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231.
光场相机传感器有限的空间分辨率阻碍了光场图像处理相关研究的进展.提出一种融合全局和局部特征的光场图像空间超分辨率算法,提高了对光场子视点全局关系建模的能力.由于光场相机捕捉的图像亮度较低,严重影响了超分辨率图像的质量,提出一个改进的4D零参考深度曲线估计网络(4D Zero-DCE-Net),充分利用光场全部子视点信息来提高光场图像的亮度.为了解决光场图像空间分辨率低的问题,提出一个基于生成对抗网络的光场图像空间超分辨率网络模型.生成器包含三个部分:第一部分是Transformer和4D卷积以并行方式结合的网络结构,能以较浅的网络层捕捉图像的全局和局部细节信息;第二部分是一个交互融合注意力模块IFAM(Interactive Fusion Attention Module),能有效地融合上述两个分支得到的全局自注意力和局部细节信息;第三部分是一个重建模块PS-PA(Pixel Shuffle-Pixel Attention),能提高整个光场的空间分辨率.最后,利用相对判别器来指导生成器的训练.实验结果表明,提出的算法和其他算法相比,峰值信号比(PSNR)至少提升了1 dB. 相似文献
232.
An effective surface-enhanced Raman scattering template based on gold nanoparticle/silicon nanowire arrays 下载免费PDF全文
A large-scale Si nanowire array (SiNWA) is fabricated with gold (Au) nanoparticles by simple metal-assisted chemical etching and metal reduction processes. The three-dimensional nanostructured Au/SiNWA is evaluated as an active substrate for surface-enhanced Raman scattering (SERS). The results show that the detection limit for rhodamine 6G is as low as 10-7 M, and the Raman enhancement factor is as large as 105 with a relative standard deviation of less than 25%. After the calibration of the Raman peak intensifies of rhodamine 6G and thiram, organic molecules could be quantitatively detected. These results indicate that Au/SiNWA is a promising SERS-active substrate for the detection of biomolecules present in low concentrations. Our findings are an important advance in SERS substrates to allow fast and quantitative detection of trace organic contaminants. 相似文献
233.
针对办公建筑已有的能耗预测方法中未能考虑到能耗数据的混沌变化特性,提出了一种基于混沌时间序列的办公建筑运行能耗预测方法.对研究对象的时间序列进行相空间重构,判断其具备混沌特性,建立混沌理论和支持向量回归的组合模型进行训练,采用Markov链消除组合模型由于参数传递产生的累积误差,得到最终预测结果.为了验证算法的有效性,以西安某办公建筑的能耗监测数据为例进行实例分析,并与非线性自回归神经网络、支持向量回归等其他预测方法进行对比.实验结果表明,经过Markov修正后的混沌时间序列组合模型预测精度显著提高,预测效果优于其他方法,且更符合办公建筑能耗的变化规律,为节能优化提供有效的数据支撑. 相似文献
234.
235.
微裂纹模型是研究砂土变形中应变局部化问题的微观力学模型。本文在前文的基础上建立了有限平面的徽裂纹模型的基本方程。数值解析表明,微裂纹模型可再现应变局部化及应变软化现象。同时,本文简要地讨论了边界约束、尺寸效应及侧压对应变局部化的影响。 相似文献
236.
HOPFBIFURCATIONANDOTHERDYNAMICALBEHAVIORSFORAFOURTHORDERDIFFERENTIALEQUATIONINMODELSOFINFECTIOUSDISEASEJINGZHUJUN(井竹君)(Instit... 相似文献