摘要：针对三维Otsu图像分割算法计算复杂度高、运算量大的问题,提出一种基于分解的三维Otsu图像分割快速算法。首先将三维Otsu分解为三个一维Otsu;然后,在分析一维Otsu的基础上,结合类间距离和类内距离,提出一种新的阈值识别函数设计算法,并给出了快速实现方法。实验结果表明,该算法不仅可以取得较好的分割效果,而且计算量较小,比三维Otsu阈值分割递推算法快1400倍左右。

摘要：提出了一种分布式计算机辅助设计及生产管理信息的处理策略，即以ＤＸＦ为中介，通过图库建立，对象链接与嵌入，动态数据交换技术实现信息的共享。该方法可移植性不如ＩＧＥＳ标准，但它是一种比较实际可行的处理方法，实现起来相对容易。

摘要：在教学中引入研究型教学模式,有助于学生综合能力提升和个人成长。以弘深学院"数学建模与数学实验"课程教学为切入点,从教学内容、教学方法、考核方式、教学评估、第二课堂五个维度进行设计,探索研究型教学模式的有效实施方案。从实践效果来看,通过实施研究型教学模式,有效增强了学生的自学和动手能力,培养了学生的合作和创新意识。

摘要：在实际的Relay部署中,站点的布局及连接受成本、距离、回传质量等多种因素的限制,给站点的拓扑规划带来了挑战。针对通信基站的布局规划问题,建立了成本和路损最小的双目标整数规划模型,并基于K-means聚类算法和Prim算法设计了求解该NP难题的启发式算法。仿真结果表明,该模型和算法可以有效解决无线回传拓扑中的站点规划问题,在降低算法复杂度的同时具有较好的适用性和有效性。

摘要：针对城市环境卫生提出的对市民生活垃圾进行分类回收的要求,考虑计算机卷积神经网络在图片分类中的强大表现,提出了基于深度学习中卷积神经网络对垃圾图片处理以及输出识别的新模型与方法。针对目前图像局部特征表达存在的复杂性,模糊性等不足,采用特征多层池化以及系统神经网络学习的方式进行优化。同时在ResNet101模型的基础上设计并构建了基于CNN(Convolutional Neural Network)算法的新模型框架,此系统模型也能实现端与端的实时识别。新模型提高了对训练样本图像信息提取的精确度以及图片识别的准确率,实验表明识别准确率平均提高了10%。为未来实现人工智能垃圾分类提供图像识别模型基础。