【摘 要】
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在CNC(Computerized Numerical Control)计算机数控技术下,有轨制导车辆系统在不同的情况下如何高效地调度RGV(Rail Guided Vehicle)穿梭车的问题。按照实际的业务需求,模拟
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在CNC(Computerized Numerical Control)计算机数控技术下,有轨制导车辆系统在不同的情况下如何高效地调度RGV(Rail Guided Vehicle)穿梭车的问题。按照实际的业务需求,模拟出四种情况,以每项任务所需要的时间作为评判标准,不断地在所有需求信号中选择完成最快的任务去执行,利用贪心算法的原理,通过不断寻找局部最优解,企图获得全局最优解。相较于目前国内研究该问题的解决方案,该方法在实际应用的不但易于实现,而且适应不同的环境要求,运行速度快且极大地提高了作业效率。在实
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考虑到目标检测任务中由于目标尺寸大小、形态、遮挡和照明条件的巨大差异,论文对Faster R-CNN算法进行改进。首先,选择残差网络ResNet-101作为特征提取网络;其次,受Mask R-CNN中RoI Align的启发,引入RoI Align单元并结合双线性插值的方法保留浮点数以提高检测精度;最后采用soft-NMS算法代替传统的NMS算法来进行非极大值抑制,使得重叠度高的物体能被成功检测。
我国著名的语言文字学家、教育家钱玄同,三十年代起一直担任北京师范大学教授。1936年,钱玄同在北师大中文系讲传统音韵学,讲到“开口音”与“闭口音”的区别,一同学请他举一
在众多收藏门类中，红色收藏已成为人们的收藏亮点和热点。尤其是今年适逢中国共产党诞辰90周年和辛亥革命100周年，后年又赶上毛泽东诞辰120周年，都会在收藏市场引发新一轮的红色
目前超分辨率图像重建技术是计算机视觉领域的研究热点,随着深度学习的发展,基于深度学习的超分辨率图像重建技术已经取得了一定的研究成果。论文回顾了典型的超分辨率图像重建的深度网络模型,对超分辨率图像重建的深度学习算法和网络结构进行介绍,比较分析了不同模型的优缺点,从本质上发现并提出了超分辨率图像重建的一些问题。在此基础上,提出了基于深度学习的超分辨率图像重建方法未来的研究趋势。
论文主要是针对对经验模态分解在分离信号功能方面提出两种改进方法:先去噪后分解以及先设定所研究对象的频率范围再从众多内模函数中提取相应数据。
随着素质教育的不断深化,传统教学中学生被动学习的模式已不适应现代教学的要求,如何使学生由过去“要我学”向“我要学”转变,是目前数学教学急需解决的问题。通过教师激发
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针对背景杂波干扰、目标外观形变导致的跟踪精度差的问题,论文提出了一种基于融合极限学习机和改进烟花算法的混合式目标跟踪技术(OSELM-FWA)。该技术在提取图片特征信息时,为了剔除冗余信息、保留边缘轮廓处的颜色信息,提出梯度稀疏矩阵作为特征信息提取工具来提取图片的颜色特征信息;同时为了提高运动模型的预测精度,提出了一种改进烟花算法来生成候选目标样本,该算法不同于传统烟花算法采用固定不变的常量作为爆
Six-year-old Levi Mayhew used his Make-A-Wish Foundation（基金） wish to send his best friend to Disney World. Mayhew hasn’t been able to talk, walk, or eat on his own in the last year because he has got