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World File Search System刘胜南
Kechun Liu | 刘可淳
[5] Liu，K.，Mokhtari，M.，Li，B.，Nofallah，S.，May，C.，Chang，O.在：IEEE/CVF计算机视觉和模式识别会议论文集（CVPRW）。2021，pp。3766–3775。
面向扑翼飞行机器人的电子稳像算法设计
引用本文: 刘胜南, 付强, 冯楠, 张春华, 贺威.面向扑翼飞行机器人的电子稳像算法设计[J].北科大：工程科学学报 , 2024, 46(9): 1544- 1553. doi: 10.13374/j.issn2095-9389.2023.10.06.001 LIU Shengnan, FU Qiang, FENG Nan, ZHANG Chunhua, HE Wei.Design of an electronic image stabilization algorithm for flapping-wing flying robots[J].Chinese Journal of Engineering , 2024, 46(9): 1544-1553. doi: 10.13374/j.issn2095- 9389.2023.10.06.001
成果一. 刘晓东研究员与合作者的论文 Uniqueness and ...
摘要： 我们考虑了具有固定入射方向的远场模式的裂纹散射逆问题。首先，我们证明了声软裂纹可以由具有固定入射方向的多频远场模式唯一地确定。该证明基于散射场的低频渐近分析。唯一性结果的一个重要特征是背景甚至可以是未知的非均匀介质。然后提出了一种改进的牛顿法来数值重建裂纹的形状和位置。与经典牛顿法相比，改进的牛顿法放松了对良好初始猜测的依赖，并且可以应用于多个裂纹。二维数值算例证明了改进的牛顿法的可行性和有效性。特别是，如果我们合理地使用两个频率或两个入射方向的测量值，重建的质量可以大大提高。 论文链接： http://dx.doi.org/10.1088/1361-6420/ad904d
江苏卓胜微电子股份有限公司2022 年年度报告全文
第四节 公司治理 .............................................................................................................................................................. 44
江苏卓胜微电子股份有限公司2023 年年度报告全文
第四节 公司治理 .............................................................................................................................................................. 44
美国南加大航空安全人为因素班
课程表 课程大纲 星期一 (2016.8.29) 1-4 人体工学 -Dr. Meshkati 5 简介 -R.D.6 哈德逊奇迹视频（30 分钟）/与 Sully 的讨论 - R.D.7 HF 历史 - R.D.阅读作业 - 教科书，超越航空人为因素，前言和第 1 章互联网作业 - Google“事故调查模块 - SHELL、原因、威胁和错误管理 (TEM) 星期二 (2016.8.30) 由 R.D.1 安全与文化 2 自信行为模型3 监控和挑战 4 态势感知 5 SOP/清单的使用和设计 6 决策 7 威胁和错误管理 (TEM) 阅读作业 - 印度航空快运 812 互联网作业 - 谷歌“印度航空快运 812” 星期三 (2016.8.31) 由 R.D.1 压力2 疲劳 3 规范 4 自动化 5 技术和数据挖掘
南大与牛津团队研究新进展细胞修复dna损伤...
有一种新的过程，在这个过程 中，细胞从细胞核中清除有害的 DNA蛋白质病变，确保遗传物质 的稳定性，并促进细胞的存活。 研究小组将这一新的过程称为噬 核（nucleophagy）。 噬核是自噬的一种特殊形 式，是自然的细胞清洁机制，对 于修复DNA和确保细胞存活来说 至关重要。 噬核的过程涉及了一种称为 TEX264的蛋白。在接受结直肠癌 化疗的患者中，药物会导致DNA 的损伤，机体表达为TEX264，它 激活了噬核过程，将病变引导到 细胞的废物处理系统中，从而将 他们分解和破坏。 研究小组利用生物化学、 细胞生物学和生物信息学工具
青藏高原南部南北地堑系温泉气体地球化学特征与演化过程
81G 0.07 8.3 −9.3 — 3.67×10 11 3.8 0.3 95.9 0.4 65.2 34.3 注 ： “ — ” 表示未测出或无法计算 ； R C 为样品 3 He/ 4 He ； R A 为大气 3 He/ 4 He ： 大气 （ 3 He/ 4 He ） =1.39×10 −6 、（ 4 He/ 20 Ne ） =0.318 ， 地幔 （ 3 He/ 4 He ） =1.1×10 −5 、（ 4 He/ 20 Ne ） = 1 000 ， 地壳 （ 3 He/ 4 He ） =1.5 ×10 −8 、（ 4 He/ 20 Ne ） =1 000 ； δ 13 C-CO 2 端部构件的值 ： 地幔端元取值 （ δ 13 C=−6.5±2.5‰ ， CO 2 / 3 He=2×10 9 ）， 碳酸盐端元取值 （ δ 13 C=0±1‰ ， CO 2 / 3 He=1×10 13 ）， 沉积物端元取值 （ δ 13 C=−30±10‰ ， CO 2 / 3 He=1×10 13 ） 。
钢筋 - 刘
近年来，研究人员探索了基于强化学习的对象检测方法。但是，现有方法总是几乎没有令人满意的性能。主要原因是当前基于增强学习的方法生成一系列不准确区域而没有合理的奖励函数，并将最终步骤中的非最佳选择视为缺乏有效的区域选择和重新构成策略的检测结果。为了解决上述问题，我们提出了一种新的基于增强的基于基于的对象检测框架，即增强框架，通过将增强剂学习剂与基于卷积神经网络的特征空间整合在一起，具有区域选择的能力并进行了重新确定。在钢筋中，我们重新开发了一个奖励功能，该奖励功能使代理可以有效地训练并提供更准确的区域建议。为了进一步优化它们，我们设计了基于卷积神经网络的区域选择网（RS-NET）和边界框重新填充网络（BBR-NET）。尤其是前者由两个子网络组成：联合网络（IOU-NET）和完整性网络（CPL-NET）共同选择了最佳区域建议。后者旨在将选定的结果重新定义为最终结果。在两个标准数据集Pascal VOC 2007和VOC 2012上的广泛实验结果表明，增强剂能够改善该地区的选择，并学习更好的代理动作表示增强性学习，从而导致最先进的表现。2021 Elsevier B.V.保留所有权利。