针对传统算法在抗光照变化影响、大位移光流和异质点滤除等方面的不足,从人类视觉认知机理出发,提出了一种基于机器学习和生物模型的运动自适应V1-MT (motion-adaptive V1-MT,MAV1MT)序列图像光流估计算法.首先,引入基于ROF模型的结构纹理分解(structure-texture decomposition,STD)技术,有效解决了光照和色彩变化的影响.其次,利用多V1细胞加权组合及非线性正则化模拟MT细胞模型,并结合岭回归训练学习得到运动自适应的权重,解决对目标的运动速度感知问题.最后,引入由粗到精的增强方法和图像金字塔局部运动估计采样,将V1-MT运动估计模型应用于实际大位移视频序列.理论分析和实验结果表明,新方法能更加拟合人眼视觉信息处理特性,对视频序列具有普适、有效、鲁棒的运动感知性能

社会化的物流需求是物流资源配置非常重要 的动力,它的结果是物流活动的社会化。 从当前社会经济发展水平来看能提供最高水 平的物流服务的是能够为物流需求承担完整的 物流服务商,现在一般称为“第三方”。 “第三方物流”是现代物流社会化和专业化的 先进形式

案例11第三方物流:科龙的战略性选择 中国目前正在成为世界家电的制造中心,同国际一流的企业比较,物流是制造企业最后 也是最有希望降低成本、提高效益的环节。科龙通过参股专业的物流公司,在家电生产企业 和物流服务商之间利用资本纽带关系,构建家电物流的平台,开创了国内家电企业向第三方 物流转型的路子

在某些特殊的应用场合,可能需要在结构件的某个面上施加某个坐标方向的随坐标位置变 化的压力载荷,当然,这在一定程度上可以通过 ANSYS表面效应单元实现。如果利用 ANSYS的 参数化设计语言,也可以非常完美地实现此功能,下面通过一个小例子描述此方法。 !!!

针对BP神经网络训练时间长的问题,采用基于案例推理的方法预测精炼开始钢水温度.首先,应用层次分析法确定影响精炼开始钢水温度的各个因素的权值,并使用灰色关联度来计算案例的相似度,克服了传统相似度计算方法在案例信息不完整的情况下无法获取准确结果的缺点.然后,提出一个包含类选、粗选、精选和择优的四步检索方法,大大缩短了检索时间.最后,实验比较了人工神经网络和基于案例推理两种方法,结果表明基于案例推理比人工神经网络具有更高的命中率

本文选用薄晶体透射电镜法及x射线衍射定量相分析法研究10MOWVNb抗氢钢在γ→α转变过程中碳化物析出规律,观察到碳化物主要以相间沉淀,纤维状生长及位错上析出三种方式形成,通过对碳化物固溶温度估算及x射线定量相分析,进一步阐明在所给条件下析出的碳化物主要为V4C3。运用晶界相对入射电子束倾斜能显示二维晶界面特征方法,验证了Honeycombe提出的有关相间沉淀碳化物生核、长大的观点。文中对高温回火过程中,碳化物可能以恒温相间沉淀方式析出进行了初步探讨

1、清楚水资源及其水质污染监测的对象、目的、监测项目和主要的水质监测分析方法; 2、掌握水质在物理性质、金属化合物和非金属无机物、有机化合物监测的项目及监测方法; 3、掌握水质监测方案制订、水样采集保存和预处理以及底质监测

基于ANSYS软件建立了310 mm×360 mm断面大方坯连铸过程二维凝固传热数学模型,并采用窄面射钉试验及铸坯表面测温试验对模型的准确性进行了验证.通过模型研究了过热度、拉速和二冷比水量对铸坯中心固相率以及凝固坯壳分布的影响,并结合高碳耐磨球钢BU的高温拉伸试验结果,确定了最佳的拉速以及最优轻压下压下区间要求.通过工业试验对理论模型进行了验证,并分析研究了拉速对采用凝固末端电磁搅拌(F-EMS)以及凝固末端17 mm大压下量的轻压下技术生产310 mm×360 mm断面大方坯高碳耐磨球钢BU铸坯的偏析和中心缩孔的影响.结果表明:采用凝固末端电磁搅拌和轻压下复合技术,通过调整拉速优先满足轻压下压下区间要求,可显著降低中心偏析、V型偏析及中心缩孔,但如果仅达到凝固末端电磁搅拌位置要求时,则铸坯中心质量不会得到明显改善.拉速为0.52 m·min-1且轻压下压下区间铸坯中心固相率为0.30~0.75时,偏析和中心缩孔有很大程度的改善,不合理的压下量分配会引起铸坯出现内裂纹以及中心负偏析

第十五章电路方程的矩阵形式 本章教学重点 (1)图的矩阵表示 关联矩阵A单连支回路矩阵B单树支割集矩阵Q (2)矩阵形式的KCL、KVL (3)结点电压方程的建立

一、一般特征: 1.无根、茎、叶分化的单细胞体或为丝状体或裸露的原生质团。 2.菌类无叶绿素,无光合能力,是异养的原植体植物。异养:腐生或寄生的营养方式。这就是行异养生活方式。这就是行异养生活方式的生物分泌出酶到活的或死的基质上,把基质分解为可溶解的较小的分子,成为本身可以吸收的养料