简介：神经毒气是化学战武库中的主要成员,已经在实际战争中得到使用。例如,在两伊战争及伊拉克与反叛的库尔德少数民族的战斗中,就使用了神经毒气塔崩(Tabun)。近年来,一种称为沙林(Sarin)的神经毒气被用来对付手无寸铁的广大民众,在松本和东京引起严重的人员伤亡事件。这是首次在非战争状态下被恐怖分子利用的化学武器。有关神经毒气方面的信息不多,广大民众对此均感生疏,象本文这样系统地介绍神经毒气的文章将对公众有所帮助。本文将首先对有毒气体作一简单介绍,然后叙述神经毒气的各有关方面,包括神经毒气的化学结构,制造原理,毒性机理,中毒治疗,检测方法及去污技术等有关内容。

简介：行人重识别在视频监控领域是一个非常具有挑战性的问题,不同的摄像头位置角度、光照等因素会使同一行人的图像差异较大.文章提出一种DGD（DomainGuidedDropout）卷积神经网络（CNN）与样本相对距离结合的行人重识别算法：首先,通过卷积神经网络来提取来自多个域的数据中具有一般性及鲁棒性的特征;其次,通过计算各个特征样本之间的相对距离来筛选出更具有一般性及鲁棒性的特征;最后,比较筛选出的特征间的欧氏距离进行重识别.实验结果表明,该算法能够提高行人重识别的效率.

简介：行人检测在智能监控、自动驾驶、辅助驾驶、智能机器人等研究领域有着广泛的应用.传统的行人检测方法大多使用滑动窗口遍历图片的方式,导致计算量大,检测速度受到限制.目前基于深度学习的行人检测方法进入了一个快速的发展阶段,但是还存在例如小尺寸行人漏检等很多问题.现提出基于卷积神经网络的多尺度行人检测方法,分析了增加检测层、并联卷积层与改变卷积核尺寸对行人检测性能的影响.在KITTI数据集上的实验结果表明,该方法可以实现较好的行人检测效果.

简介：人脸关键点定位是计算机视觉的一部分,在人脸识别、人脸表情识别、人脸动作捕捉等工作中有重要的作用.非约束条件下人脸关键点定位,其难点在于人脸关键点位置在复杂环境下呈现非线性变化,影响人脸关键点定位的精准性.现提出基于级联卷积神经网络的人脸关键点定位方法,分析了级联深度模型全局回归阶段多尺度特征融合对人脸关键点定位的影响;同时提出了一种具有可学习参数的人脸关键点定位损失函数.经过大量实验表明,这里提出的人脸关键点定位算法能够有效的提高针对非约束条件下人脸关键点定位精确度.

简介：单隐层前向神经网络的学习能力是有限的.特别地,作为分类器,单隐层前向神经网络对于图像的复杂信息和不同图像之间的细节信息很难学习和处理.文章借鉴深度神经网络的思想,将单隐层矩阵输入的神经网络拓展到多隐层神经网络,并采用传统的反向传播算法对其训练并给出学习算法.通过多个数据库的实验对比,结果显示所提出的算法具有良好的效果.

简介：绘画作品的数字化对有效使用绘画资源具有重要意义，传统图像分类方法并未考虑绘画作品主观特性，且大部分特征需要人工提取，存在细节特征丢失等问题．在此提出基于卷积神经网络的绘画图像分类方法，分析了卷积核大小、卷积神经网络结构宽度、训练样本数量对分类结果的影响，以优化网络结构和参数．实验结果表明，该方法对绘画图像分类的有效性，在不同绘画图像数据集的分类实验上也得到了较好的分类结果．

简介：在此提出一种改进的深度卷积神经网络模型,该模型通过增加并联卷积层,拓展卷积神经网络宽度实现,有利于提取图像特征,提高网络性能;卷积层中对特征图像采用批量归一化方法进行预处理,加快网络训练.实验结果表明,该模型能更准确地学习宫颈癌细胞图像特征,从而有效降低了分类错误率.

