摘要：近年来,基于深度学习的人像图像抠图技术已经成为研究热点.相比传统的抠图方法,深度学习抠图技术通过使用深度神经网络来学习和识别图像中的各种特征,从而进行精确的人像抠图,具有更高的精细度和稳定性.为了获得更精细的前景蒙版,Trimap常作为网络的额外的输入.然而,当前许多方法在利用Trimap的特征方面效率不高,并且都倾向于设计更深更复杂的模型网络,这可能会导致模型计算资源占用较大增加以及减缓模型的计算速度.针对以上情况,本文提出了一种以Trimap作为额外输入的简单架构抠图模型,具体来说,本文通过将Trimap图像与原始图像进行特征融合,使得抠图网络能够更好地关注到Trimap中的特征线索.此外,本文还设计了一种新型的归一化方式,以适应模型的训练过程.与近年流行的抠图模型相比,该模型在公开的人像数据集上显示出更低的量化损失(mse:0.0003,mad:0.0019,grad:6.0,conn:3.3),并且具有更精细的边界效果.

摘要：悬挂式单轨在我国具有很大的发展潜力,但由于悬挂式单轨与传统轨道交通在结构上的巨大差异,加上实际运营经验的缺乏,导致我国目前尚无统一的技术标准。文章从运行安全性、乘客舒适性的角度,对悬挂式单轨最小平面曲线半径和缓和曲线长度进行了研究。首先分析了悬挂式单轨的结构特点;然后在借鉴传统铁路成熟的设计理论和运营经验的基础上,提出了悬挂式单轨最小平面曲线半径和缓和曲线长度的设计原则,推导了最小平面曲线半径和缓和曲线长度的计算公式;同时查阅相关资料,对计算公式中的关键参数进行了取值;最后确定了悬挂式单轨最小平面曲线半径和缓和曲线长度的计算公式,并编制了不同设计速度下的平面曲线半径表和缓和曲线长度表。

摘要：瑞梅铁路位于江西省南部和广东省东北部,是一条加强沿线对外交通联系的以客为主兼顾货运的区域性铁路。结合区域城镇概况、沿线控制因素情况,主要从征地拆迁、旅客出行便利、对环境的影响、工程地质条件、市政配套基础设施、工程投资等因素考虑了江西省安远县段线路方案的选择,并最终确定安远教头村设站方案为推荐方案。

摘要：舒适性作为高铁车辆运行品质评价的主要准则之一,直接决定了乘客旅行过程中体验的优劣,对高铁车辆舒适性进行客观合理的评价对提高我国的高速铁路市场竞争力具有重要意义。针对目前评价方法中缺乏对高铁车辆的整体舒适性进行定量评价这一问题,文章提出了基于AHP-模糊综合评价法的高铁车辆舒适性评价方法。首先建立高铁车辆舒适性评价指标体系,并利用层次分析法确定各级指标权重;然后将乘客的主观定性评价转化为模糊评价矩阵,再利用多级模糊综合评价法进行求解,最终得到了较客观的定量评价结果。利用该结果可以发现设计中的不足之处,并指导调整方向。

摘要：无人机自组织网络的动态拓扑特性给分簇路由协议的设计带来一定的挑战,如何建立有效稳定的分簇机制至关重要。针对局部网络中弹性的无人机自组网单一分簇算法分簇不合理以及单簇首结构抗毁性低的问题,根据局部节点间链路过期时间生成的拓扑结构,设计动态双簇首的分簇算法。该算法允许在不同的局部网络形成不同的网络结构,同时双簇首设计保证了簇结构的高抗毁性。

摘要：针对Omni Star有线电视网络设备仅支持本地监控,难以满足远程网络管理的需求,在硬件方面设计了以ARM-S3C2416为基础的、具备15路串口的网管代理服务器;在软件方面设计了支持SNMP协议与设备专有协议之间转换的网管代理软件。网管代理服务器采用串并行相结合的方式,最多管理75台设备,降低了网络管理的成本。网管代理软件实现了Omni Star设备的集中远程管理,减轻了网管工作人员的负担。

摘要：设计了一种基于HLA/RTI的卫星组网仿真平台,该模型中卫星节点、链路计算、路由计算等被划分为功能独立的联邦成员,使得该平台具有一定的扩展性。同时给出了卫星组网的各联邦成员的模型、联邦FOM结构,并给出了仿真流程。该仿真平台为卫星网络技术的进一步研究提供了平台基础。

摘要：为降低无线传感器网络(WSN)节点能耗并延长网络寿命,基于网络管理操作原语,设计一种简化的WSN管理编码规则。根据网络管理报文的长度,选择一个或多个字节表示网络管理中协议数据单元的长度。理论分析和实验结果表明,该编码规则能降低报文的编码长度及节点的通信能耗,并提高编码效率。

摘要：针对传统无线传感器网络的路由算法未能很好解决服务质量的问题,引入软件定义无线传感器网络的概念并选取SDN-WISE架构为设计基础,根据不同的QoS需求提出了一种数据分级方案,该方案利用交叉分级技术将数据分为不同的级别。同时,提出一种集中式非均匀分簇算法SD-CUQCA和SD-QRA路由算法,来实现SNDQ-WISE路由协议。实验结果表明,SNDQ-WISE路由协议略优于传统路由算法,在降低网络时延、丢包率以及延长网络生命周期方面有一定提高。

摘要：近年来网络购物这一类新型消费方式的发展迅速,大学生作为网购群体中十分重要的一部分,他们对网络的使用更加熟悉和依赖,对在网上销售的产品具有更多需求。通过对大学生网络购物影响因素进行因子分析,影响程度由大到小依次为信誉因素、广告因素、物流因素、价格因素、服务因素、安全因素。通过增强促进购买因素,改善阻碍因素,为企业制定营销战略与策略提供有效参考。