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文档格式:PPT 文档大小:201.5KB 文档页数:18
• 一、工商管理案例写作特点 • 二、案例学习与研究时的建议 • 三、以“阿里巴巴——电子商务生态系统”案例学习为例 • 四、案例分析辅导
文档格式:PDF 文档大小:0.99MB 文档页数:9
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
文档格式:PPT 文档大小:85.5KB 文档页数:5
可分为线性电阻电路、动态元件电路、电路方程的矩阵形式等。其 核心内容有基尔霍夫电流定律、电压定律、代维宁定理、替代定理、 结点电压法、一阶电路、二阶电路、相量法分析正弦稳态电路、互 感电压的确定、S域分析法、网络函数、电路方程的矩阵形式、Z参 数的确定等
文档格式:DOC 文档大小:34.5KB 文档页数:4
在网络和信息技术迅速发展的今天,面对电子商务的出现和兴起,企业最关心的是如何 通过电子商务解决供应链管理问题。本文通过研究上海贝尔的电子商务供应链管理战略实施 案例,分析了基于电子商务的供应链管理的要素,并对应用的关键切入点进行了探讨
文档格式:PDF 文档大小:798.92KB 文档页数:7
提出基于双向长短期记忆网络(bidirectional long short-term memory,BiLSTM)和前向神经网络的融合模型完成公共安全事件的触发词识别任务.首先通过BiLSTM提取整段文本的高层语义特征,避免了以往机器学习方法需要人工提取特征的问题,其次采用特征拼接并在前向神经网络中识别并分类事件触发词.实验结果表明相较于基准模型,本文方法在中文突发事件语料库(Chinese emergency corpus,CEC)上取得了更为突出的性能,Micro-F1值为78.47%.此外本文讨论了不同拼接特征在触发词识别任务中的重要性,对文本分析中3类特征(词性、句法、实体)的重要程度进行了比较和分析,得出句法特征对于事件触发词识别任务助益最大的结论
文档格式:PPT 文档大小:579KB 文档页数:65
2.1 物理层的基本概念 2.2 数据通信的基础知识 2.2.1 数据通信系统的模型 2.2.2 有关信道的几个基本概念 2.2.3 信道的极限容量 2.2.4 信道的极限信息传输速率 2.3 物理层下面的传输媒体 2.3.1 导向传输媒体 2.3.2 非导向传输媒体 2.4 信道复用技术 2.4.1 频分复用、时分复用和统计时分复用 2.4.2 波分复用 2.4.3 码分复用 2.5 数字传输系统 2.6 宽带接入技术 2.6.1 xDSL技术 2.6.2 光纤同轴混合网(HFC 网) 2.6.3 FTTx 技术
文档格式:PDF 文档大小:1.1MB 文档页数:8
水力压裂过程中支撑剂的注入是为了防止地应力将已压裂出的裂缝重新闭合。为了研究复杂裂缝网络中支撑剂的运移分布规律,及支撑剂非均匀分布对开采动态规律的影响,基于作者之前提出的数个数学模型,建立了致密储层压裂注砂开发耦合计算模型。通过计算结果可以得知:裂缝网络中,支撑剂会在裂缝交汇处大量堆积,砂堤高度高于缝网其他部分。次级裂缝中的支撑剂更多的处于悬浮状态,且支撑剂沉降堆积高度相较于主裂缝小25%~50%,相互沟通的次级缝具有更高的支撑剂沉降程度。缝网中支撑剂非均匀分布对模拟计算结果具有较大影响,当储层渗透率为0.05 mD时,忽略支撑剂非均匀分布计算出的产量高出实际值41.7%,因此在进行低渗透率储层模拟时,支撑剂非均匀分布状态不可忽略;当基质渗透率为5 mD时,产量计算差异在5%以内,此时不考虑支撑剂非均匀分布相对合理
文档格式:PDF 文档大小:6.68MB 文档页数:66
本章要点: 光通信概念与特点 光纤通信系统组成及原理 光纤结构、分类、传光原理 光源分类、发光机理、特点 光检测器分类、检测原理、特点 光端机、光中继组成原理 光网络分类
文档格式:PDF 文档大小:3.22MB 文档页数:7
针对传统基于BP神经网络建立的连铸坯质量预测模型训练速度慢、适应能力弱、预测精度低等问题,本文提出一种基于极限学习机的连铸坯质量预测方法,对方大特钢60Si2Mn连铸坯中心疏松和中心偏析缺陷进行预测,并与BP和遗传算法优化BP神经网络预测模型的预测结果进行分析对比.结果表明:BP及GA-BP神经网络预测模型对连铸坯中心疏松和中心偏析缺陷的预测准确率分别为50%、57.5%、70%和72.5%;而基于极限学习机的连铸坯预测模型预测准确率更高,对连铸坯中心疏松和中心偏析缺陷的预测准确率分别为85%和82.5%,且该模型具有极快的运算时间,仅需0.1 s.该模型可对连铸坯质量进行迅速准确地分析,为连铸坯质量预测的在线应用提供了一种新的方法
文档格式:PDF 文档大小:1.3MB 文档页数:71
幽门螺杆菌 (Helicobacter pylori)是胃部微生物的重要组成部分。 胃肠道菌群 ( gut microbiota),在胃肠道内发挥诸多功能,如分解营养物质、影响能量代谢、抵抗外来病原等
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