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我国的社会经济在不断发展,环境污染越来越严重,直接影响到我国生态环境的可持续发展。环境检测是控制污染的重要手段。因此,提高环境检测质量是保护生态环境的重要组成部分。目前,影响环境检测质量的因素很多,例如环境检测仪器、环境检测方法、样品等。文章对这些因素进行分析,并提出相应的改进措施,以进一步提高生态环境检测的质量。 相似文献
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自改革开放以来,我国就十分重视高新技术的发展,并且在各个城市当中都建设了高新技术开发区,以此作为基础来进一步的促进我国的高新技术得以快速的发展。伴随着技术的进步,测绘技术也就应运而生,就目前工程测量的现实情况而言,测绘技术在工程测量当中的应用是最为广泛的,实现工程测绘技术的有效应用变得更加简单高效是现今测绘技术改革和发展的主要方向所在。文章通过分析现代测绘技术在工程测量过程中应用并且提出工程测绘应用过程当中的相关改进措施。 相似文献
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微表情表现强度微弱且非常短暂。针对微表情识别效果不理想的问题,以视觉几何组(Visual Geometry Group,VGG)网络为基础,提出卷积神经网络(Convolutionnal Neural Network,CNN)与长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)结合的识别算法。CNN提取数据集CASME II的空域特征,LSTM处理时域特征,实现空域与时域特征的结合。针对深度学习训练困难以及过拟合问题,加入批量归一化算法与丢弃法,提高网络训练速度,有效防止过拟合。针对数据集稀缺的问题,固定每次读取帧序列的长度,随机生成起始帧的位置,不断循环读取以遍历整个数据集并达到数据扩增。根据实验结果,五类微表情(高兴、惊讶、厌恶、抑郁、其他)识别率最高可达72.3%。 相似文献
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车辆类型识别方法是智能交通系统的关键技术之一。利用深度学习的高维特征泛化学习能力,将改进的LeNet-5卷积神经网络用于基于交通微波雷达的大小车型分类识别。首先,以雷达触发前的N帧信号为基础,对雷达的回波信号进行分析并构建数据集;然后,分析LeNet-5卷积神经网络的特点;最后提出一种改进的LeNet-5卷积神经网络。实验结果表明,与传统的支持向量机方法相比,所提方法能够智能学习大小车的雷达时频信号特征,大小车型识别准确率达到97%以上,可为交通场景下的车型识别研究提供新的技术途径。 相似文献
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为提高现有端到端通信系统的泛化能力和可靠性,提出了一种基于卷积神经网络的空时分组码(Space-Time Block Coding,STBC)多输入多输出通信系统物理层方案。该方案将通信系统物理层表述、调制和解调过程联合起来形成端到端自编码器系统,引入多层一维卷积层,分别构建发射机和接收机,并扩展为多天线模式。为进一步提高系统可靠性,合理规划网络结构和参数,联合信号的调制和编码方案,优化了系统模型。仿真实验表明,针对瑞利相关衰落下多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)信道应用场景,训练模型可以实现传统STBC系统的误码性能,两发两收系统在发送端相关系数为0和0.9时分别优于传统系统0.5 dB和1 dB。此外,经过优化后的系统可获得采用卷积编码的性能改善效果,其两发两收不同工作方式优于传统1/2码率卷积编码STBC系统1~3 dB。 相似文献
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有效的成本管理措施,能够帮助项目开源节流,促进项目经济效益增长。但是,项目在施工期间,在成本管理方面常常难以实现预期目标。依笔者浅见,管理措施不全面、不深入是其主因。 相似文献