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基于深度中心邻域金字塔结构的显著目标检测 下载：47 浏览：359

陈琴朱磊后云龙邓慧萍吴谨 武汉科技大学信息科学与工程学院 《人工智能研究》 2020年12期

摘要:
基于中心邻域的对比度计算在基于深度学习的算法中应用甚少.因此,文中提出基于深度中心邻域金字塔结构的显著目标检测方法.结合中心邻域对比度机制和卷积神经网络,用于显著目标检测.首先为网络的各阶段引入深层语义特征.再利用扩张卷积建立中心邻域金字塔,捕获不同级别的对比度信息,生成多尺度注意力子图.最后进一步融合所有注意力子图,得到最终的显著目标检测结果.在4个公用数据集上的对比实验表明,文中算法具有较低的平均绝对误差和较高的F测度值.

微合金钢碳氮化物析出的热力学仿真 下载：61 浏览：455

李维刚1，2 杨威1 刘超1 严保康1 《建模与系统仿真》 2019年8期

摘要:
建立热连轧过程中复合微合金钢碳氮化物析出的热力学模型,考虑碳氮化物和AlN的相互作用。针对该模型求解变量多、方程非线性、初始条件难确定等问题,采用耦合问题特征的牛顿拉夫森数值求解算法,确定不同成分下的碳氮化物和AlN的析出开始温度与析出顺序,获得奥氏体相中各元素平衡成分、碳氮化物析出成分及质量分数等随轧制温度的变化规律。对某轧钢厂生产的微合金钢进行仿真分析,模型计算结果符合冶金机理,对钢材组织性能进行有效的控制具有重要的指导意义。
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