简介：针对固体结构内部温度测量的工程需求,比较了目前工业中应用较多的热电偶测温法、光纤光栅测温法、中子共振谱法和超声测温技术,发现超声测温技术具有非接触式测量、测温范围广、响应速度快等特点而更适用于固体结构内部温度的测量.调研了超声测温技术的发展历史与国内外现状,重点对超声温度场重建方法进行了介绍与分析,发现现有的重建方法主要是针对一维温度场的而且都存在参数获取困难的局限性,导致重建方法的适用性较差并且重建精度较低.综述了超声测温技术在火灾损伤、医疗卫生、核力发电、冶炼制造等领域中的应用,讨论了超声测温技术在测温机理、声时测量算法和时间测量分辨率等方面存在的技术问题,总结了超声测温技术在今后发展中的重点研究方向并提出了展望.

简介：深度学习是人工智能领域发展的一个不可或缺的部分,并且广泛应用于图像识别方面.为了进一步降低宫颈癌细胞图像的识别错误率,本文提出了一种基于卷积神经网络的改进算法.该算法通过搭建卷积神经网络框架,对下采样过程中特征提取阶段的池化模型进行改进,在下采样过程中对池化域内的每个元素分配合适的权值得到下采样特征图.实验结果表明,我们所提出的基于卷积神经网络的改进算法降低了对宫颈癌细胞图像的识别错误率.

简介：海绵是我国南海蕴藏着的一种非常丰富的生物，其中含较多具有生物活性的核苷类化合物；通过有机溶剂提取、柱层析分离纯化从海绵（Clathriafasciculate）中获得一个核苷化合物，利用现代波谱等技术鉴定其为腺嘌呤核糖核苷。

简介：人群分析在模式识别和机器学习领域内是一个非常有趣的课题.人群小群体成员之间的主从关系检测为视频监控和计算机视觉领域打开了新的视野.同时,小群体主导者的检测也是人群分析的重要组成部分.文章提出一种结构化SVM的学习框架,并结合行人的时间滞后分析特征和行人位置关系特征对小群体主导者进行预测.实验结果表明,本方法在人群分析数据集下取得了很好识别效果.

简介：为了探索大功率器件热控系统采用毛细芯微槽蒸发器的结构优化方案,特建立了基于多孔介质模型的微小槽道蒸发器数值计算单元,采用CFD研究了储液腔布置位置、供液口位置对两相流动与传热过程的影响.仿真结果得到储液腔位置对于毛细芯微槽蒸发器的换热性能、均温性和进出口压降影响显著,其中底部布置储液腔的蒸发器更具优势;在底部布置储液腔情况下,不同供液口位置影响作用不明显.以上结论为提高毛细芯微槽蒸发器的流动传热特性提供了参考数据.

简介：串联谐振（LLC）变换器优于常规硬开关脉冲宽度调制（PWM）变换器,具有效率高、应用广泛等特点.文章提出一种LLC谐振变换器的磁集成拓扑结构的设计方法,即采用基波分析法分析所设计的磁集成电路电压增益关系,进行磁集成谐振网络参数设计和优化,并用Mathcad软件仿真.结果表明,采用磁集成技术对谐振电路效率的提高有一定的可行性和有效性,从而进一步减少谐振电路的体积和成本.

简介：近年来,目标显著性检测引起了众多学者的极大关注,并涌出了一些基于低秩矩阵恢复理论的检测方法.在这些方法中,人们一般使用核范数约束低秩部分.但是,由于秩函数是非凸且不连续的,由此导致核范数不能很好地逼近秩函数,使得检测效果往往不佳.为解决上述问题,现提出基于加权Schatten-p范数与低秩树结构的稀疏分解模型.一方面,利用加权Schatten-p范数对图像背景进行低秩约束.另一方面,采用具有树结构稀疏特性的l2,1范数和图像拉普拉斯正则化对显著性目标进行稀疏约束,以此提高显著性检测精准度.经过与4种已有的常用显著性检测方法在3个不同数据库中的实验结果对比,证实现提出的方法具有更好的检测性能.