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构建具有较强表达能力的图像特征是图像匹配应用的核心环节.训练孪生神经(Siamese)特征提取网络构建图像局部特征,通过图像局部特征的匹配解决整体图像匹配的问题.在图像匹配过程中,首先检测图像中包含的物体块,采用特征提取网络构建各物体块的特征表达,然后计算各物体块间的相似度,组成图像对相似矩阵,最后基于相似矩阵构建图像... 相似文献
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建立了离子对色谱法同时测定水中DCPA二元酸、4-硝基苯酚、麦草畏、苯达松、2,4-二氯苯乙酸、2-甲基-4-氯苯氧乙酸(MCPA)、2-(4-氯苯氧基-2甲基)丙酸(MCPP)、3,5-二氯苯甲酸、2,4-滴丙酸9种氯代酸性除草剂。通过加入离子对试剂使多种极性强、保留弱的酸性除草剂在普通的反相色谱柱上同时分离。采用Shim-pack VP-ODS色谱柱,流动相为V(1-辛烷三乙磷酸铵溶液)∶V(乙腈)∶V(甲醇)=6∶3∶1,流速1.8 mL/min,不同组分全流程方法检出限范围为0.03~0.15μg/L,相对标准偏差在10%以下。建立的方法可将9种除草剂完全分离,与高效液相色谱法和气相色谱-质谱法相比,具有操作简单、分离效果好、回收率高、干扰少的优点,能够满足不同水质的检测要求。 相似文献
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目前多数研究直接将大气环流模式(GCM)获得的气候要素输入水文模型或者系统动力学模型评价气候变化所引起的风险,而忽视了一些重要统计要素的实际影响。针对目前研究存在的问题,利用随机模型产生大量模拟数据并输入到关于水资源系统的系统动力模型,通过评价指数和模拟数据间的统计关系建立"气候响应模型",最终利用多种大气环流模式来进行风险评价。通过A2气候变化情景下36种GCM对美国麻州Quabbin水库未来两个时段2036—2065年和2066—2095年由气候变化引起的风险进行评价。结果表明,在1950—1999年流域净流量年际方差100%~140%范围内,2036—2065年的风险为0.25~0.30,2066—2095年的风险为0.30~0.45。 相似文献
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岩性识别作为人工智能和大数据在地质工程细分领域的实践应用方向, 可以为相关人员野外地质工作提供有效助力。为了更好地促进岩性识别在专业领域的应用, 通过对巢湖北部山区的岩石图像采集、数据预处理、迁移学习、网络搭建、网络训练及模型测试等步骤, 实现了基于岩石图像的大数据深度学习识别; 并在归纳总结前人工作的基础上, 提出了多尺度岩性识别方法。根据岩石细观图像建立多尺度模型并赋予一定权重, 与岩石识别模型共同识别得到综合结果, 对岩石岩性整体识别的同时兼顾局部纹理、粒径等细观信息。研究结果表明, 本模型对岩石识别的适用性强, 多尺度方法对于提高识别结果的正确率具有一定的帮助, 模型的测试正确率达到95%以上, 能很好地识别岩石岩性。 相似文献