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2021.07.21～2021.08.20中国运载火箭发射记录表
【摘 要】
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【出 处】
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太空探索
【发表日期】
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2021年09期
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为解决复杂地物背景下航拍图像树木检测出现的过分割和误分割问题,提出了一种基于最优标记的改进分水岭图像分割方法。该方法先对输入图像非线性灰度变换提高目标与背景的对比度,再根据目标的形状特征对前景和背景区域初步标记,用前景区域的形心代替传统分水岭算法中的距离变换,二次标记前景,最后使用分水岭算法得到分割图像。实验结果表明,该算法分割准确率平均值为92.5%,比现有图像分割方法抗噪性更强、准确率更高,同
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收敛速度慢一直是限制精密单点定位（precise point positioning， PPP）发展的重要因素。研究表明，通过高精度电离层延迟改正，进而实现PPP-RTK(real-time kinematic)，可显著提升PPP的收敛速度。目前区域PPP-RTK中电离层主要采用单星多项式电离层模型（satellite-based ionospheric model with POLYnomial
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X波段T/R组件中,键合金丝的数量、长度、拱高、跨距、焊点位置等参数会对微波传输特性产生严重的影响。通过自动检测技术实现上述参数的自动检测,可以推断出X波段T/R组件键合质量是否合格。基于变焦显微测量技术,通过自主设计的图像采集平台,获取到键合金丝的一组图像,然后通过多聚焦图像融合、聚焦评价等图像处理技术,实现了键合金丝的拱高和跨度的微米级测量,测量结果相对误差小于0.7%。该方法该技术有利于提高
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传统的机器学习方法在对网络评论文本进行情感极性分类时，未能充分挖掘语义信息和关联信息，已有的深度学习方法虽能提取语义信息和上下文信息，但该过程往往是单向的，不能充分提取评论文本的深度语义信息。针对以上问题，提出了一种结合广义自回归预训练语言模型(XLNet)与循环卷积神经网络（RCNN）的文本情感分析。首先利用XLNet广义自回归预训练语言模型对文本进行特征表示，通过引入片段级递归机制和相对位置信
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显著物体检测目前在计算机视觉领域中非常重要，如何处理不同尺度的特征信息成为能否获得优秀预测结果的关键。该文有两个主要贡献，一是提出一种用于显著目标检测的特征排列方法，基于自编码结构的卷积神经网络模型，利用尺度表征的概念将特征图进行分组和重排列，以获得一个更加泛化的显著目标检测模型和更加准确的显著目标预测结果；二是在输出部分利用了双重卷积残差和FReLU激活函数，抓取更全面的像素信息，完成空间信息上
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