针对传统方法检测锂电池表面缺陷精度低、速度慢的问题，提出一种改进的YOLOv4算法。首先，在CSPDarknet-53骨干网络中使用空洞卷积代替传统卷积，提高了对不同尺度缺陷的检测。其次，将通道注意力机制插入到颈部网络中，自适应地选择一维卷积核的大小，降低模型的复杂度和计算量。最后，在分类和边界框回归中融合条件卷积来提高网络性能，并扩大数据集以解决由于缺陷样本太少而导致的网络训练过拟合问题。实验结
近年来,新能源产品大量涌入市场和日常生活,作为新能源动力的锂电池,在市场上的需求量和质量要求也越来越高。极片是用来传导锂电池电源的零件,在制造的过程需要完成涂布、辊压等工艺流程,并会产生一些缺陷,这些缺陷会影响锂电池的化学性能以及带来安全隐患。研究高效准确以及多场景适用的锂电池极片缺陷检测系统,可以及时检测缺陷信息,为改善工艺提供信息反馈,降低安全事故的发生和经济上的损失。传统的数字图像处理技术在
＜正＞“喜迎二十大、永远跟党走、奋进新征程”主题教育实践活动开展以来，团重庆市委按照团中央部署，各级团组织坚持以组织化学习为基本方法，坚持理论学习与实践育人相结合，团结引领广大青少年坚定跟党走、建功新时代，以实际行动迎接党的二十大胜利召开。
在锂电池极片生产过程中，传统的人工检测对瑕疵分类的效率及质量都不高，并且对于企业的生产工序优化不利。研究提出一种基于Bof模型的特征融合锂电池极片瑕疵分类方法。首先提取瑕疵特征并构建Bof模型用于对提取到的SURF特征点进行量化。然后对提取所有特征进行特征融合并归一化，使所有特征向量量纲相同。最后构建软间隔SVM分类器并搜索最佳参数实现极片瑕疵分类。经过与其他方法进行性能比较，证明该方法在性能方面
知识图谱作为一种结构化的人类知识形式，对海量多源异构异质的数据语义互通起到了很好的支撑作用，并有效地支持了数据分析等任务，成为了近年来学术界和工业界的研究热点。目前大多数知识图谱都是根据非实时的静态数据构建，没有考虑实体和关系的时间特性。然而社交网络通信、金融贸易、疫情传播网络等应用场景的数据具有实时动态的特点以及复杂的时间特性，如何利用时序数据构建知识图谱并且对该知识图谱进行有效建模是一个具有挑
＜正＞手的动作非常灵巧,手的解剖结构异常复杂。人们就是凭借着这双手来从事各种生产劳动,为社会创造财富的。正因为手同外界接触广泛、频繁,所以它也最容易受到各种伤害。受伤原因种种造成手部外伤的原因十分复杂,在机械化水平较高的劳动环境下从事操作,
＜正＞在北京店面,一批7万块的球星卡,还没上架就已经被抢购一空在今年7月刚结束的一场拍卖上,一张詹姆斯的球星卡拍出了天价184.5万美元,成为球星卡交易市场有史以来的最高价。就在几个月前,一张飞人乔丹和詹姆斯两个人同框的球星卡,带有双LOGO MAN,成交价是90万美元,约630万人民币。球星卡和球衣、球鞋一样,属于一种体育收藏品,但在国内属于小众收藏,这种起源于美国的卡片,在欧美一些国家有着广泛
阐述数字技术作为现代辅助技术的工具，渗透到每一个设计行业，在现代陶瓷艺术创作中，对陶瓷艺术的创作、思维、形式都有着巨大的影响，探讨计算机技术在创作形式和内容中，实现现代风格。