基于并行多任务深度学习的铁路主要技术标准优选

铁路主要技术标准是铁路全生命周期最重要的先决技术决策之一.传统的基于经验驱动的决策方法工作量大、周期长、严重依赖设计者的经验水平、可能遗漏有价值的方案.而主要技术标准优选的关键在于揭示多维环境因素与主要技术标准值之间的潜在映射关系.受深度学习在规律特征识别方面成功应用的启发,提出基于并行多任务深度学习的铁路主要技术标准优选方法:将影响技术标准决策的多维环境因素为输入,主要技术标准值为输出,构建深度学习模型发掘规律;提出将地形转换为图像,再卷积提取特征,并与运量、路网中的作用等数据融合的方法,解决多模态混合输入学习样本的生成难题;针对各标准之间相互关联问题,建立了适于主要技术标准优选的多任务神经网络结构,并通过大量实验,确定了卷积层、卷积核、全连接层等主要结构参数.经5736 km既有线路实例验证,主要技术标准决策的平均准确率可达88％以上.     

某面向深水网箱作业的水下机器人

为解决目前深水网箱对水下作业机器人的需求问题,以作业型遥控式水下机器人(ROV)与系统需求为出发点,设计一种集成水下运动载体、高清摄像头、作业机械臂及末端执行器的美人鱼形水下机器人,同时要求满足机动驱动灵活,安全高效,信号传输稳定,适用于无人或辅助完成深水网箱作业.     

基于人工智能技术的舰船图像语义分割算法

随着对舰船研究的深入,原有的舰船图像语义分割结果已无法满足现有的研究要求。原有的舰船图像语义分割算法在图像预处理过程中较为粗糙,导致图像分割结果交叉联合度量值较低,图像分割损失值较大。因而,设计基于人工智能技术的舰船图像语义分割算法。引用人工智能技术中的卷积神经网络对图像预处理部分展开优化;对预处理后的图像进行多尺度拟合,获取图像特征;使用改进代价函数实现舰船图像语义分割。构建算例测试环节,通过与原有算法以及使用其他技术设计的分割算法进行对比可知,此算法的交叉联合度量值较高,图像分割损失值较低。由此可知,此方法的舰船图像语义分割能力较佳。     

基于CapsNet的行人检测方法及评价

为了提高道路环境中行人目标检测的准确率，改善现有检测算法对不同环境视角下漏检率较高、耗时过长、实用性较差等问题，本文提出了一种基于 CapsNet的行人检测模型. CapsNet由神经元所构成的 Capsule组成，通过动态路由协议对物体的实例化参数进行表达和传递，保留了各特征对象间的空间层级，采用 Caltech公开数据库对所提算法的有效性进行验证，并在检测准确率及算法耗时等方面与其他算法进行对比.实验结果表明：相比于其他主流检测算法，本文算法在确保检测效率的前提下，对数平均漏检率最低可降至 9.17%；且在 Caltech、INRIA和 NICTA数据集的交叉验证实验中，也能达到良好的检测效果，具有较好的鲁棒性和泛化能力.     

深度分销：内外兼修的营销模式

深度分销近些年来大行其道，各企业纷纷推行之，争先恐后，唯恐没沾上一点深度分销的气息。可是，却发觉大家其实都对深度分销模式存在很大的误解，甚至在推行该模式的基点上就出现重大的失误和偏差!     

钻孔桩用导管理埋置深度的探讨

<正> 1 前言灌注钻孔桩用导管底端埋入已灌注混凝土内的深度——称导管埋深。这是钻孔桩水下混凝土灌注施工中一项重要的控制数值,也是保证钻孔桩施工质量的关键一环。一般情况导管埋深有两点要求:(1)是导管埋深不宜太大,以避免导管提升困难;(2)导管埋深不宜太小,以避免拔漏导管,使泥浆从导管底端进入管内造成断桩事故。因此要规定一个适当的最大埋深和最小埋深,在实际灌注混凝土施工中,将导管埋深控制在最大埋深与最小埋深之间适当的范围内。 2 导管埋深的实例 (1)天津子牙河桥天津南(仓)曹(庄)线子牙河铁路桥,全