摘要：针对遥感图像全色锐化中存在光谱分布不均、空间细节缺失的问题,提出一种融合跨阶段局部网络(CSPNet)与无参数注意力(SimAM)的遥感图像锐化方法。首先,在主干结构中引入CSPNet,利用普通卷积加跳连的方式替代特征提取中的残差块,以缓解梯度冗余,提升模型学习力。其次,添加SimAM块,直接从特征中推导出三维权重,而后反向优化提取到的特征,使得模型能提取到更深层次的特征信息。最后,设计一种可学习作差参数来控制相减权重,以便突出融合图像的边缘信息。实验结果表明,所提方法不仅能改善模型的梯度冗余,还能进一步提升融合图像的空谱分辨率。

摘要：介绍了一种采用Browser/Server结构、在视频服务器上内置一个嵌入式Web服务器、基于嵌入式Linux视频的网络监控系统。重点阐述了其服务器端的设计。

摘要：现有知识追踪研究大多使用习题蕴涵的知识点等内隐信息或历史交互数据等外显信息建模习题表示,没有注意到内外信息的异质性特征,缺乏对习题内外信息的异质融合。针对上述问题,提出了融合内外异质信息的知识追踪模型。首先,基于知识点等内隐信息,计算历史知识点与当前知识点之间的相关程度,刻画历史知识点对当前知识点的影响,建模习题的内隐表示;其次,基于交互数据等外显信息,计算历史习题与当前习题之间的相关程度,获取历史习题对当前习题的影响,建模习题的外显表示;再次,基于上述习题的内外表示,使用通道注意力机制融合得到习题的内外异质表示,从而预测学习者的作答表现。为了验证提出模型的性能和有效性,选取了四个相关的基线模型,在三个真实数据集上进行了对比实验。实验结果表明:在性能方面,提出的模型在多个评价指标上均取得较好的效果;在有效性方面,消融实验证明了提出的模型可以更好地根据内外信息建模习题表示;在应用方面,设计智慧学习环境证明了提出的模型在实际教学场景中的可用性。

摘要：针对工业制造中金属表面缺陷检测的检测精度低、漏检率和误检率高等问题,文章提出了一种改进YOLOv8的金属表面缺陷检测模型。首先采用CG模块替换掉Backbone的下采样卷积模块,增强模型的上下文信息理解能力;其次采用RepGFPN模块替换原始的特征金字塔网络,提高模型的多尺度特征提取能力;最后通过对检测头重设计,提出GDetect模块,提升模型的整体性能。实验结果表明,改进后的模型在GC10-DET数据集中准确率、召回率和m AP@0.5达到了71.2%、72.4%和74.5%,分别提高了2.8%、8.1%和6.0%,参数量和计算量分别减少了6%和22%。同时在PASCAL VOC和NEU-DET数据集验证了模型在不同数据集下的鲁棒性和泛化能力,提高了对目标的检测精度。所提出的改进模型在金属缺陷检测领域取得了显著进展,提高了检测精度,解决了常见问题,并在保持轻量级的同时实现了较高的性能,为金属表面缺陷检测提供了一种高效且可行的解决方案。

摘要：缺陷检测是重要的质量保障手段,为了避免错检、漏检情况的发生,提高检测的准确率,提出了一种基于改进YOLOv7的PCB裸板缺陷检测算法。在原有Conv_BN_SiLU模块的基础上引入了SE_block注意力机制激励网络关注更需要关注的信息通道,同时利用更容易增强激活空间灵敏度且能显著改善图像视觉的FReLU激活函数替换原有的SiLU激活函数,设计出了新的Conv_BN_SE_FReLU模块。在特征融合网络中增加了更多的特征融合通路,不仅加入了浅层stage2的特征图丰富图像的细节信息,还将stage3、stage4和stage5直接与P3、P4和P5层相连以减少融合过程中信息的损耗。实验结果表明,在保证训练条件一定的情况下,改进后的YOLOv7的mAP值达到95.89%,F1因子达到95.32%,相较于原始模型分别提高了3.36%和3.91%,在提高了检测精度的同时,验证了空间特征提取、浅层特征信息、多信息融合通道以及注意力机制在小目标识别上的优势。

摘要：在Bayes准则和Fisher准则的启发下，设计了一种利用计算机可视化技术直接进行分类的方法。利用平面直线围成区域的数学模型，设计了一种平面直线区域的分割算法，给出了该算法实现的具体步骤。实例应用表明该方法简洁、有效，对生产实践具有一定的可行性和实用性。

摘要：系统通过下位机PCl04采集三相电流或电压等交流信号，经过初步的算法处理后，计算出电压、电流、有功功率、功率因素等，然后通过无线数传电台发送到中心站．并进一步处理数据，根据电压、电流曲线图以及示功图可以实时连续监测到停机、停注、断杆、欠载、超载、电泵抽空等油井异常工况并及时进行声光报警。给出了系统的硬件布置图和软件设计流程图及设计时应注意的问题。

摘要：针对多肉植物种类多,类内差异大、类间差异小,数据难收集,导致传统分类算法不能有效解决多肉植物图像分类的问题,提出一种基于对比学习的多肉植物图像分类网络CL_ConvNeXt。该网络以ConvNeXt为基础结构引入对比学习思想,在网络中间层添加非线性投影层(Projection head)作为辅助分类器来帮助模型对浅层网络进行特征提取;在一个批处理中通过数据增强来构造正样本,将剩余样本看作负样本;将交叉熵损失函数和对比损失函数进行加权计算,重新设计新的损失函数计算方法,实现单阶段模型训练。训练时采用迁移学习将预训练权重迁移到模型中来提高模型训练时的收敛速度,通过优化各种策略和参数来进一步提升模型的识别准确率。结果表明,在自制的190类多肉植物数据集中,在使用相同训练策略和环境配置的情况下,最终模型CL_ConvNeXt对多肉植物图像分类识别准确率达到了91.79%,较原ConvNeXt模型结构的识别准确率提升了12.24个百分点,对解决多肉植物图像分类识别问题有较好的效果。

摘要：HZ25—3油田是中国海上某探区第一个用钻采平台开发的边际油田。油田构造幅度低，油层多且薄，储量规模小。针对两个油藏油层薄、非均质性强、连续性差的特点，首先精细设计了两口水平井的轨迹，其次应用近钻头的方位密度及成像使水平井成功着陆在距砂岩顶0．5m的储层中。并通过地层边界探测技术结合三维地质模型的实时更新技术进行随钻跟踪、实时调整井眼轨迹，在不到2．0m的薄油层中钻水平段420～500m，砂岩钻遇率达80％以上。初期日产油达400m^3以上，水平井开发取得了良好的效果，同时提高了边际油田的经济效益。

摘要：本文主要针对GPRS在无线监控数据传输方面的应用,介绍了一种基于GPRS网络的嵌入式助航标志远程监控系统的设计方法。方案利用GPRS的Internet接入功能,通过对现场助航标志各参数的采集,利用W77E58单片机和GPRS终端设备,实现数据的实时采集和传输,达到了对助航标志遥测遥控的目的。