了一种基于多输入多输出编解码器网络的图像去模糊方法。首先,采用一个特征提取模块获取不同尺度模糊图像的全局和局部特征信息,为网络提供更丰富、更全面的图像特征信息。其次,使用特征融合模块对多尺度特征进行融合,使不同尺度下的上下文特征与细节信息可以在单个U-net网络中流动,增强了特征信息的流动性,解决了传统方法中多个子网络堆叠导致特征流动受阻的问题。最后,设计了一个由L1损失、多尺度频率重建损失和边缘损失组成的混合损失函数,在提升图像复原效果的同时更好地保留纹理结构和边缘信息。为了评估网络去模糊性能,在基准数据集GoPro和HIDE上进行测试,复原图像的峰值信噪比均值分别为31.94、29.45 dB,结构相似度均值分别为0.961、0.936,均高于相比较的去模糊算法。在视觉效果上,恢复的图像纹理结构和边缘更清晰,更接近真实图像。所提出的网络模型能够获取更丰富的特征信息,增强了网络内部特征的流动能力,取得了较好的去模糊效果。

摘要：为了增强图像的去噪效果和同时最大限度的保留图像的细节信息,提出了一种有效的图像去噪算法,该算法引入可变形卷积,并与扩张卷积、普通卷积组成“混合稀疏块”来完成主要的去噪任务。采用双重注意力机制,让网络能够关注到更多的重要信息,从而能挖掘到更深层次下的噪声信息;将网络设计成残差结构并在网络深处使用并行结构,以缓解梯度消失、训练缓慢等问题。实验结果证明,该算法与其他去噪算法相比,去噪表现优异且能更好的保留图像细节信息,拥有更高的数据评价指标,体现了更好的鲁棒性。

摘要：纤维碎石封层正逐步取代碎石封层大量应用于路面预防性养护和应力吸收层。但其配合比设计方法仍沿用碎石封层的方法,无法体现纤维增强的特性。本研究选用性能优于玻璃纤维的玄武岩纤维作为增强材料,在稀浆封层配合比设计扫刷试验的基础上,增加了板冲击试验,并以层间拉拔剪切性能为验证,来最终确定玄武岩纤维碎石封层各材料适宜的用量值。

摘要：图像去噪追求的目的是既能去除图像中的噪声,同时又能较完整的保持图像的细节信息。在研究几种基于中值的椒盐噪声去除方法基础上,设计了一种有效去除图像椒盐噪声的开关中值滤波器。提出的算法首先利用图像灰度值的两个极值把像素点分为信号点和可能噪声点。在滤波阶段,对于信号点保持其灰度值不变,对于可能噪声点分两步进行处理:根据噪声密度决定滤波窗口尺寸并判断滤波窗口内是否包含信号点,如果无信号点则以窗口内像素的中值作为可能噪声点的恢复值,这一步可对误判噪声点进行纠正;而其余可能噪声点采用极值舍弃滤波和递归滤波估计其灰度值,滤波窗口尺寸固定为3×3,这一步用来去除噪声和保持图像细节。实验结果表明,本文算法在主客观方面都优于相比较的方法,且对不同水平的椒盐噪声都具有较好的去除性能。

摘要：网络数据库实现技术与传统数据库在设计结构和平台上的差异成为主要障碍,要想集成需要一种合适的数据模型和交换规范。XML是最佳的解决工具,在异构数据集成方面XML提供了相应的功能。

摘要：提出了一种新的基因聚类模型LC-cluster(局部保守基因聚类).其思想来源于当前的bicluster模型和emerging模式,但有着本质的不同.一个基因的表达水平被称为局部保守,如果它只在所有给定条件中的一部分(而非全部)上保持相似的"丰度".一个LC-cluster中的样本可能对应着某种显型,其中的基因是与这种显型密切相关的候选基因.设计了两种有效的基于树的聚类算法FALCONER和E-FALCONER,来挖掘提出的LC-cluster.从多方面分析了该算法的性能,并将其用于真实表达数据集及人造数据集聚类.理论分析和实验结果表明:①算法能有效且高效地发现大量具有生物意义的局部保守基因聚类;②算法性能优于同类的基于穷举树的聚类算法.

摘要：针对双边滤波器灰度相似权函数易受噪声影响且在图像细节区域滤波存在盲目性的问题,提出一种新的图像三边滤波器用以过滤高斯噪声。通过局部结构张量奇异值分解估计图像的几何结构信息,获得能够刻画图像内容差异的特征信息。在此基础上,设计基于图像特征分类的灰度相似权函数,同时通过引入结构相似权的方式将鲁棒的特征信息耦合到双边滤波器框架下,以保持更多的图像细节。利用三边加权提供更可靠的像素相似性度量方式,并采用局部自适应滤波参数选取方法进一步提高算法的滤波性能。实验结果表明,该滤波器在去除噪声的同时能够较好地保持图像的边缘、纹理等结构信息。