摘要：传统的风格迁移技术都是采用手工推理计算,不仅耗时耗力,而且效果也不理想。本文提出一种艺术风格的神经算法,基于卷积神经网络和深度学习TensorFlow框架,利用VGG-19网络提取特征,采用Gram矩阵提取风格图像中的纹理和颜色信息,从而和包含内容的原始图像融合,形成一幅既有原始内容又有风格图像的艺术风格的新图像。实验结果表明,VGG-19网络的低层卷积层很好的保留了原始图像的内容,高层卷积层渐渐的融入了风格图像的艺术风格。

摘要：为了解决电缆故障定位精确度不高的问题,设计了一种基于FPGA的电缆故障检测系统,采用低压脉冲反射法,借助QuartusⅡ软件提供的锁相环PLL控制低压脉冲交叉收发隔离电路产生纳秒级窄脉冲作为脉冲源。详细论述了低压脉冲反射法的设计原理、硬件结构框图以及模块内部设计原理图,采用基于FPGA的全同步数字测频模块化设计,大大提高了检测系统的可靠性,优化了检测系统的综合性能。实验数据表明,该检测系统构成的实验平台可以适应不同长度数传电缆故障点的测量,满足现场测试要求。

摘要：针对目前现有方法提取出的人脸区域准确度低的问题,提出一种最大熵轮廓提取下的脸部区域自适应提取算法。使用最大熵阈值化方法对图片进行二值化处理,将处理后得到的图像的轮廓作为水平集的初始演化曲线,减少从初始曲线演化到人脸轮廓附近这一过程的演化次数,用自适应的权重系数取代CV (Chan-Vese)模型面积项的系数,使模型能够根据图片的信息自适应演化,提高模型的自适应性。使用自采集人脸库(男女各20人,每人20张不同光照、姿态的图片)中的图片进行实验,实验结果表明,该算法比图割算法和传统的水平集算法在人脸区域提取方面具有更高的准确度。

摘要：为解决在人脸识别、表情识别等过程中,大规模姿态变化和遮挡等复杂环境下无法实现精确面部对齐的问题,提出一种深度回归网络(deep regression networks)下的人脸对齐方法。使用深度卷积神经网络对测试样本进行头部姿态估计并初始化人脸形状,降低头部姿态对人脸对齐造成的影响,在深度回归网络下进行局部回归微调,实现抗遮挡人脸精确对齐,使用图基的双权重函数作为训练深度回归网络的损失函数,减小训练过程中异常值的影响。选用300W和COFW人脸数据集进行测试,实验结果表明,该方法相比其它方法具有较强的鲁棒性,可实现大规模姿态变化和遮挡下人脸的精确对齐。

摘要：为解决传统SIFT模型在人脸匹配时存在的相似区域误匹配问题并满足实时要求,提出一种RISIFTTF(rotation invariant SIFT with texture feature)模型下的快速人脸匹配方法。将RITF(rotation invariant texture feature)与SIFT融合,形成RISIFTTF模型,通过GPU对构建高斯差分金字塔和检测定位极值点等步骤并行加速。选取来自FERET和自采集的人脸库,对比优化前后的结果,对比结果表明,对于FERET库,配准率提高了8.23%-12.76%,加速比提高了5倍-6倍;对于自采集库,配准率提高了11.53%-14.21%,加速比提高了4倍-5倍,实现了对传统模型的优化与加速。

摘要：班团协同运行对于强化班级团支部建设、夯实共青团基层建设、提升共青团的细胞活力具有重要意义。但在推动班团协同运行改革中,院级层面却存在着主观动力不强、执行能力不够和缺乏方法论指导等问题,导致班团协同运行推动不力、协同运行不足、突破不够及执行不到位。为了让班团协同运行在院级层面快速开展、有序推进和自主运行,需要在院级层面进行班团协同运行的顶层设计。本文从班团协同运行院级层面顶层设计的概念解析、重要意义和探索三个方面进行了具体阐述。

摘要：基于神经网络的生物特征识别通常需要大量训练样本,目标数据集不足使得神经网络难以获得实际应用。在小样本声纹识别中,为提高识别的准确率,结合卷积神经网络与迁移学习提出一种基于小样本的说话人识别方法。在卷积过程中引入快速批量归一化(fast batch normalization,FBN),提高深度神经网络收敛速度。将预训练模型中的全连接层改为RBM(restricted Boltzmann machine),用小样本声纹训练RBM和分类器,RBM能够进一步学习小样本声纹特有的高阶特征,消除在迁移过程中声纹数据集间的差异。选取包含400人的AISHELL-ASR0009-OS1语音数据库及实验室自采的20人语音库进行实验,实验结果表明,融合FBN的神经网络相比原始网络的训练时间减少了35.6%,最优方法相比其它两种方法识别率提高了9.7%-41.3%,验证了所提方法的可行性和有效性。

摘要：美国卡特彼勒公司(Caterpillar,简称CAT)生产的挖掘机因为质量和性能优良,在我国拥有大量的客户,其发动机的维修资料很少,特别是其电控模块资料都没有公开,维修需借助专用工具。通过对CAT 320D型发动机的电控模块(ECM)进行测试分析,设计了一种针对CAT挖掘机发动机的远程诊断系统,该系统主要包括数据源端、数据采集发送部分和远程终端3个部分。硬件实现部分主要是数据采集发送部分,以FPGA芯片EP4CE10E22为控制核心,连接一个GPS模块和一个4G通信模块,实现从ECM的CDL接口输入输出数据,并通过4G模块发送到远程终端。软件主要包括两部分,一部分是数据采集硬件上的FPGA程序设计,另一部分是远程终端PC机上的程序设计。系统使用直观、简单,使发动机的检修变得很容易,大大缩短故障时间,能减少施工方的经济损失。

摘要：针对传统机械式传感器对永磁同步电机控制系统带来的成本高、可靠性较低、性能不稳定以及在复杂工况不易维修等问题,提出了一种基于模型参考自适应(MRAS)来估算电机速度和转子位置的方法,针对传统指数趋近律存在的趋近速度较慢、系统抖振较大等不足,引入了系统状态变量的幂次项,设计了一种改进的指数趋近律,并对传统符号函数进行了平滑处理,基于此设计了改进的滑模速度控制器,该设计方法能够根据系统状态与平衡点之间的距离进行自适应调整趋近律速度,有效的削弱了传统滑模速度控制器存在的抖振,最后在PSIM软件中搭建了整体仿真模型进行验证,仿真结果表明,MRAS无位置控制能够准确估算转子速度和位置,改进滑模速度控制具有更好的动态特性。

摘要：声波测井是地球物理勘探常用的方法,为便于已有声波测井仪器的检测维修以及新的声波测井仪器的开发测试,基于现场可编程门阵列(FPGA)设计了一种声波测井信号模拟器。在FPGA内部存储声波波列数据,通过串口接收产生模拟声波信号的频率、幅度和相位等参数,采用直接数字频率合成(DDS)技术输出波形数据,利用并行高速视频数字/模拟转换器(DAC)生成2路模拟声波测井信号。软件仿真和硬件测试结果表明,设计的声波测井信号模拟器运行稳定,具有精度高、频率范围宽、配置灵活等特点,兼容软件命令启动和硬件发射脉冲启动2种模式,可直接应用于油田声波测井仪器的检测维修工作中,也可为声波测井仪器软硬件系统的研制提供测试环境的支持。