摘要：显著目标检测(SOD)旨在模仿人类视觉系统注意力机制和认知机制来自动提取场景中的显著物体。虽然现有基于卷积神经网络(CNN)或Transformer的模型不断刷新该领域方法的性能,但较少研究关注以下两个问题:(1)此领域多数方法常采用逐像素点的密集预测方式以获取像素显著值,然而该方式不符合基于人类视觉系统的场景解析机制,即人眼通常对语义区域进行整体分析而非关注像素级信息;(2)增强上下文信息关联在SOD任务中受到广泛关注,但通过Transformer主干结构获取长程关联特征不一定具有优势。SOD应更关注目标在适当区域内其中心-邻域差异性而非全局长程依赖。针对上述问题,该文提出一种新的显著目标检测模型,将CNN形式的自适应注意力和掩码注意力集成到网络中,以提高显著目标检测的性能。该算法设计了基于掩码感知的解码模块,通过将交叉注意力限制在预测的掩码区域来感知图像特征,有助于网络更好地聚焦于显著目标的整体区域。同时,该文设计了基于卷积注意力的上下文特征增强模块,与Transformer逐层建立长程关系不同,该模块仅捕获最高层特征中的适当上下文关联,避免引入无关的全局信息。该文在4个广泛使用的数据集上进行了实验评估,结果表明,该文提出的方法在不同场景下均取得了显著的性能提升,具有良好的泛化能力和稳定性。

摘要：A good cooling circle should ensure that the system can work at an appropriate temperature in the requirements of power increase,engine compartment constraint and working demands for modern engineering machinery,which asks for a thorough understanding of system thermal loads before practical ***,traditional experiment method spends a long time,costs a huge resource but lacks efficiency,whereas virtual design can avoid the shortcomings of traditional method and can analyze operating states adequately with variable loads on engine,generator,drives,battery pack and HVAC ***,this paper focuses on a new virtual design method based on multi-dimension coupled simulation adopting Flowmaster software for initial prediction and CFX tool for further *** simulation results in different operating conditions are compared and validated with *** experiment and range analysis are used to explore key parameters of cooling *** research will be helpful in guiding future design and optimization of engineering machinery.

摘要：1项目源起与在地性的隐藏命题正如拉斐尔·莫内欧(Rafael Moneo)所一直坚持的,建筑在建成的一刻才被赋予意义。设计与施工的分置诚然极大地保障了项目效率和效果,但对传统技艺与当地文化蕴藏的蓬勃生命力却难以回应。在中国乡村振兴的浪潮中,那些遗存的特殊工匠技艺、乡土建造智慧、潜在建材工法,都有可能对项目的最终建成效果起到促进作用,却难以在设计阶段精确决定。

摘要：针对钢闸门传统设计工作中存在的设计方法不够合理,设计任务量大、效率低,设计与数字化工程建设需求脱节等问题,结合CAD/CAE技术与优化设计理念,深入探索了钢闸门数字化设计的新思路,形成了一套适用于钢闸门数字化设计的方法,并重点对其建模技术、模型转换技术及工程分析技术作了详细的阐述。在钢闸门模板数据库支持下,对某工程平面钢闸门进行数字化设计,在高效完成钢闸门三维参数化建模、有限元模型转换、结构计算及优化等设计内容的同时,最大程度实现了结构的安全性与经济性的统一。钢闸门数字化设计方法的应用有效提高了闸门的设计效率与质量,可为今后工程行业钢闸门数字化设计推广提供技术指导。

