为实现结晶器过程可视化和辅助漏钢预报技术，提出一种等值线区域填充法快速高效绘制直观的结晶器在线热像图的方法.该方法通过离散数据网格化、等值线生成和等值多边形填充绘制云图.其中，等值线生成采用网格序列法和单元剖分法结合，避免了已往的等值线追踪和二义性问题，高效准确，实现简单.将该方法与扫描母元法相比，前者绘制云图速度快，保证了精度和质量，优于后者，且算法复杂度的分析也证明了前者时间效率较高.实际应用结果表明，该方法绘制的结晶器在线热像图能很好地反映正常和非正常情况下结晶器内部温度场的特征，可满足实际生产要求

以光流法为依据,提出了一种基于光流方向信息熵(entropy of oriented optical flow,EOF)统计的方法捕捉微表情关键帧.首先,采用改进的Horn-Schunck光流法提取视频流中相邻两帧图像的微表情运动特征;其次,采用阈值分析法筛选出投影速度模值较大的光流向量;之后,采用图像信息熵统计光流变化角度,进而得到视频序列的方向信息熵向量,通过对熵向量的分析,实现微表情关键帧捕捉;最后,本实验采用芬兰奥卢大学的SMIC微表情数据库和中国科学院心理研究所傅小兰的CASME微表情数据库作为实验样本,通过与传统的帧差法比较,证明了本文提出的算法优于帧差法,能够较好地表现出微表情变化趋势,为微表情识别提供基础

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

天目山区域毛竹林优势取代阔叶林所致生物多样性降低的研究 乌蔹莓花序结构及其与生长繁育方式关系 天目山南大门草丛植物群落演替初期格局与机制探究 天目山灯下蛾类群落多度与体长的相关性探究 天目山低山地区两条路线7月常见鸟类比较和多样性估计 天目山灯诱昆虫多样性调查 不同成分糖醋液诱捕天目山昆虫的有效性探究 基于ITS序列对⻄天目⼭地区⼤型真菌的分类鉴定 探究喜旱莲子草的入侵程度对群落草食作用的影响 天目山倒木生物多样性研究 一年蓬及小飞蓬入侵程度对昆虫群落多样性的影响 蕺菜苞片在吸引昆虫访花过程中的作用

人类只有一个基因组,大约有5-1万个基因。人类基 因组计划是美国科学家于1985年率先提出的,旨在阐 明人类基因组30亿个碱基对的序列,发现所有人类基 因并搞清其在染色体上的位置,破译人类全部遗传信 息,使人类第一次在分子水平上全面地认识自我。计 划于1990年正式启动,这一价值30亿美元的计划的目 标是,为30亿个碱基对构成的人类基因组精确测序, 从而最终弄清楚每种基因制造的蛋白质及其作用。打 个比方,这一过程就好像以步行的方式画出从北京到 上海的路线图,并标明沿途的每一座山峰与山谷。虽 然很慢,但每一座山峰与山谷。虽然很慢,但非常精 确