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1.
基于多媒体技术的通用监测监控系统的设计与实现 总被引:1,自引:0,他引:1
利用多媒体有关技术,以Windows3.1为开发平台,采用VisualC++和VFWDK开发工具,开发实现了集数据采集与控制、语音报警和对现场视频/音频信号进行实时捕获、存储和播放的通用监测监控系统。该系统可广泛应用于宾馆、仓库、金融、工业等部门。 相似文献
2.
3.
MISSG是一个能支持“快速原型法”的通用生成工具,它不但能快速生成MIS结构的可执行原型,并且还具有“边执行——边维护”的生成方式,为MIS的生成和维护提供了一种全新的实用方法。本文阐述了MISSG的特点、组成结构和实现方法。 相似文献
4.
5.
6.
提出了一种基于最优回归理论的液体火箭发动机故障诊断方法,可以在测量参数较少的情况下诊断出较多的发动机故障。当发动机故障不太严重、故障因素也不多时,得到比较满意的关于故障定位和故障大小的结果;在发动机故障比较严重的情况下,仍能得到比较好的故障定位结果;当存在多个故障因素时,诊断效能有所下降。结果表明本文所提方法在比较大的范围之内具有良好的效果。 相似文献
7.
首先针对小卫星星载GPS伪码测距,基于星间差分消除/消弱误差,并引入星座网形约束,论述了星座模式下提高小卫星定位精度的一种整网数据处理方法,并给出了一个算例。然后进一步论述了不依赖GPS的小卫星星座测控,以及提高小卫星星座定位自主性问题的几点设想。 相似文献
8.
衰减荷载作用下饱和软土的固结分析 总被引:1,自引:1,他引:0
研究了衰减荷栽作用下软土一维固结问题,建立了小变形固结模型,探讨了荷载衰减规律,分别求解了相应的小变形和大变形固结边值问题;通过理论解答与6块场地实测沉降的比较,表明用考虑荷载衰减的大变形固结理论计算软土一维固结的沉降值与实测结果接近。 相似文献
9.
深度学习正逐渐成为新一代人工智能最核心的技术之一。对2022年深度学习热门领域的主要发展动向进行了综合评述。首先,介绍小数据小样本深度学习研究领域的最新进展;其次,探讨量子计算与深度学习的融合路径;然后,概述强化学习对通用智能的推动作用;最后,盘点深度学习在多模态学习方向的进展。综述表明,面向小数据、小样本的深度学习技术正在引领深度学习向自监督方向不断迈进,深度学习与其他先进计算范式(例如量子计算等)深入融合趋势愈发明显,强化学习在一定程度上具备解决复杂问题的通用智能,多模态深度学习技术已迎来关键性突破。 相似文献
10.
针对水面无人艇目标检测类别多、尺寸小、形变大等难题,提出了基于多分支注意力改进的YOLOv5检测算法。首先提出了一种SAv2Attention模块,通过对通道的“复制-转换-合并”等处理,实现卷积层通道间与通道内特征融合,提升网络的局部感受野,然后将其嵌入到YOLOv5网络,最后在构建的真实海试数据集上进行了大量对比实验。结果表明,SAv2Attention可有效提升YOLOv5的检测精度,典型海面目标数据集上,mAP@0.5检测精度达到94.6%,mAP@0.5:0.95检测精度达到60.9%,相较于原生算法分别提高1.4%和3%,对小尺寸目标平均检测率APS提升4.3%,证明所提方法能有效提升无人艇对水面小目标的检测能力。 相似文献