摘要：目前语音表决器中的语音模块多采用模拟信号处理,模拟语音信号传输过程中存在干扰、失真和数据信道不易扩展等缺点,同时语音模块与会议系统中其他模块数据格式不统一造成线缆连接复杂、系统集成度低。针对上述问题设计了一种基于TLV320AIC23芯片的数字语音表决系统解决方案。首先,该方案采用16 bit的语音信号采样数据,系统使用的模/数转换器和数/模转换器采用Σ-△过采样技术,抗干扰能力强;其次,对会议系统中的数据进行包装和解析,以便区分语音、表决、控制等不同数据,并采用时分复用方式实现并行传输;最后,根据不同的会议使用场景使用不同的并行传输策略。经验证该数字语音表决器可以克服语音系统中使用模拟信号存在的问题,提高了现有系统的通话质量,在会议系统中有更加广泛的使用场景。

摘要：声乐演唱是视觉与听觉综合的艺术.舞台表演则作为视觉、听觉、时间、空间于一体的艺术形式,可以更好地使表演者表达艺术情感与表现艺术作品,并且舞台表演实践可以检验声乐演唱的效果,二者紧密相连、相辅相成.本文通过对舞台表演与声乐演唱的关系的分析,来探讨舞台表演在声乐演唱的地位和作用,探讨舞台表演对声乐演唱的启示.

摘要：在达芬奇系列处理器TMS320DM6437平台上,以HOG特征描述目标特性,利用支撑向量机作为分类器完成垂直放置的摄像头获取图像中的人头检测,并采用Mean-shift技术完成进出人员的跟踪计数,实现了一个实时的嵌入式客流量统计模块。测试结果表明,该模块客流量统计精度高,数据处理速度快。

摘要：目的 通过融合颜色、深度和空间信息,利用RGB_D这两种模态数据的显著目标检测方案通常能比单一模态数据取得更加准确的预测结果。深度学习进一步推动RGB_D显著目标检测领域的发展。然而,现有RGB_D显著目标检测深度网络模型容易忽略模态的特异性,通常仅通过简单的元素相加、相乘或特征串联来融合多模态特征,如何实现RGB图像和深度图像之间的信息交互则缺乏合理性解释。为了探求两种模态数据中的互补信息重要性及更有效的交互方式,在分析了传统卷积网络中修正线性单元(rectified linear unit,ReLU)选通特性的基础上,设计了一种新的RGB和深度特征互补信息交互机制,并首次应用于RGB_D显著目标检测中。方法 首先,根据该机制提出了互补信息交互模块将模态各自的“冗余”特征用于辅助对方。然后,将其阶段式插入两个轻量级主干网络分别用于提取RGB和深度特征并实施两者的交互。该模块核心功能基于修改的ReLU,具有结构简单的特点。在网络的顶层还设计了跨模态特征融合模块用于提取融合后特征的全局语义信息。该特征被馈送至主干网络每个尺度,并通过邻域尺度特征增强模块与多个尺度特征进行聚合。最后,采用了深度恢复监督、边缘监督和深度监督3种监督策略以有效监督提出模型的优化过程。结果 在4个广泛使用的公开数据集NJU2K(Nanjing University2K)、NLPR(national laboratory of pattern recognition)、STERE(stereo dataset)和SIP(salient person)上的定量和定性的实验结果表明,以Max F-measure、MAE(mean absolute error)以及Max E-measure共3种主流测度评估,本文提出的显著目标检测模型相比较其他方法取得了更优秀的性能和显著的推理速度优势(373.8帧/s)。结论 本文论证了在RGB_D显著目标检测中两种模态数据具有信息互补特点,提出的模型具有较好的性能和高效率推理能力,有较好的实际应用价值。

摘要：通过对典型CBTC系统构架和功能设计等方面进行研究,提出了将联锁与区域控制器一体化系统设计方案,并对2种方式的CBTC系统进行了对比,一体化设计的区域控制器系统在系统架构、实现成本、性能和维护管理等方面更具备优势。

摘要：本文从舰船电力系统生命力的角度出发 ,对舰船电力系统的配置和设计进行了研究 ,讨论了电站的数量和配置、配电中心的安排和布置、电缆的选择和使用等 ,解决了选型设计、性能指标、试验验收等一系列问题 。