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本文在分析传统J2EE架构缺点的基础上,提出了基于J2EE轻量级框架设计电子拍卖系统的设计原理、功能和架构,分析了轻量级框架体系结构特点。采用MVC设计模式,整合三大框架设计的电子拍卖系统具有良好的稳定性、灵活性、松散耦合、易扩展、易维护等特点。 相似文献
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本文阐述一个IOC/DI框架的设计与实现，本框架是一个可复用的设计构件，是一种多层的J2EE应用程序框架，其核心就是提供一种新的机制管理业务对象及其依赖关系，可以有效的降低软件开发问题的复杂度。 相似文献
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在产前超声筛查过程中,为了能够帮助医生在丘脑标准平面上快速、精确地测量胎儿头围,提出一种新颖的双分支卷积神经网络直接分割胎儿颅骨边界,2个分支通过共享层相互促进,有效地提高了颅骨边界的分割精度,特别对局部不清晰或者不连续的边界仍然有着较好的分割效果,具有较高的鲁棒性.本方法的测量过程不需要过多的后处理操作,并且模型属于轻量级网络,便于部署.该方法应用在Grand-Challenge中的HC18数据集及从医院采集的300例数据上,均取得了较好的结果,对比其他主流分割网络如U-Net, Res-U-Net, U-Net++,CE-Net等,所提方法具有更高的分割精度及更小的测量误差. 相似文献
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针对运算资源受限条件下难以实现高精度、高帧率跟踪的问题,提出一种基于无锚的轻量化孪生网络目标跟踪算法.首先使用修改的轻量级网络MobileNetV3作为主干网络提取特征,在保持深度特征表达能力的同时减小网络的参数量和计算量;然后对传统互相关操作,提出图级联优化的深度互相关模块,通过丰富特征响应图突出目标特征重要信息;最后在无锚分类回归预测网络中,采用特征共享方式减少参数量和计算量以提升跟踪速度.在两个主流数据集OTB2015和VOT2018上进行对比实验,实验结果表明,该算法相比于SiamFC跟踪器有较大的精度优势,并且在复杂跟踪场景下更具鲁棒性,同时跟踪帧率可达175帧/s. 相似文献
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针对全天候工作的多模态行人检测算法体积大、运算量高、效率不足的问题,提出一种基于深度学习MBNet算法搭建的轻量级多模态行人检测算法(G-MBNet)。采用ResNet18算法并结合跨阶段链接的思想搭建CSP-ResNet18轻量级特征提取网络,以保证检测算法精度;引入轻量级高效通道注意力(ECA)模块来提升特征提取网络对重要特征的关注能力,在引入极少参数的情况下提升算法的检测精度;通过引入轻量级Ghost卷积模块来重构MBNet算法的特征提取网络,在保证特征提取性能的情况下进一步降低算法的参数与体积,提升算法的检测速度。采用所提的G-MBNet算法在KAIST行人数据集进行测试,实验结果表明：G-MBNet算法大小是原始算法的32.33%,参数量是原始算法的37.81%,检测速度是原始算法的1.53倍;G-MBNet算法可在保证行人识别精度的情况下有效提升检测速度。 相似文献
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交通信号灯的准确检测与识别可以提高驾驶的安全性,减少交通事故的发生.为了提高移动端识别的准确率和速度,提出一种改进的轻量级YOLOv3模型实现交通信号灯的检测与识别.首先,采用轻量级的ShuffleNetv2网络替换YOLOv3的主干网络DarkNet53,实现交通信号灯的快速检测与识别;接着,融合ShuffleNet... 相似文献
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在无人机巡检图像中,检测出绝缘子是实现输电线路状态分析的关键.本研究采用轻量级卷积神经网络代替传统的人工特征提取器,获取输入图像的深层特征;利用深度学习目标检测网络对所提取特征进行处理和训练学习,实现多尺度、多种类的绝缘子目标检测.实验结果表明:该方法可以准确快速地识别出以山林背景为主的瓷质和复合两类绝缘子,其检测精度... 相似文献
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提出基于Web的社保系统中间件是在J2EE框架下采用现今比较成熟的三款开源件:Struts、Spring和ibatis进行构建,并结合Web服务相关技术和Ajax技术构架一种新的软件层次体系结构.这将有效解决现今社保领域带来的困难,同时使开发人员也可以从繁琐编程中解脱出来,从而提高系统开发、维护效率. 相似文献