Discriminative Learning with Scale Decomposition for Person Detection

来源 :Wuhan University Journal of Natural Sciences | 被引量 : 0次 | 上传用户:RedLenov
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Person detection, which can locate the person regions in the image, continues to be a hot research topic in both computer vision and signal processing communities. However, detecting person at small scale remains a challenging problem due to the lack o
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本文测定不同生长季节(3月、6月、10月)二郎山亚高山公路边坡的土壤氮素含量、微生物群落组成,探讨了两者间的相关性,旨在为该区域受损公路边坡植被恢复提供理论依据。结果表明:(1)与3月相比,4个样点土壤全氮含量呈现6月增加、10月减少;其中:铵态氮含量6月减少、10月增加的变化趋势;(2)3月、6月、10月各样点土壤细菌群落物种丰度指数的变化幅度分别为3530~3745、5018~6030、412
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研究白光、红光、蓝光、红蓝光(1:3)、红蓝光(1:2)、红蓝光(1:1)、红蓝光(2:1)和红蓝光(3:1)8种光质在100μmol m-2 s-1的光照强度下对Chlamydomonas sp. 212生长特性及油脂积累的影响.在不同光质条件下进行Chlamydomonas sp. 212的培养,对其生物量、光合色素含量、碳水化合物含量、蛋白质含量、油脂积累量及脂肪酸组成等指标进行测量与综合分
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土壤轻组(LF)能够反映因人为活动或环境变化引起的土壤微弱改变。为探究青藏高原土壤LF含量分布及其影响因素,分析了青藏高原中东部不同植被类型下表土LF、重组(HF)及其碳氮含量和碳氮比(C/N),讨论了LF碳氮含量及C/N与环境因子的相互关系。结果表明:青藏高原中东部表土LF占土壤总有机质的比例很小(2.11%),不同植被类型表土LF含量排序为:林地>高寒草甸>高山草原>荒漠。表土轻组有机碳(LF
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植物细胞自噬(Autophagy)是依赖于液泡来降解体内异常蛋白的重要途径,其中ATGs (Autophagyrelated genes)蛋白对该途径中的核心组分自噬体的形成至关重要。目前在模式植物拟南芥中已经鉴定到35个ATGs,它们对细胞自噬的发生和调节起到关键作用,然而全面地认知植物ATGs在生长发育和逆境中的转录表达变化尚有不足。本研究通过收集公共数据库中的转录组数据,利用生物信息学方法挖
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污泥和沙土掺混是改良沙化土壤的一种方法,了解泥沙复合土壤中水分入渗及再分布规律有利于工程改良的进行。为了明确模拟软件在实际工程应用中的适用性,将污泥和沙土以1∶4的比例掺混,模拟降雨过程,分析其水分入渗及再分布规律,并采用Hydrus-1D土壤水分模拟软件对该实验过程进行模拟,将模拟数据与实测数据进行比较,验证Hydrus-1D软件以模拟泥沙复合土壤水分入渗的适用性,从而为其选择合适的水分入渗模型
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滴灌和生物质炭添加均可影响土壤氮的形态及转化.深入了解滴灌方式和生物质炭对土壤矿质态氮和参与矿质态氮转化关键功能基因及微生物种群的综合影响,对改善设施农业生产管理方式,提高水分和氮源利用效率,降低硝酸盐积累及其淋失引起的地下水污染具有重要指导意义.在日光温室设置地表滴灌(D)、插入式滴灌(ID,插入深度15 cm)、地表滴灌+10 t·hm~(-2)生物质炭(DB)和插入式滴灌+10 t·hm~(
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选取单植牧草、单植灌木、灌草间作、灌药间作4种生态模式治理5年后的川西北高寒沙地为研究对象,以未治理裸沙地为对照,分析了土壤碳氮磷含量及生态化学计量比特征。结果表明:生态治理能显著提升土壤有机碳(SOC)、总氮(TN)、总磷(TP)含量和储量以及C/N、C/P、N/P,其中灌草间作提升效果最显著,其0~10和10~20 cm土层的SOC、TN含量均显著高于其他模式,且0~40 cm土层SOC储量分
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降雨是荒漠化地区土壤水分的主要补给源,对土壤水分的变化有着深远影响,在沙区深层土壤水分补给中具有重要作用。本研究基于参数优化后的Hydrus-1D模型,分析了半干旱的科尔沁沙地半流动沙丘200 cm深层渗漏量的动态变化过程及其对降雨格局的响应关系。结果表明:2016—2019年4—10月,半流动沙丘的年均渗漏补给量为254.31 mm,占同期降雨量的61.8%。深层渗漏主要发生在6—8月,该期渗漏
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研究表明大地震之前由于地表温度的变化会引起长波辐射OLR(Outgoing Longwave Radiation)数据异常,但目前缺乏有效的技术来提取异常。我们提出了一种基于随机传感器和鞅理论的异常数据挖掘算法ADRM (Abnormality Detection based on Randomized Transducer and Power Martingales),经过实验对比能有效挖掘异常
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