-
基于两步距离的跳伞编队识别
阿尔吉曼塔斯·斯库奥迪斯|奥尔加·库拉索娃
立陶宛维尔纽斯大学数学与信息学院数据科学与数字技术研究所,阿卡德米奥斯街4号,维尔纽斯,LT-08412,立陶宛
摘要
本研究提出并评估了一种用于分类跳伞队形的二步法。这是系列研究中的又一进展,该系列研究致力于探索利用深度
来源:Image and Vision Computing
时间:2026-06-18
-
利用流体包裹体40Ar/39Ar地质年代学限制造山系统的变形时机与同运动期电气石的关系
明晓|白秀娟|张万锋|邱焕宁|杰雷米·索尔德纳|段文勇|陈明|韩政|徐康|吴阳|赵国春摘要确定离散变形事件的年代对于重建造山历史至关重要,但往往会受到多期构造活动、热重置以及缺乏合适地质计时方法的阻碍。本研究探讨了将40Ar/39Ar地质计时法应用于同运动期电气石中的流体包裹体的
来源:Geochimica et Cosmochimica Acta
时间:2026-06-18
-
LDAC-Net:一种采用交叉门控残差融合的并行双编码器网络,用于路面裂缝分割
李国岩|罗晨|郝志鹏|梅宇鹏中国天津市天津城建大学计算机与信息工程学院,邮编300384
摘要:路面裂缝是道路基础设施中常见的表面病害,它不仅威胁行车安全,还会直接影响维护规划。尽管深度学习在基于图像的裂缝分割方面取得了进展,但由于裂缝形态细长、对比度低以及背景纹理复杂,很难在
来源:Image and Vision Computing
时间:2026-06-18
-
烃类原料的超临界氢生成裂解:变分热力学、临界状态以及古塞夫能量不变量
亚历山大·L·古塞夫,Fermaltech Montenegro Limited,布德瓦,邮政信箱5号,85210,黑山
摘要
在超临界条件下利用重质烃类原料进行裂解以生产氢气时,存在一些普遍的临界机制,这些机制决定了氢气生产的效率。本文建立了一个变分热力学模型来描述这些转变过
来源:International Journal of Hydrogen Energy
时间:2026-06-18
-
对辛格布姆克拉通中新太古代岩脉(约28.0–27.5亿年)的主量元素与微量元素地球化学、SrNd同位素地球化学以及岩石磁学和磁化率各向异性特征的研究:对其成岩作用和古构造的启示
Ravi Shankar|Mahesh Kapawar|D. Srinivasa Sarma|Sambit Kumar Swain印度海得拉巴CSIR国家地球物理研究所,邮编500007摘要本研究旨在探讨辛格布姆克拉通中新元古代基性岩脉(约28.0–27.5亿年)的成因及古构造形
来源:Geochemistry
时间:2026-06-18
-
一种基于对比度增强与分块的多尺度网络,用于精确计数重复动作
朱军|胡天文|李启明 中国科学院福建物质结构研究所,中国福州350108
摘要
从人体姿态数据中统计重复动作是一项基础但具有挑战性的任务,常常受到视角变化和遮挡的影响。为克服这些难题,我们提出了对比增强分块多尺度网络(CEPMS-Net),这是一种端到端的姿态级框架,能够提
来源:Engineering Applications of Artificial Intelligence
时间:2026-06-18
-
基于自监督学习的多光谱图像时间序列预测及其在云去除和土地利用分析中的应用
Shankho Subhra Pal|Jayanta Mukhopadhyay|Sudeshna Sarkar
印度理工学院卡拉格普尔分校计算机科学与工程系
摘要
多光谱卫星图像包含重要的光谱、空间和时间信息。传统方法通常依赖于独立的、针对特定任务的模型,无法充分利
来源:Engineering Applications of Artificial Intelligence
时间:2026-06-18
-
基于深度学习的异形钢坯纵向裂纹缺陷预测——针对变长序列与缺陷稀疏场景
张志岩|吕志民|何飞|周玉杰|孙熙北京科技大学钢铁技术协同创新中心,中国北京学院路30号,100083摘要H型钢制造中的中间产品——异形坯,需要准确预测其纵向裂纹缺陷,以防止缺陷蔓延到最终产品。然而,实际预测面临诸多挑战,包括不同阶段和坯材之间序列长度的不稳定性,以及裂纹缺陷的稀
来源:Engineering Applications of Artificial Intelligence
时间:2026-06-18
-
基于掩码感知与边缘学习变换器的斜拉索帧级重建与振动频率识别
黄永辉|詹从伟|余汉国|袁成|李远文
中国广州,广州大学风工程与工程振动研究中心
摘要
桥梁斜拉索的索力状态与结构安全及施工控制密切相关。尽管基于视觉的非接触式方法为传统的接触式测量提供了有希望的替代方案,但现有的视频技术仍存在时间跟踪不连续、位移观测缺失以及在复杂
来源:Engineering Applications of Artificial Intelligence
时间:2026-06-18
-
一种基于文本引导的自适应多模态融合框架,用于机电产品评论的情感分类
曾旺|杨文奇|牛世凡|田亮|葛乐科|钟星旺
中国南昌市南昌大学建筑与设计学院,邮编330031
摘要
在电子商务产品开发中,包含文本评论和用户上传图片的多模态评价已成为大规模用户情感识别及产品反馈整理的重要数据来源。对于机电类产品而言,文本评论通常直接传达评价信息,
来源:Engineering Applications of Artificial Intelligence
时间:2026-06-18