随着无人工厂、智能安监等技术在制造业领域的深入应用，以视觉识别预警系统为代表的复杂环境下动态识别技术成为智能工业领域的重要研究内容之一。在本文所述的工业级视觉识别预警系统中，操作人员头发区域由于其具有移动形态非规则性、运动无规律性的特点，在动态图像中的实时分割较为困难。针对此问题，提出一种基于SiamMask模型的时空预测移动目标跟踪算法。该算法将基于PyTorch深度学习框架的SiamMask单目标跟踪算法与ROI检测及STC时空上下文预测算法相融合，根据目标时空关系的在线学习，预测新的目标位置并对SiamMask模型进行算法校正，实现视频序列中的目标快速识别。实验结果表明，所提出的算法能够克服环境干扰、目标遮挡对跟踪效果的影响，将目标跟踪误识别率降低至0.156%。该算法计算时间成本为每秒30帧，比改进前的SiamMask模型帧率每秒提高3.2帧，算法效率提高11.94%。该算法达到视觉识别预警系统准确性、实时性的要求，对移动目标识别算法模型的复杂环境应用具有借鉴意义

C++的标准输入输出流 C++中提供了一套输入输出流类的对象，它们是cin 、cout和cerr，对 应c语言中的三个文件指针stdin、stdout、stderr，分别指向终端输入、 终端输出和标准出错输出（也从终端输出）。cin与>>一起完成输入 操作，cout、cerr与<<一起完成输出与标准错误输出。利用cin和cout 比C语言中的scanf和printf要方便得多，cin和cout可以自动判别输入输 出数据类型而自动调整输入输出格式，不必像scanf和printf那样一个 个由用户指定。使用cin，cout不仅方便，而且减少了出错的可能性。 对于输出来说，我们像以上方式调用就可以了，对于输入来说，我 们以如下方式调用即可：

利用氧气吹炼镍锍直接得金属镍,其关键在于去锍保镍。本文利用选择性氧化原理,提出氧化转化温度的概念。热力学分析指出,去硫保镍的条件是:1、镍锍熔体用O2开吹的温度必须超过该组成硫、镍氧化的转化温度;对含硅20-25%的镍硫,其开吹温度不能低于1350-1400℃。2、随着熔体中硫含量的减少,相应地硫、镍氧化的转化温度随之增高。吹炼操作必须迅速进行,以保证熔池温度上升的速度永远高于转化温度增高的速度。硫、镍氧化的转化温度可用一步法按下列反应[S]+2NiO（s）=2[Ni]+SO2进行计算。热力学分析又指出:1.镍锍内含铜全部留在熔体之内,在吹炼过程中不被氧化。2.镍锍中的铁最易被氧化,但当降低到0.8—1.0%后即不能被氧化而以残铁留在熔体之内。3.镍铳含钴如小于1%也将留在熔体之内。通过在卡尔多斜吹旋转炉进行的半工业吹炼实验,在采用上列热力学推论得出的去硫保镍条件下,硫能顺利地降到1—2%,充分地证明了理论成功地指导了实践,克服在初期探索性试验中遇到大量镍氧化的困难。在吹炼末期,由于熔体中硫的扩散速度减减慢,熔池表面逐渐有NiO层累积。采用不吹氧空转还原,可进一步去硫而提高镍的回收率。镍的直接回收率大于90%,而总回收率大于95%。镍的主要损失来自高温下镍及其氧化物的挥发熔体中残铜、残铁及残钻的存在也通过实验予以证实。动力学分析指出，熔体中硫的扩散是脱硫反应的控制性环节。硫的传质系数β及扩散系数D与温度T的关系式分别为：\\[\\begin{array}{l}{\\rm{\\beta = 8}}{\\rm{.30e \\times p(}}\\frac{{{\\rm{ - 25000}}}}{{{\\rm{RT}}}}{\\rm{)}}\\\\{\\rm{D = 8}}{\\rm{.30 \\times 1}}{{\\rm{0}}^{{\\rm{ - 2}}}}{\\rm{e \\times P(}}\\frac{{{\\rm{ - 25000}}}}{{{\\rm{RT}}}}{\\rm{)}}\\end{array}\\]镍锍是火法冶金提镍的中间产物。从镍锍提制金属镍通常采用两种方法:(1)直接电解;(2)