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以卷积神经网络为代表的深度学习算法高度依赖于模型的非线性和调试技术,在实际应用过程中普遍存在黑箱属性,严重限制了其在安全敏感领域的进一步发展。为此,该文提出一种由粗到细的类激活映射算法(CF-CAM),用于对深度神经网络的决策行为进行诊断。该算法重新建立了特征图和模型决策之间的关系,利用对比层级相关性传播理论获取特征图中每个位置对网络决策的贡献生成空间级的相关性掩码,找到影响模型决策的重要性区域,再与经过模糊化操作的输入图像进行线性加权重新输入到网络中得到特征图的目标分数,从空间域和通道域实现对深度神经网络进行由粗到细的解释。实验结果表明,相较于其他方法该文提出的CF-CAM在忠实度和定位性能上具有显著提升。此外,该文将CF-CAM作为一种数据增强策略应用于鸟类细粒度分类任务,对困难样本进行学习,可以有效提高网络识别的准确率,进一步验证了CF-CAM算法的有效性和优越性。 相似文献
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本文结合学生实际利用Word软件排版时所遇到的问题,图文并茂的阐述了Word排版所涉及的分节、页眉、目录等相关内容的设置方法,浅显易懂,非常实用。 相似文献
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为研究火灾高温与撞击联合作用下钢管混凝土柱的力学性能,基于ABAQUS建立了高温作用下考虑轴力影响的钢管混凝土柱侧向撞击有限元模型。首先,对高温与撞击联合作用下考虑轴力影响的钢管混凝土柱的破坏模式与受力全过程进行了分析,探讨了高温下钢管混凝土柱的抗撞性能与工作机理;其次,重点研究了受火时间、材料强度、含钢率以及撞击能量对抗撞性能的影响,并给出了相关设计建议。研究结果表明:高温与撞击联合作用下,钢管混凝土柱主要发生受弯破坏;受火15 min后,构件抗撞性能明显降低。轴压力对构件抗撞性能产生不利影响,轴压比从0增加到0.2,受火60 min构件抗撞性能下降了7.8%;混凝土强度对高温下钢管混凝土柱抗撞性能有显著影响,受火90 min后,混凝土强度由30 MPa增加到50 MPa,构件抗撞性能提高约85%;外钢管强度与含钢率对高温下抗撞性能影响不大。 相似文献
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采用水热法制备了Bi2WO6光催化剂, 考察了水热反应温度、 水热反应时间及前驱体溶液pH值等条件对其对乙烯可见光催化活性的影响, 并通过X射线衍射(XRD)、 扫描电子显微镜(SEM)、 紫外-可见漫反射光谱(UV-Vis DRS)和比表面积分析等对催化剂的晶相组成、 微观形貌和光学性质等进行表征. 结果表明, 在水热反应温度为120 ℃、 水热反应时间为12 h、 前驱体溶液pH=0.5条件下, Bi2WO6光催化剂经过各向异性生长以及自组装奥斯特瓦尔德成熟(Ostwald ripening)过程, 形成由二维纳米薄片自组装的多孔微球状结构, 有效增大了与乙烯气体的接触面积, 禁带宽度降至2.86 eV, 可见光响应范围拓宽, 表现出优异的光催化性能, 在可见光下240 min内对乙烯的降解率达到13.69%. 相似文献
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探讨如何巧用光线,加强画面形象造型的艺术效果,以此更好地用画面表现生活、再现自然,介绍了电视画面创作中用光的造型表现方法。 相似文献
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