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

聚酰亚胺（polyimide，PI）由于具有较好的力学性能、优异的耐化学性、良好的介电性能和高温稳定性，被认为是一种应用前景广泛的高温工程聚合物。聚酰亚胺的各类制品如薄膜、涂料、胶黏剂、光电材料、先进复合材料、微电子器件、分离膜以及光刻胶等已经被广泛应用于电子信息、防火防弹、航空航天、气液分离以及光电液晶等领域。聚酰亚胺气凝胶（PIA）是由聚合物分子链构成的相互交联的三维多孔材料，结合了聚酰亚胺和气凝胶的优异性能，使其不但具有聚酰亚胺的优异特性，而且具有气凝胶的轻质超低密度、高比表面积、低导热系数以及低介电常数等突出特点，因此聚酰亚胺气凝胶材料迅速发展成为性能优异的有机气凝胶之一，并且在航空航天、电子通讯、隔热阻燃、隔音吸声以及吸附清洁等领域展示出广阔的应用前景。鉴于该材料的这些特质，本文对聚酰亚胺气凝胶的制备方法、影响因素（溶剂效应、单体结构和固含量）以及应用进行了论述，并对聚酰亚胺气凝胶材料的未来发展进行了展望

《谁的本领大》ppt课件1_《谁的本领大》1课时

同步定位与地图构建技术（SLAM）是当前机器人领域的重要研究热点，传统的SLAM技术虽然在实时性方面已经达到较高的水平，但在定位精度和鲁棒性等方面还存在较大缺陷，所构建的环境地图虽然一定程度上满足了机器人的定位需要，但不足以支撑机器人自主完成导航、避障等任务，交互性能不足。随着深度学习技术的发展，利用深度学习方法提取环境语义信息，并与SLAM技术结合，越来越受到学者的关注。本文综述了环境语义信息应用到同步定位与地图构建领域的最新研究进展，重点介绍和总结了语义信息与传统视觉SLAM在系统定位和地图构建方面结合的突出研究成果，并对传统视觉SLAM算法与语义SLAM算法做了深入的对比研究。最后，展望了语义SLAM研究的发展方向

1、课程简介:水彩画是绘画领域中的一个独立的画种也是设计专业的一门重要的专业课。水彩画工具简便,色彩清新、明快、水分流畅,具有独 特的艺术魅力。它也是设计人员表达设计意图、收集素材的重要手段。 是学生掌握色彩理论知识的重要手段。 2、地位和任务:水彩课的地位在色彩方面是极其重要的。它是色彩教学领域的基础课。其任务是通过水彩画的学习,使学生掌握用水彩画表现客 观对象的基本规律和技巧。学习到色彩理论知识,为以后的设计课打下基础。并提高学生的艺术修养和审美能力

多聚焦图像融合是计算机视觉领域中的一个重要分支，旨在使用图像处理技术将同一场景下的聚焦不同目标的多张图像中各自的清晰区域进行融合，最终获得全清晰图像。随着以深度学习为代表的机器学习理论的突破，卷积神经网络被广泛应用于多聚焦图像融合领域，但大多数方法仅关注网络结构的改进，而使用简单的两两串行融合方式，降低了多图融合的效率，并且在融合过程中存在的失焦扩散效应也严重影响了融合结果的质量。针对上述问题，在显微成像分析的应用场景下，提出了一种最大特征图空间频率融合策略，通过在基于无监督学习的卷积神经网络中增加后处理模块，规避了两两串行融合中冗余的特征提取过程，实验证明该策略显著提高了多张图像的多聚焦图像融合效率。并且提出了一种矫正策略，在保证融合效率的情况下可有效缓解失焦扩散效应对融合图像质量的影响

二氧化碳相变致裂作为一种环境友好的绿色破岩技术，具有破岩效率高、振动小、无污染等优点，近年来已成为岩石破碎与开挖领域的热门研究课题，相关研究发展迅速。大量学者运用理论分析、实验研究和数值模拟等手段对二氧化碳相变致裂技术进行了广泛探究，并取得了一些有益进展。通过对现有相关研究成果的调研分析，阐述了二氧化碳相变致裂技术的破岩机理，回顾了二氧化碳相变致裂荷载特征及其测试手段，归纳了致裂荷载表征方法，概括了致裂荷载与致裂效果的主要影响因素，分析了二氧化碳相变致裂的有害效应，总结了二氧化碳相变致裂技术在多领域的应用，并探讨了二氧化碳相变致裂当前存在的问题与未来挑战，以期为二氧化碳相变致裂技术的理论研究和工程应用推广提供参考

三十多年来，多种层状金属复合材料的制备方法应运而生，蓬勃发展，包括爆炸复合法、轧制复合法、热压扩散法和沉积复合法等。爆炸复合法在中厚板的制备上具有不可替代的优势，其产品广泛应用于军工、船舶、电力和化工等领域。轧制法可以批量生产大尺寸层压板，应用最为广泛，目前层压板已经广泛用于汽车、船舶和航空航天等领域。真空热压扩散法由于可以避免氧气等气体的污染，几年来在Ti/Al、Ti/TiAl和Ti6Al4V/TiAl层状复合材料的制备上备受关注。沉积复合法制备的层状金属复合材料在作为耐蚀、耐磨涂层，高强导线，人体植入材料方面表现出巨大的潜力。在综述层状金属复合材料发展历程的基础上，介绍了层状金属复合材料的制备方法及各自的优缺点，并对层状金属复合材料目前在国内外的研究现状进行了分析和介绍

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

有机相变材料具有热存储密度高、自身温度和体积变化小、腐蚀性小和化学性质稳定等优点，能有效提升不可再生能源的利用率，是一种绿色节能环保材料，在新能源开发和热能储存领域起着至关重要的作用。然而，有机相变储能材料普遍存在相变过程中熔融泄漏和热导率低的问题，严重制约了相变材料的实际应用。因此，相变材料的封装定形和导热强化成为近年来的研究热点。本文针对有机相变材料普遍存在的泄漏和热导率低问题，综述了有机相变材料的封装技术和导热强化技术的基本方法及最新研究成果，并总结了复合相变储能材料的能量转换机理，浅谈了复合定形相变储能材料在建筑节能、太阳能和电子设备等领域的应用情况。最后，对未来复合定形相变储能材料发展的研究重点和方向进行了展望