论文部分内容阅读
用于电催化还原的表面合金电催化剂的研制
【机 构】
:
厦门大学化学系,物理化学研究所(厦门)
【出 处】
:
第十届全国电化学会议
【发表日期】
:
1999年期
其他文献
目的度量学习是机器学习与图像处理中依赖于任务的基础研究问题。由于实际应用背景复杂,在大量不可避免的噪声环境下,度量学习方法的性能受到一定影响。为了降低噪声影响,现有方法常用L1距离取代L2距离,这种方式可以同时减小相似样本和不相似样本的损失尺度,却忽略了噪声对类内和类间样本的不同影响。为此,本文提出了一种非贪婪的鲁棒性度量学习算法——基于L2/L1损失的边缘费歇尔分析(marginal Fishe
该文采用单电极、不对称但电荷平衡的双向脉冲刺激在哺乳动物仿真模型上实现了双向脉冲的选择性刺激,为选择性刺激走向临床应用做出了重大贡献。
目的计盒法是一种计算二值图像分形维数的常用方法,传统方法如BCM(box-counting method)对无旋转的图像结构具有较理想的计算结果,但是对具有旋转的图像结构的拟合结果偏差较大,导致同一物体在不同旋转角度下的图像的计算结果存在较大差异。为了减小图像旋转对盒维数的影响,本文提出了一种计算二值位图分形维数的新方法——旋转骨架法。方法将二值图像提取骨架,使位图转换为矢量图,利用遗传算法计算图
目的视觉里程计(visual odometry,VO)仅需要普通相机即可实现精度可观的自主定位,已经成为计算机视觉和机器人领域的研究热点,但是当前研究及应用大多基于场景为静态的假设,即场景中只有相机运动这一个运动模型,无法处理多个运动模型,因此本文提出一种基于分裂合并运动分割的多运动视觉里程计方法,获得场景中除相机运动外多个运动目标的运动状态。方法基于传统的视觉里程计框架,引入多模型拟合的方法分割
目的超声图像是临床医学中应用最广泛的医学图像之一,但左心室超声图像一般具有强噪声、弱边缘和组织结构复杂等问题,其图像分割难度较大。临床上需要一种效率高、质量好的超声图像左心室分割算法。本文提出一种基于深层聚合残差密集网络(deep layer aggregation for residual dense network,DLA-RDNet)的超声图像左心室分割算法。方法对获取的超声图像进行形态学操
目的青光眼和病理性近视等会对人的视力造成不可逆的损害,早期的眼科疾病诊断能够大大降低发病率。由于眼底图像的复杂性,视盘分割很容易受到血管和病变等区域的影响,导致传统方法不能精确地分割出视盘。针对这一问题,提出了一种基于深度学习的视盘分割方法 RA-UNet(residual attention UNet),提高了视盘分割精度,实现了自动、端到端的分割。方法在原始UNet基础上进行了改进。使用融合注