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但当然，人工智能技术能否在多相流参数检测领域得以恰当、有效的运用，还需要关领域学者们的努力。如文献[6]中提出了一种基于神经网络的多相流计量方法，这也让我们对人工智能技术在多相流检测领域的应用充满了期待。5）实践出真知。
随着信息技术的发展和工业过程自动化水平的不断提高,多相流在工业过程中出现的频率越来越高,从而在科学研究和工业过程中对多相流参数的实时检测提出了更高的要求,对多相流参数进行测量的需求越来越迫切。.电学层析成像(ElectricalTomography)技术具有成本低、实时性好、非侵入、系统结构简单、非辐射安全可靠等特点,越来越成为关注的焦点。.电容层析成像(Electrical...
多相流腐蚀的模拟研究可分为以下几个步骤：1）对指定多相流腐蚀案例的描述；2）分析腐蚀机理、选择相应的模型，如无现有模型，也可选择相近模型，然后进行参数修正；
论文思想感觉就是将多个模型组合在一起，可以更好的完成多场景的检测任务。论文基于此思想，使用了多个SENet来实现通用目标检测，并且提出了Domainattention，这个attention机制应该是用来让模型适应不同的场景信息的机制。
原位测试不仅是岩土工程勘察与评价中获得岩土体实际参数的最重要手段，而且是岩土工程监测与检测的主要方法，并且可用于施工过程中或地基加固处理后地基土的物理力学性质及状态的变化或检测。.岩土的原位测试又可以分为两种，一种是作为获取实际参数的原位实验，另一种则是作为提供施工控制和反演分析参数的原位监测。.（一）原位测试有以下几种...
论文的作者提供了一种自下而上的方法，对多人的姿态进行实时估计，不需要用任何人物探测器。这种方法运用了一种非参数表示，我们称为PartAffinityFields（PAFs），用它可以学习将图中人物和其身体部位联系到一起。
下面由单人关键点检测的经典论文开场吧。1.ConvolutionalPoseMachines（2016）本论文将深度学习应用于人体姿态分析，同时用卷积图层表达纹理信息和空间信息。在2016年的MPII榜单中名列前…
遥感变化检测是遥感图像处理的一项关键任务,旨在根据获取的多时相图像数据准确判断地表变化。近年来,由于深度学习具有强大的学习和表达能力,深度学习模型比如卷积神经网络被广泛应用于计算机视觉的通用任务上,并在遥感变化检测上表现出显著的潜力
论文的主要工作包括：1)对多相全极绕组与多相半极绕组在不同相数下的磁动势分布进行了详细的分析,得出了两种绕组的特点及其适用范围；利用多相半极绕组可以同时产生奇、偶次磁动势的特点,可以将其应用到无轴承电机领域,从而形成多相单绕组无轴承电机；根据改进绕组函数法分别推导了多相永磁内置式与表贴式无轴承电机的电感矩阵,并通过有限元对其进行了...
1.1五参数表示法.五参数表示法主要用于对旋转框的表示。.具体的定义方法是，其中(x,y)是中心点的坐标，(w,h)是目标框的宽和高，是旋转框的角度。.根据不同的定义方法，的取值范围也不同。.OpenCV定义法的取值范围为[-90,0]，长边定义法的取值范围是[-90,90]。.定义方法示意图如下图1所示。.使用五参数表示法的相关的文章包括[1,2,3,4,5,6]。.图1：五...
但当然，人工智能技术能否在多相流参数检测领域得以恰当、有效的运用，还需要关领域学者们的努力。如文献[6]中提出了一种基于神经网络的多相流计量方法，这也让我们对人工智能技术在多相流检测领域的应用充满了期待。5）实践出真知。
随着信息技术的发展和工业过程自动化水平的不断提高,多相流在工业过程中出现的频率越来越高,从而在科学研究和工业过程中对多相流参数的实时检测提出了更高的要求,对多相流参数进行测量的需求越来越迫切。.电学层析成像(ElectricalTomography)技术具有成本低、实时性好、非侵入、系统结构简单、非辐射安全可靠等特点,越来越成为关注的焦点。.电容层析成像(Electrical...
多相流腐蚀的模拟研究可分为以下几个步骤：1）对指定多相流腐蚀案例的描述；2）分析腐蚀机理、选择相应的模型，如无现有模型，也可选择相近模型，然后进行参数修正；
论文思想感觉就是将多个模型组合在一起，可以更好的完成多场景的检测任务。论文基于此思想，使用了多个SENet来实现通用目标检测，并且提出了Domainattention，这个attention机制应该是用来让模型适应不同的场景信息的机制。
原位测试不仅是岩土工程勘察与评价中获得岩土体实际参数的最重要手段，而且是岩土工程监测与检测的主要方法，并且可用于施工过程中或地基加固处理后地基土的物理力学性质及状态的变化或检测。.岩土的原位测试又可以分为两种，一种是作为获取实际参数的原位实验，另一种则是作为提供施工控制和反演分析参数的原位监测。.（一）原位测试有以下几种...
论文的作者提供了一种自下而上的方法，对多人的姿态进行实时估计，不需要用任何人物探测器。这种方法运用了一种非参数表示，我们称为PartAffinityFields（PAFs），用它可以学习将图中人物和其身体部位联系到一起。
下面由单人关键点检测的经典论文开场吧。1.ConvolutionalPoseMachines（2016）本论文将深度学习应用于人体姿态分析，同时用卷积图层表达纹理信息和空间信息。在2016年的MPII榜单中名列前…
遥感变化检测是遥感图像处理的一项关键任务,旨在根据获取的多时相图像数据准确判断地表变化。近年来,由于深度学习具有强大的学习和表达能力,深度学习模型比如卷积神经网络被广泛应用于计算机视觉的通用任务上,并在遥感变化检测上表现出显著的潜力
论文的主要工作包括：1)对多相全极绕组与多相半极绕组在不同相数下的磁动势分布进行了详细的分析,得出了两种绕组的特点及其适用范围；利用多相半极绕组可以同时产生奇、偶次磁动势的特点,可以将其应用到无轴承电机领域,从而形成多相单绕组无轴承电机；根据改进绕组函数法分别推导了多相永磁内置式与表贴式无轴承电机的电感矩阵,并通过有限元对其进行了...
1.1五参数表示法.五参数表示法主要用于对旋转框的表示。.具体的定义方法是，其中(x,y)是中心点的坐标，(w,h)是目标框的宽和高，是旋转框的角度。.根据不同的定义方法，的取值范围也不同。.OpenCV定义法的取值范围为[-90,0]，长边定义法的取值范围是[-90,90]。.定义方法示意图如下图1所示。.使用五参数表示法的相关的文章包括[1,2,3,4,5,6]。.图1：五...
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