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Jingshui jishu【目的】针对当前水源地核与辐射监测中低信噪比、非稳态干扰及复杂水文耦合效应导致误报率高、慢性渗漏检出困难的核心问题，本文旨在构建一种智能化预警模型，来实现对放射性异常的精准预测、可靠检测与快速决策。【方法】本文提出一种融合双向长短期记忆(Bi-LSTM)网络与改进孤立森林(iForest)的智能预警模型——双向记忆森林协同预警(Bi-LSTM-iForest)模型。首先，通过多源时空特征工程提取辐射-水文-气象参数的耦合规律，构建特征矩阵。利用Bi ...
Fan Junyu +5 more
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Zhejiang Daxue xuebao. Lixue banWith recent advances in deep learning and hardware computing power, end-to-end autonomous driving models have attracted significant attention. The core idea is to use neural networks to directly map sensory inputs to vehicle control commands, optimizing ...
FU Guangming(付光明) +3 more
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Digital twin-driven full lifecycle intelligent equipment maintenance: Progress and prospects [PDF]
Digital twin map physical entities through simulation modeling, significantly enhancing system reliability and reducing maintenance costs by utilizing data fusion, behavior simulation, optimization decision-making, and visualization through virtual ...
Ding, J +6 more
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Channel Robust Text-Independent Speaker Recognition and Application [PDF]
, 2013 由于信息安全问题的不断涌现，在公共安全、金融、商业等领域，基于生物特征认证技术的产品需求逐渐膨胀。说话人识别作为唯一适合远程认证的技术，逐渐被各个领域所接受，并开始得到应用。但实用系统中，各式各样的语音采集设备与传输信道差异，使得训练语音与测试语音之间存在信道失配的情况，导致说话人识别性能急剧下降。这便是说话人识别中的跨信道问题，它也是影响说话人识别性能最重要的因素之一。因此，如何在最大程度上降低跨信道对识别性能的影响，将是本课题的研究重点。 本文从特征域、模型域及得分域这三个层面 ...
陈万里
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Dianci bileiqi针对无人机巡检电力玻璃绝缘子过程中，无人机的计算能力和存储资源有限，且在黑暗、光照、噪声干扰、特殊天气等复杂环境下拍摄的玻璃绝缘子自爆缺陷图片难以检测的问题。提出一种适用于复杂环境下玻璃绝缘子自爆的实时检测方法。该方法以具有轻量化特点的YOLOX-s目标检测模型为基础。首先，采用多阶段迁移学习策略提升模型整体性能。其次，通过新增一层浅层特征进行特征融合，使得融合后特征的位置信息更加丰富，更利于自爆缺陷小目标的定位。同时利用Focal Loss专注困难样本学习，提高模型在复杂环境下的鲁棒性。最后 ...
冯世凯, 陈千
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A Study On Synthetic Aperture Radar Image Classification With Deep Learning [PDF]
, 2020 Huang, Zhongling
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