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公路隧道衬砌开裂会影响隧道安全,需要定期检修。用机器视觉的方法代替人工检测可大大提高效率。虽然相关研究已开展了很多,但是在中国,仍未将研究的成果应用在每年的隧道检修中,其遇到的难点是:采集的隧道衬砌图像主要存在光线较暗、光照不均、背景噪声大的问题,使得裂缝的灰度、对比度、宽度不等,且与噪声有重叠性,导致低对比度处容易漏检、与噪声相似处容易误检,致使裂缝检测准确度不高。为解决上述问题,本文对隧道衬砌
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吉林省浑江地区是吉林省重要的矿产资源基地,该地区铁矿产资源丰富,目前已发现铁矿点20余处。本文在基于吉林浑江地区区域地质概况及区域地球化学勘查等地质研究资料的基础上,将机器学习中的孤立森林、单类支持向量机和随机森林以及群体智能中的布谷鸟算法、蝙蝠算法、天牛须算法和蚁群算法模型相结合,构建5种地球化学异常识别综合方法,包括:基于微小扰动的最大-最小蚁群算法模型、反向布谷鸟优化孤立森林模型、自适应差分
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自2008年以来,中国为了提升人民币为与中国经济发展互相匹配之国际地位,藉由扩大跨境贸易结算及建立离岸人民币市场等方式,人民币的国际化已有显着成效。然而随着2016年人民币正式纳入特别提款权一篮子货币,以及人民币面临阶段性的贬值情况下,人民币的国际化正面临一个新的转型契机。本论文的研究意义,在透过本研究充分理解市场环境改变时对在岸与离岸人民币汇率间的动态关系及交互影响,作为将来资本帐完全开放前的预
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一、研究背景拒绝歧视的文化和价值观日益成为当今时代的主流,但与之相关的议题、实施方式和实践仍然没有引起社会、甚至学校的足够重视,很多具有不同特点儿童应有的学习机会被剥夺。学校发展日益多元化的状况,推动了国际全纳教育的实施。全纳教育进一步强化了具有不同特点的学生都拥有获得高质量的、平等的教育的权利。(UNESCO,1994)此外,全纳教育的实施使得世界各国原有的普通教育环境发生了根本性的变化,尤其是
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水资源短缺和水诱灾害频发严重限制了我国经济发展和国家生产建设,威胁人民生命财产安全。为缓解用水紧张和减少水致灾害的发生,磁共振与瞬变电磁(Magnetic Resonance Sounding and Transient Electromagnetic Method,MRS-TEM)联合探测方法作为重要的地下水勘探手段已被广泛应用。然而,对地层结构复杂、形态立体的地下水进行联合探测时,常规一维和二