第一阶段:传统的光学装置及仪器,不能胜任对 复杂光信息高速采集和处理的要求 第二阶段:半导体集成电路技术,可以将探测器 件及电路集成在一个整体中,也可以将具有多个 检测功能的探测器件集成在一个整体中。其价格 低,体积小。例如,将图形、物体等具有二维分 布的光学图像转换成电信号的检测器件是把基本 的光电探测器件组成许多网状阵列结构,引人注 目的器件CCD就是一种将阵列化的光电探测与扫 描功能一体化的固态图像检测器件。它是把一维 或二维的光学图像转换成时序电信号的器件,能 广泛引用于自动检测、自动控制,尤其是图像识 别技术

问题的提出 据美国著名中国问题专家费正清教授在上一世 纪30年代的研究结果,1799年(清代中期)的 国内生产总值已占全世界GDP的44%,比今天 的美国还要强大。今天中国GDP仅占世界总量 比例的3.5%

谷歌的人工智能系统（AlphaGo）在围棋领域取得了一系列成功，使得深度强化学习得到越来越多的关注。深度强化学习融合了深度学习对复杂环境的感知能力和强化学习对复杂情景的决策能力。而自然语言处理过程中有着数量巨大的词汇或者语句需要表征，并且在对话系统、机器翻译和图像描述等文本生成任务中存在大量难以建模的决策问题。这使得深度强化学习在自然语言处理的文本生成任务中能够发挥重要的作用，帮助改进现有的模型结构或者训练机制，并且已经取得了很多显著的成果。为此，本文系统阐述深度强化学习应用在不同的文本生成任务中的一些主要方法，梳理其发展的轨迹，分析算法特点。最后，展望深度强化学习与自然语言处理任务融合的前景和挑战

图像分割是计算机视觉领域中的重要分支，旨在将图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域。随着计算机硬件计算能力的提高和计算方法的进步，大量基于不同理论的图像分割算法获得了长足的发展。因而选择合适的评估方法对分割结果的准确性和适用性进行综合评估，从而选择最优分割算法，成为图像分割研究中的必要环节。在综述14种图像分割评估指标的基础上，将其分成基于像素的评估方法、基于类内重合度的评估方法、基于边界的评估方法、基于聚类的评估方法和基于实例的评估方法五大类。在材料显微图像分析的应用背景下，通过实验讨论了不同分割方法和不同典型噪声在不同评估方法中的表现。最终，讨论了各种评估方法的优势和适用性

以高超音速火焰喷枪为研究对象，采用计算流体力学软件Fluent对高超音速火焰喷涂(HVOF)过程中的焰流流场以及粒子飞行过程进行数值模拟。HVOF系统以氧气为助燃气体，煤油为燃料。研究了加入粒子前喷枪内火焰焰流温度、速度和压力分布规律，采用离散相模型计算喷涂粒子的动力学飞行行为，探究了粒子大小、注入速度、球形度对粒子飞行行为的影响。发现最佳粒子粒径范围应为30～50 μm，在此范围内粒子均匀的分布在焰流中心，且为熔融状态，更易形成结合强度较高的涂层；小粒径粒子最佳注入速度为10～15 m·s?1，中等粒径粒子最佳注入速度为5～10 m·s?1，大粒径粒子最佳注入速度为1～5 m·s?1；与球形颗粒相比，非球形颗粒具有较高的阻力系数，在飞行过程中获得更大的动能和更少的热量

8.1概述 (1)吸收的目的:在化学工业种,将气体混合物种的各组分加以分离, 其目的是: ①回收或捕获气体混合物中的有用物质,以制取产品 ②除去工艺气体中的有害成分,使气体净化,以便进一步加工处理,如有害气体会使催化剂中毒, 必须除去;或除去工业放空尾气中的有害物,以免污染大气

为消除陡脉冲带来的干扰，分析了陡脉冲干扰的特点，建立了陡脉冲噪声数学模型，提出了基于变分模态分解（Variational mode decomposition, VMD）的心电信号滤波算法，提取叠加在心电信号中陡脉冲干扰分量、识别陡脉冲干扰分量并剔除陡脉冲干扰分量；为减少VMD分解层数、提高实时性并减少内存消耗，提出了心电信号预处理算法；针对医疗环境中的随机噪声伴随陡脉冲出现的情况，分析了VMD后子信号中随机噪声的特点，提出了基于VMD子信号能量估计的阈值去噪算法；利用变分模态分解的带通滤波器组特性，提出了基于变分模态分解子信号重组的QRS波群检测算法，配合滤波算法以提高心电信号特征检测精度。以添加了高斯白噪声和模拟陡脉冲干扰的MIT?BIH数据库心电信号和医疗环境中采集的心电信号为实验对象，分别实现对滤波算法和QRS波群检测算法的定量对比分析

一、主题内容与适用范围 本标准规定了用钼黄显色光度法测定饲料中总P量的方法本标准适用于配合饲料,浓缩饲料,预混合饲料和单一饲料。 二、原理 将试样中的有机物破坏、使P游离出来,在酸性溶液中,用钼酸铵处理,生成黄色的(N)PO NHV03316m3,在波长420nm下进行比色测定

晶体中电子在磁场中的运动时,采用有效质量近似后,电子做螺旋运动,其回转频率:

1.恒定磁场中的准经典运动