发表服务
不同道地产区大黄资源现状与药材质量特征及其形成机制研究.【摘要】：目的：大黄是我国重要的传统大宗中药材，同时也是多功效、多道地产区中药材的典型代表。.本研究目的旨在针对历代本草记述的“凉州大黄”、“铨水大黄”、“河州大黄”、“西宁...
小波包熵和Fisher判别在近红外光谱法鉴别中药大黄真伪中的应用.pdf,第28卷，第4期光谱学与光谱分析V01．28，No．4，ppSl7—8202008年4月andSpectroscopySpectralAnalysisApril，2008小波包熵和Fisher判别在近红外光谱法鉴别中药大黄真伪...
全局鉴别器将完整图像作为输入，识别场景的全局一致性，而局部鉴别器仅在以填充区域为中心的原图像4分之一大小区域上观测，识别局部一致性。通过采用两个不同的鉴别器，使得最终网络不但可以使全局观测一致，并且能够优化其细节，最终产生更好的图片填充效果。
红外光谱在中药鉴别中的应用(医学论文)论文,应用,中药,中药鉴定,红外光谱,鉴别中药,医学论文,中药材,红外光谱在,在中药红外光谱在中药鉴别中的应用【关键词】红外光谱摘要：综述了红外光谱鉴别中药材的前处理方法、利用化学模式识别和直观判断对红外光谱谱图进行分析的方法以及近红外...
文章目录原文地址论文阅读方法初始（Abstract&Introduction&Conclusion）相知（Body）2.RelatedWorkConventionalMethodsData-DrivenMethods3.Methodology3.1Light-EnhancementCurve(LE-Curve)3.2DCE-Net3.3Non-Reference
不同区域的光谱图：（a）组织样品上被标记的纯脂肪区域，大理石花纹和纯瘦肉部分的区域；（b）标记在（a）图不同区域的光谱图。此外我们还可以提供直观的软件程序对具有独特光谱特征的不同物质进行成像分析、分类和可视化。
文章目录原文地址论文阅读方法初识（Abstract&Introduction&Conclusion）相知（Body）2.RelatedWork3.ContextPrior3.1.AffinityLoss3.2.ContextPriorLayer3.3.AggregationModule3.4.NetworkArchitecure4.Experime...
卷积是特殊的全连接操作：卷积抛弃了全连接的部分weight，局部连接、提取区域特征，并且权值共享。.例如下图中的output为3和-1的这两个神经元，其分别检测image两个不同位置上是否存在某pattern，在Fullyconnectedlayer中它们做的是两件不同的事情，每一个神经...
安全控制点间安全测评安全控制间的安全测评主要考虑同一区域内、同一层面上的不同安全控制间存在的功能增强、补充或削弱等关联作用。安全功能上的增强和补充可以使两个不同强度、不同等级的安全控制发挥更强的综合效能，可以使单个低等级安全控制在特定环境中达到高等级信息系统的...
在RoI汇合时，先将候选区域划分成3×3的网格，之后将不同网格对应于候选卷积特征的不同通道，最后每个网格分别进行平均汇合。.R-FCN同样采用了两分支(分类+回归)输出。.小结基于候选区域的目标检测算法通常需要两步：第一步是从图像中提取深度特征，第...
不同道地产区大黄资源现状与药材质量特征及其形成机制研究.【摘要】：目的：大黄是我国重要的传统大宗中药材，同时也是多功效、多道地产区中药材的典型代表。.本研究目的旨在针对历代本草记述的“凉州大黄”、“铨水大黄”、“河州大黄”、“西宁...
小波包熵和Fisher判别在近红外光谱法鉴别中药大黄真伪中的应用.pdf,第28卷，第4期光谱学与光谱分析V01．28，No．4，ppSl7—8202008年4月andSpectroscopySpectralAnalysisApril，2008小波包熵和Fisher判别在近红外光谱法鉴别中药大黄真伪...
全局鉴别器将完整图像作为输入，识别场景的全局一致性，而局部鉴别器仅在以填充区域为中心的原图像4分之一大小区域上观测，识别局部一致性。通过采用两个不同的鉴别器，使得最终网络不但可以使全局观测一致，并且能够优化其细节，最终产生更好的图片填充效果。
红外光谱在中药鉴别中的应用(医学论文)论文,应用,中药,中药鉴定,红外光谱,鉴别中药,医学论文,中药材,红外光谱在,在中药红外光谱在中药鉴别中的应用【关键词】红外光谱摘要：综述了红外光谱鉴别中药材的前处理方法、利用化学模式识别和直观判断对红外光谱谱图进行分析的方法以及近红外...
文章目录原文地址论文阅读方法初始（Abstract&Introduction&Conclusion）相知（Body）2.RelatedWorkConventionalMethodsData-DrivenMethods3.Methodology3.1Light-EnhancementCurve(LE-Curve)3.2DCE-Net3.3Non-Reference
不同区域的光谱图：（a）组织样品上被标记的纯脂肪区域，大理石花纹和纯瘦肉部分的区域；（b）标记在（a）图不同区域的光谱图。此外我们还可以提供直观的软件程序对具有独特光谱特征的不同物质进行成像分析、分类和可视化。
文章目录原文地址论文阅读方法初识（Abstract&Introduction&Conclusion）相知（Body）2.RelatedWork3.ContextPrior3.1.AffinityLoss3.2.ContextPriorLayer3.3.AggregationModule3.4.NetworkArchitecure4.Experime...
卷积是特殊的全连接操作：卷积抛弃了全连接的部分weight，局部连接、提取区域特征，并且权值共享。.例如下图中的output为3和-1的这两个神经元，其分别检测image两个不同位置上是否存在某pattern，在Fullyconnectedlayer中它们做的是两件不同的事情，每一个神经...
安全控制点间安全测评安全控制间的安全测评主要考虑同一区域内、同一层面上的不同安全控制间存在的功能增强、补充或削弱等关联作用。安全功能上的增强和补充可以使两个不同强度、不同等级的安全控制发挥更强的综合效能，可以使单个低等级安全控制在特定环境中达到高等级信息系统的...
在RoI汇合时，先将候选区域划分成3×3的网格，之后将不同网格对应于候选卷积特征的不同通道，最后每个网格分别进行平均汇合。.R-FCN同样采用了两分支(分类+回归)输出。.小结基于候选区域的目标检测算法通常需要两步：第一步是从图像中提取深度特征，第...
发表服务