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高等教育領(lǐng)域數(shù)字化綜合服務(wù)平臺
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高水頭、高流速下水力機(jī)械耐空蝕及磨蝕鐵基合金
南京工程學(xué)院
2021-04-13
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基于超像素樣本擴(kuò)充的空譜全卷積高光譜圖像分類方法
本成果提出的基于超像素樣本擴(kuò)充的空譜全卷積高光譜圖像分類方法有效的利用高光譜圖像的超像素分割結(jié)果指導(dǎo)偽樣本擴(kuò)充增加了訓(xùn)練集樣本數(shù)量，解決了高光譜圖像有標(biāo)記樣本的稀缺問題，同時空譜的全卷積分類網(wǎng)絡(luò)也充分利用了多尺度的空間特征和光譜特征實現(xiàn)了較高的分類精度。
成果非涉密，專利申請已經(jīng)提交。
實驗采用反射光學(xué)系統(tǒng)成像光譜儀（ROSIS）傳感器獲取意大利北部帕維亞大學(xué)（Pavia University）的高光譜圖像數(shù)據(jù)。該數(shù)據(jù)集由 103 個光譜帶組成，共 610×340 像素，光譜覆蓋范圍從 430nm 到 860nm，空間分辨率為 1.3m。該數(shù)據(jù)集一共含有 9 個類別的 42776個有標(biāo)記樣本，選取每類 30 個有標(biāo)記樣本作為訓(xùn)練集，其余作為測試集。
由下表可以看出，在每類選取 30 個樣本的情況下，本 模 型 的 OA，AA，Kappa系 數(shù) 比 DFFN 模 型 高 出20.8%，17.4% 和 26.5%；比CNN 高 出 23.1%，18.8% 和29.2%。并且下表證明了使用了偽標(biāo)簽樣本擴(kuò)充的空譜全卷積網(wǎng)絡(luò)的本方法在小樣本情況下每個類的分類準(zhǔn)確性均優(yōu)于 DFFN 和 CNN，達(dá)到了較好的分類效果。
表 1 PaviaU 數(shù)據(jù)集上對比實驗結(jié)果
西安電子科技大學(xué)
2023-03-03
基于空譜差分輔助核聯(lián)合稀疏表示的高光譜圖像分類
該成果提出了一種基于空譜差分輔助核聯(lián)合稀疏表示分類的高光譜圖像分類方法。本章方法的主要創(chuàng)新性在于：1）能夠?qū)⒐庾V的差分輔助信息和原光譜特征信息有效結(jié)合。2）能夠考慮不同光譜屬性間的高階空間相關(guān)信息。3）原空譜和差分空譜核特征字典的信息通過具有混合正則的核聯(lián)合稀疏表示分類方法得到充分利用。通過在真實高光譜圖像數(shù)據(jù)上的實驗表明，該成果提出的方法能夠有效地提高高光譜遙感圖像的分類效果。
主要技術(shù)指標(biāo)
不同數(shù)據(jù)集下的訓(xùn)練樣本與測試樣本數(shù)參閱表 1. 在該訓(xùn)練樣本集數(shù)量下的分類結(jié)果表現(xiàn)參見表 2. 相比于傳統(tǒng)分類器 SVM，OA 提高了約 20%；相比于 SOMP，OA 提高了約20%。
該成果無需使用 GPU 資源在保證精度的同時有效提升了分類的精度和效果，同時在較少訓(xùn)練樣本條件下仍能得到較好的分類精度和分類效果。
表 1. 不同數(shù)據(jù)集下的訓(xùn)練樣本選取數(shù)量
表 2. PaviaU 大學(xué)數(shù)據(jù)下不同方法的正確率比較
西安電子科技大學(xué)
2023-03-22
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基于信道角度域信息的分布式空時預(yù)編碼傳輸方法
本發(fā)明公開了一種基于信道角度域信息的分布式空時預(yù)編碼傳輸方法，其關(guān)鍵是接收端把通過信道估計得到的信道角度域信息，包括平均入射角、角度擴(kuò)展和歸一化接收天線距離，反饋給發(fā)射端，收到反饋信息后，發(fā)射端首先構(gòu)建出信道的統(tǒng)計信息，包括均值和相關(guān)矩陣，然后利用這些信息設(shè)計最佳的預(yù)編碼矩陣，對預(yù)先設(shè)計好的空時碼字進(jìn)行預(yù)處理。這種基于信道角度域信息的分布式空時預(yù)編碼傳輸方法一方面可以得到更加精確的信道統(tǒng)計信息，另一方面可以進(jìn)一步減少所需的反饋量。
浙江大學(xué)
2021-04-13
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一種面向多租戶的云計算服務(wù)器集群網(wǎng)絡(luò)保障方法和系統(tǒng)
