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化学平衡知识是中学化学教学中的一个难点,学生在运用勒沙特列原理判断化学反应进程和判断平衡移动方向时,经常会碰到与勒沙特列原理有矛盾的问题,特别是浓度对化学平衡移动影响,其判断更是感到束手无策.下面举2个比较常见的例子. 相似文献
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基于Arnold变换的图像逆置乱算法 总被引:3,自引:0,他引:3
针对Arnold变换的周期依赖于图像的阶数这一特性,提出了一种反变换算法.该算法通过分析加密图像任一点处两坐标分量间关系,得到原图像相应点的坐标,从而实现图像的解密.该反变换也可作为图像置乱的正变换,相应的反变换就是Arnold变换.在此基础上,把二维反变换算法推广到m维的情形.实验结果表明,对于已应用Arnold变换进行预处理的置乱图像,在无须计算原图像变换周期的前提下可快速实现图像的逆置乱,该过程具有确定性,其迭代次数与预处理置乱次数相等. 相似文献
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针对真彩色微血管减压图像实时语义分割网络参数量大、语义分割精度低的问题,本文提出了一种适用于微血管减压场景的U型轻量级快速语义分割网络U-MVDNet (U-Shaped Microvascular Decompression Network),该网络由编码解码结构构成。在编码器中设计了轻型非对称瓶颈模块(LABM)对上下文特征进行编码,解码器中引入了特征融合模块(FFM),有效组合高级语义特征和低级空间细节。实验结果表明:对于微血管减压测试集,U-MVDNet在单NVIDIA GTX 2080Ti上的参数量只有0.66 M,平均交并比(mIoU)达到了76.29%,速度达到140 frame/s,且当输入图像尺寸为640×480时,U-MVDNet在嵌入式平台NVIDIA Jetson AGX Xavier上实现了实时(24 frame/s)语义分割。本文方法未使用任何的预训练模型,参数量少且推理速度快,语义分割性能优于其他对比方法,在分割精度和速度上做到了良好的平衡。同时,还可以方便地在嵌入式平台上开发和应用,性能优越,易于部署。 相似文献
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非盲图像复原在数学上是一种典型的病态问题,也是计算机视觉领域的重要研究内容之一,其目标是在点扩散函数已知的情况下,由模糊图像估计出清晰图像,其研究重点是在改善图像清晰度和抑制噪声之间做出适当的折衷。近50年来,非盲图像复原取得了长足的发展,从早期的维纳滤波到当前的深度学习,学者们提出了数以百计的非盲图像复原算法,并应用在各个领域。本文首先介绍非盲图像复原的基本概念和研究意义,然后依据算法的属性对非盲图像复原算法进行分类概括,从总体上将其分为传统方法和深度学习方法,又进一步将传统方法细分为直接法和迭代法,并依据不同算法的模型特征,分析不同类别中主要算法的优缺点,同时结合多种典型实验,比较分析了一些代表性算法的复原性能,最后展望了非盲图像复原算法的发展趋势,归纳了重点研究方向。 相似文献
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