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一种基于改进YOLOv8的机场跑道异物目标
检测
方法
本发明涉及计算机视觉和深度学习领域,尤其涉及深度学习中数据预处理阶段采用RandAugment数据增强来丰富数据集和YOLOv8目标检测算法中损失函数的替换以及注意力模块的添加的相关研究和技术方案。通过将原有的损失函数CIOU替换为SIOU损失函数并且在YOLOv8的Neck部分添加新的注意力机制模块RACmix,加强了网络在复杂情况下对小目标的感知能力,修改后的网络模型结果提升了机场跑道异物检测的准确性和鲁棒性。
南京工业大学
2021-01-12
多分量地震数据处理
与
解释一体化技术
与
配套软件MCPS V4.0
MCPS V4.0软件专门用于多分量地震数据的处理与解释,是一个完全具备自主知识产权的软件系统。本软件基于三分量地震数据的特点,充分利用多波地震数据的矢量信息,对随机干扰与面波干扰进行识别与压制,最大限度的保持了有效地震信息的真振幅、极化特征、频带范围;在此基础之上对矢量波场进行分离与合成,将偏移成像中的输入道与输出道技术相结合,对转换波数据进行CCP道集分选与叠前偏移成像。本软件系统还提供了一些必要的振幅调制模块,如三分量地震数据归一化、三分量道均衡模块,可用于对不同系统输出的中间数据进
中国地质大学(北京)
2021-04-14
清华
与
哈佛研究团队合作揭示空气质量提升对光伏发电
与
碳中和目标的协同效益
在碳中和目标驱动下,光伏发电装机水平预计将成倍增长。空气污染将会降低光伏发电水平,有损光伏发电的“减污降碳”效益,然而,我国空气污染及其改善对光伏发电的影响仍缺乏系统研究。
清华大学
2022-05-09
专家报告荟萃⑤ | 谭建荣院士:新质生产力
与
智慧城市 关键技术
与
发展趋势
新质生产力是推动经济高质量发展的重要驱动力。新质生产力可以理解为新一代信息技术牵引的生产力,信息技术不仅改变了人类的生产方式、生活方式、思维方式和学习方式,也对职业教育方式产生了深远影响。
中国高等教育博览会
2024-12-10
利用超高效液相色谱-质谱联用技术和化学模糊
识别
研究中药复杂成分配伍相互作用的方法
【发 明 人】唐于平;段金廒;沈娟;陶伟伟 【摘要】 本发明公开了一种超高效液相色谱-质谱联用(UPLC-PDA-MS)技术和“化学模糊识别”对中药复杂成分配伍相互作用进行研究的方法。本发明通过大量实验对色谱条件与质谱条件、TQ-MS和PDA检测条件等进行了系统优化,确定了最佳的检测方法,方法学检测结果表明该方法具有灵敏度高,精密度和准确度高,重复性好,稳定可靠的优点法,该方法可以克服中药复杂成分鉴
南京中医药大学
2021-04-14
科研进展 | 施一公团队揭示人源tRNA剪接内切酶
识别
和剪切前体tRNA内含子的分子机理
报道了pre-tRNA结合人源tRNA剪接内切酶 (tRNA splicing endonuclease, TSEN) 复合物处于“预催化”和“催化后”两种状态的高分辨率结构,结合体外生化,揭示了TSEN复合物识别和剪切pre-tRNA内含子的分子机理。
西湖大学
2023-04-19
乘用车
与
轻型汽车底盘关键零部件轻量化
与
可靠性分析技术
该项技术针对汽车底盘关键零部件,结合ADAMS、HyperWorks、FE-Fatigue等软件进行多平台联合动态仿真,获取其在多种工况下的载荷谱,通过灵敏度分析方法甄选出可优化对象,在保证整车性能的前提下,结合动载荷对其进行合理的拓扑优化,达到轻量化与可靠性兼顾的工程目标。 技术优势:(1)以理论分析和仿真代替经验设计,结果更具可靠性,适用范围更广。(2)研发周期短,研发经费少。 (3)同时兼顾车辆操纵稳定性,平顺性要求。 (4)节能减材。
南京工业大学
2021-04-13
地面三维激光扫描技术
与
工程应用
本书概述了三维激光扫描技术的概念与原理,分类与特点,研究现状与应用领域,阐述了点云数据的获取方法与精度分析,简要介绍数据处理的主要流程与基于点云的三维建模方法等.
江苏海洋大学
2021-05-06
医学图像处理
与
三维重建系统
本项目将研制一套软硬件一体化的医学图像处理与三维重建系统产品,该产品由三大部分组成,包括: 高性能、大容量、适合处理医学图像的硬件平台; 针对医学图像处理裁剪后的专用Linux操作系统;综合医学图像处理与三维重建的医疗专业应用系统。 成果性能:三维重建速度快、重建的图像真实、精细,操作方便。 应用范围:CT、MRI等医学图像处理与三维重建虚拟手术
电子科技大学
2021-04-10
新冠肺炎动态感染过程建模
与
预测分析
面对疫情,北京航空航天大学机械工程及自动化学院先进数控和智能制造团队刘强教授、肖文磊副教授等一批教师和研究生自发组成“大数据建模分析工作群”,开始收集疫情数据,交流和讨论建模方法。刘强、肖文磊又与工作群中的孙鹏鹏、王柳权、臧辰鑫、朱三颖、高连生等人,组成了“2019-nCoV疫情建模分析应急响应研究小组”核心攻关组,全力以赴开展本次疫情建模仿真和预测分析研究工作。疫情建模分析应急响应小组的研究工作是在2003年郇极教授提出的“一种基于自动控制理论的SARS传染预测模型”的基础之上,结合此次新冠疫情原发地高度集中、恰逢春节期间人口流动的特点,采用控制论原理和大数据分析方法建立功能更全面的2019-nCoV动态感染过程模型。刘强教授团队对北京、上海、重庆、温州、长沙、郑州、成都、杭州、深圳等40余个城市的疫情数据发展趋势进行了动态仿真分析。基于分析结果,应急响应小组直接向上级部门提交疫情关键数据预测报告2份,直接向中国疾控中心提供预测分析数据及报告2份,向上级提出北京延期恢复正常上班的紧急建议1份,为高层疫情防控决策提供了及时有效的技术数据支持。
北京航空航天大学
2021-04-10
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