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1.
Let R be a Noetherian unique factorization domain such that 2 and 3 are units,and let A=R[α]be a quartic extension over R by adding a rootαof an irreducible quartic polynomial p(z)=z4+az2+bz+c over R.We will compute explicitly the integral closure of A in its fraction field,which is based on a proper factorization of the coefficients and the algebraic invariants of p(z).In fact,we get the factorization by resolving the singularities of a plane curve defined by z4+a(x)z2+b(x)z+c(x)=0.The integral closure is expressed as a syzygy module and the syzygy equations are given explicitly.We compute also the ramifications of the integral closure over R. 相似文献
2.
近年来深度卷积神经网络在可见光船舶检测方面取得了显著的进展,然而,大多数相关研究是通过改进大型的网络结构来提高检测性能,因此加大了对更高计算机性能的需求。此外,可见光图像难以在云、雾、海杂波、黑夜等复杂场景检测到船舶。针对以上问题,提出了一种融合红(red, R)、绿(green, G)、蓝(blue, B)和近红外(NIR)4个波段光谱信息的由粗到精细的轻量型船舶检测算法。与现有的方法中根据光谱特性利用水体检测算法提取水体区域不同之处是该算法是利用改进的水体检测算法来提取船舶候选区域。为获取更准确的候选区域,对船舶、厚云、薄云、平静海面、杂波海面5种场景中4个波段的像素值进行了统计分析,选取近红外大于阈值作为辅助判断,并以其中心点获取候选区域32×32大小的切片,并对切片进行非极大值抑制,由此获得了船舶粗检测结果。随后构建了轻量级LSGFNet网络对船舶候选区域切片进行精细识别。构建的网络融合了1×1卷积提取的波谱特征与3×3的提取几何特征,为防止光谱特征与几何特征的信息在融合时“信息不流通”,在LSGFNet网络中引入了ShuffleNet中的通道打乱机制,并减小了模型结构,与典型的轻量级网络相比具有更好的效果且模型较小。最后,利用Sentinel-2卫星多光谱10 m分辨率数据构建了512×512大小的1 120组数据进行粗检测,以及32×32大小的6 014组数据进行精细网络训练,其中候选区域粗提取的查全率为98.99%,精细识别网络精确度为96.04%,不同场景下的平均精确度为92.98%。实验表明该算法在抑制云层、海浪杂波等干扰的复杂背景下具有较高的检测效率,且训练时间短、计算机性能需求低。 相似文献
3.
4.
在摄像机进行航拍的图像处理系统中,由摄像机运动所引起的视频运动,背景变化是主要特点。在进行图像采集时,每个像素都在变化,采用传统的图像编码方式进行图像压缩,压缩效果比较差。提出了基于块分割的精确运动估计算法,它是一种很好的图像压缩方法。 相似文献
5.
6.
7.
FJZ-250型高速分幅相机时间测量不确定度分析 总被引:2,自引:1,他引:1
FJZ-250型高速转镜分幅相机因转镜速度的不可重复性,光机结构的构造原理和控制系统各路高压触发时间的漂移,导致了时间测量的不确定度。为此,须对相机测量数据进行校正。阐述了校正方法、提供了逐幅校正位置误差的修正系数。若以预置转速对应的名义周期值去处理测量结果,则相机的时间测量合成小确定度将达1%,对名义周期值和名义幅间间隔时间值进行修正后,则可降至0.3%。 相似文献
8.
TAN Yu-Hong 《理论物理通讯》2003,(7)
[1]C.B. Dover, et al., Phys. Rep. 89 (1982) 141.
[2]G.A. Lalazissis, M.E. Grypeos, and S.E. Massen, J. Phys.G: Nucl. Part. Phys. 15 (1989) 303.
[3]C.B. Dover and A. Gal, Ann. Phys. 146 (1983) 309.
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[5]C.B. Dover, A. Gal, and D.J. Millener, Nucl. Phys. A572(1994) 85.
[6]M. Takahashi, Y. Yamamoto, T. Motoba, and K. Ikeda,Phys. Rec. C51 (1995) 2196.
[7]K. Ikeda, T. Fukuda, T. Motoba, M. Takahashi, and Y.Yamamoto, Prog. Theor. Phys. 91 (1994) 747.
[8]Y. Yamamoto, T. Motoba, T. Fukuda, et al., Prog. Theor.Phys. Supp. 117 (1994) 281.
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[10]S.B. Carr, I.R. Afnan, and B.F. Gibson, Nucl. Phys.A631 (1998) 776.
[11]T. Yamamda and C. Nakamoto, Phys. Rev. C62 (2000)034319.
[12]I.R. Afnan, nucl-th/9905014, talk at APCTP Workshop on Strangeness in Nuclear Physics.
[13]N. Auerbach, Phys. Rev. C35 (1987) 1798.
[14]C.B. Dover, et al., Phys. Rep. 89 (1982) 101.
[15]TAN Yu-Hong, LUO Yan-An, NING Ping-Zhi, and CAI Chong-Hai, Chin. Phys. Lett. 17 (2000) 401. 相似文献
9.
10.