摘要：This review offers an overview of the latest developments in metal-covalent organic framework(MCOF)and covalent metal-organic framework(CMOF)materials,whose construction entails a combination of reversible coordination and covalent bonding adapted from metal-organic frameworks(MOFs)and covalent organic frameworks(COFs),*** an emphasis on the MCOF and CMOF structures,this review surveys their building blocks and ***,the frameworks are classified based on the dimensions of their components(building blocks),namely,discrete building blocks and one-dimensional infinite building *** the first category,the materials are further divided into collections of two-and three-dimensional networks based on their *** the second category,the recently emerging MCOFs with woven structures are ***,the state-of-the-art in MCOF and CMOF chemistry has been laid out for promising avenues in future developments.

摘要：针对目前服装图像"以图搜图"方法主要依赖于服装分割及款式等特征提取的结果,导致检索准确率低的问题,提出一种基于联合分割和特征匹配的服装图像检索方法.首先结合辅助数据集对输入的待检服装图像进行联合分割;然后基于分割出的待检图像的服装区域提取其颜色和Bundled特征,并与检索数据集中的图像特征进行相似度计算,以实现特征匹配;最后按照相似度高低顺序输出检索结果.实验结果表明,该方法能准确地分割并检索出与待检服装相似的服装;在数据集中的分割结果较目前存在的已知方法准确率提高近15%,各类服装的检索准确率均有较大的提高.

摘要：针对缺少民族服装语义标签、局部特征繁杂等因素导致少数民族服装图像检索准确率低的问题,提出一种结合标签优化和语义分割的服装图像检索方法.首先基于自定义的少数民族服装通用语义标签和民族服装语义标签,构建视觉风格分析概率模型进行标签优化;然后在全卷积网络结构基础上加入侧分支网络和全连接条件随机场,结合带有标注对和优化语义标签的训练图像对待检图像进行语义分割;最后采用多任务的深度监督哈希算法将语义分割结果哈希映射为二进制码,通过相似度计算对少数民族服装图像进行检索并输出结果.在构建的少数民族服装图像集上的实验结果表明,该方法能够有效地提高少数民族服装图像语义分割和检索的准确率.

摘要：针对服装图像大多基于简单款式的粗粒度分类导致分类准确率较低的问题,以款式多样的时尚女装为例,提出一种款式特征描述符的服装图像细粒度分类方法.首先结合时尚女装训练集对输入的待分类时尚女装图像进行部件检测;然后分别提取部件检测后时尚女装图像以及训练图像的HOG, LBP,颜色直方图和边缘算子4种底层特征,得到特征提取后的图像;再将自定义的款式特征描述符与提取到的4种底层特征进行匹配,采用随机森林和多类SVM对时尚女装款式和属性进行监督学习;最后实现时尚女装图像的细粒度分类并输出结果.实验结果表明,该方法能准确地检测并分类出不同服装,提高了服装分类的精度和准确率,能较好地满足实际应用中的需求.

摘要：针对着装场景中由于人体姿态、边缘轮廓、服装配饰的复杂性以及着装部位关节点被遮挡等因素导致人体解析精度较低的问题,提出一种结合边缘轮廓和姿态特征的人体精确解析模型.首先采用残差网络ResNet-101作为主干网络表征输入人体图像进行初步人体解析,得到粗解析特征;然后构建边缘轮廓模块,结合上采样后的全局和局部特征得到人体边缘轮廓;再基于着装姿态定义着装姿态损失函数,通过姿态估计模块提取人体姿态特征;最后联合粗解析特征、边缘轮廓和姿态特征,并定义结构损失和人体解析损失的组合函数输出精确的解析结果.在多个数据集上的实验结果表明,该模型的mIoU评测指标提高了1.96%,在人体的着装姿态和部位遮挡等方面获得了更准确的语义分割结果,能有效地提高着装人体解析的精度.

摘要：针对三维人体重建中服装视觉信息表示模糊的问题,提出一种多阶段优化的三维人体重建方法.首先对输入的人体图像进行预处理,分别提取其语义特征、明暗特征和高频特征;然后基于局部深度特征构建有向距离场,隐式表征三维人体的几何形状;再构建着装层次表示模块,通过定义着装层次损失函数感知服装语义上下文信息,并优化有向距离场,生成粗糙的三维人体模型;最后结合明暗特征和高频特征捕获服装褶皱细节,并在UV空间内定位褶皱位置,优化生成精细的三维人体模型.在BUFF数据集上的实验结果表明,所提方法的法线L2误差和倒角距离误差分别为0.13和1.30,较已有方法降低了13%和2%,能够提高三维人体重建的精度,生成具有服装款式、着装层次和褶皱细节的三维人体模型.

摘要：近年来,针对电子病历文本的研究受到越来越多的关注,而相关疾病预测模型很少注意到病历文本中记录独立分布的半结构化形式以及语义关系复杂的特点,故该文提出了一种基于加权层级注意力机制的辅助诊断方法,设计加权累加法将普通句向量转换为结构弱关联句向量,并构成词、句、文档层级结构注意力机制来提高模型结构学习能力,此外,设计监督层用于缓解语义关系复杂造成的学习偏置问题,以辅助模型的训练效果。在真实数据集中进行验证表明,该文模型优于当前主流的深度学习模型,取得了较好效果。

摘要：本文通过分析锻造模具研究现状和生产悬垂线夹锻造模具所用材料性能,提出精密模锻模具的有效设计。通过工艺实验,确定了其结构尺寸、锻造工艺流程、锻造温度以及热处理状态等因素对悬垂线夹体成形工艺与性能的影响。利用工艺实验进一步优化和改善了锻件的结构与尺寸,有效克服模锻过程中出现的夹层、充不满以及出模困难等技术难点。解决了模具性能偏低的问题,明确了脱模方式,对锻造与热处理的工艺参数与工艺流程进行了优化,最终得到具有良好外观与表面品质的产品。

摘要：设计了一种适用于电力电缆的温度在线监测系统,并对其温度监测结果的精确性展开了测试分析。首先介绍了温度在线监测系统的整体架构,随后分别从硬件选型、硬件电路设计,以及主程序设计等方面,概述了系统的软硬件设计要点,随后应用BP神经网络对温度传感器采集到的温度信号进行处理,预测电缆导体温度,达到远程在线监测的目的。系统测试表明,设计的电力电缆温度在线监测系统,监测温度与现场测量温度之间的误差率小于0.5%,测量结果精确度高,能够满足电力电缆温度监测需要。

摘要：为了抽取出更能反映文本主题的关键词,也为了解决文本关键短语抽取任务中主题信息缺失的问题,提出一种基于LDA和TextRank的单文本关键短语抽取方法。该方法利用LDA模型对语料库中的文本进行主题挖掘,并融入目标文本中的主题覆盖度和词语共现关系构建无向加权词图;引入节点词汇主题影响力因素根据词语主题相关性来修改节点间的随机跳转概率,在词图的基础上运用TextRank算法获取候选关键词排序;再利用bootstraping算法的思想迭代生成表意性更强的关键短语。实验表明,该方法可有效提取出表意性强且涵盖文本主题信息的关键短语。