本發(fā)明公開了一種云計算服務(wù)器集群網(wǎng)絡(luò)保障方法，包括：虛 擬機(jī)資源分配管理模塊對管理員提供的服務(wù)器集群網(wǎng)絡(luò)拓?fù)洹⒎?wù)器 集群計算和存儲資源進(jìn)行初始化，請求調(diào)度管理模塊接收租戶提交的 創(chuàng)建服務(wù)請求，根據(jù)虛擬機(jī)資源分配管理模塊中的服務(wù)器集群網(wǎng)絡(luò)拓 撲以及服務(wù)器集群計算和存儲資源進(jìn)行服務(wù)請求放置分析，以確定創(chuàng) 建服務(wù)請求對應(yīng)的虛擬機(jī)所要放置的服務(wù)器，虛擬機(jī)資源分配管理模 塊根據(jù)請求調(diào)度管理模塊中虛擬機(jī)放置的分析結(jié)果在虛擬機(jī)集
華中科技大學(xué)
2021-04-14
一種無機(jī)納米雜化荷正電聚電解質(zhì)絡(luò)合物滲透汽化膜的制備方法
本發(fā)明公開了一種無機(jī)納米雜化荷正電聚電解質(zhì)絡(luò)合物滲透汽化膜的制備方法。配制無機(jī)納米粒子雜化的陰離子聚電解質(zhì)水溶液；配制pH為5.8-10.0的陽離子聚電解質(zhì)水溶液；將無機(jī)納米粒子雜化的陰離子聚電解質(zhì)水溶液滴加入陽離子聚電解質(zhì)水溶液中，得到無機(jī)納米雜化的荷正電聚電解質(zhì)絡(luò)合物；將絡(luò)合物分散在一元酸水溶液中，經(jīng)過濾，靜置脫泡后，用刮膜刀將其涂覆于聚砜超濾膜上，烘干后得到無機(jī)納米雜化荷正電聚電解質(zhì)絡(luò)合物滲透汽化膜。通過摻雜不同質(zhì)量分?jǐn)?shù)的無機(jī)納米粒子以及調(diào)節(jié)陽離子聚電解質(zhì)溶液的pH值可得到不同組成的無機(jī)納米雜化荷正電聚電解質(zhì)絡(luò)合物。制備的無機(jī)納米雜化荷正電聚電解質(zhì)絡(luò)合物滲透汽化膜具有優(yōu)異分離性能和高穩(wěn)定性。
浙江大學(xué)
2021-04-13
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多點交替進(jìn)水混合液資回流階式A2/O工藝
多點交替進(jìn)水階式A2/O工藝是東南大學(xué)借鑒UNITANK與A2/O的優(yōu)點，而研發(fā)的新型活性污泥脫氮除磷工藝。該工藝周期運行，連續(xù)、交替進(jìn)水，連續(xù)出水，一體化設(shè)計，單獨設(shè)置專用的沉淀池。與普通活性污泥法相比，不設(shè)混合液回流設(shè)備，污泥少量回流。
東南大學(xué)
2021-04-10
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一種Fe2O3納米薄膜卷曲管的制備方法
本發(fā)明屬于納米薄膜材料制備技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種Fe2O3納米薄膜卷曲管的制備方法，利用電子束沉積鍍膜技術(shù)和納米膜卷曲技術(shù)，先制備單質(zhì)Fe的納米膜卷曲管結(jié)構(gòu)，然后在空氣氣氛下退火得到Fe2O3納米膜卷曲管；其制備工藝簡單，操作方便，原理科學(xué)，無污染，環(huán)境友好，能夠有效控制卷曲管的管壁厚度，制備的納米膜卷曲管長度能達(dá)到幾百微米。本發(fā)明在新能源、氣敏、催化、等領(lǐng)域具有重要用途。
青島大學(xué)
2021-04-13
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一種β-Sialon/Al2O3復(fù)合粉體及其制備方法
小試階段/nβ-Sialon材料常用的工業(yè)合成方法是以高純的Si3N4、Al2O3、AlN和SiO2位原料通過高溫固相法合成，但由于該方法中原料價格昂貴導(dǎo)致過高的生產(chǎn)成本，進(jìn)而限制β-Sialon材料的廣泛使用。目前合成β-Sialon材料的溫度較高和產(chǎn)品中雜質(zhì)較多。本專利旨在克服以上技術(shù)缺陷，目的是提供一種合成溫度低、工藝簡單和產(chǎn)品純度高的β-Sialon/Al2O3復(fù)合粉體的制備方法。本專利技術(shù)采用工業(yè)上易得的氧化鋁粉、硅粉和鋁粉為原料，通過一定的混合處理后，在1100-1300℃溫度下即可得到
武漢科技大學(xué)
2021-01-12
一種使用共面倒 F 天線的激光全息 RFID 標(biāo)簽
本實用新型公開了一種激光全息RFID標(biāo)簽，包括RFID標(biāo)簽（50）和貼在其上的激光全息膜（10），其中，該 RFID 標(biāo)簽（50）包括共面倒 F 天線（510）、基板（520）和 RFID 芯片（530），所述共面倒 F 天線（510）制作在基板（520）上，所述 RFID 芯片（530）貼裝在該共面倒 F 天線（510）上。本實用新型的激光全息 RFID 標(biāo)簽?zāi)軌蜻m用于超高頻和微波頻段，其中的激光全息膜可采用金屬反射層或非金屬反射層，形狀和尺寸大小不受限制，與 RFID 標(biāo)簽的復(fù)合方法簡單方便。
華中科技大學(xué)
2021-01-12