1物理与电子工程学院,计算科学中心,四川师范大学,成都610068,中华人民共和国2物理学系2,香港科学技术系,北卡罗来语,九龙,香港,香港,中华人民共和国库洛恩,中华人民共和国统计局3号国际机构和统计局,加拿大41 g。量子计算,滑铁卢大学,滑铁卢N2L 3G1,加拿大安大略省5 Max-planck-institutFürQuantenoptik,Hans-Kopfermann-Str.1,85748 Garching,德国6统计学和精神科学系,沃特洛群岛,沃特洛群岛,沃特洛群岛大学,INSTARIO,INSTARIO,INSTARIO STARION INSTARIO STARION INSTARIO,加拿大大学,加拿大大学。爱荷华州,爱荷华州50011,美国8这些作者对这项工作也同样做出了贡献。
1 浙江省农业科学院农产品安全与营养研究所,农产品质量安全生物与化学威胁控制国家重点实验室,中国杭州,2 南京农业大学植物保护学院,农作物病虫害监测与治理教育部重点实验室,中国南京,3 华中农业大学植物科学技术学院,中国武汉,4 西里西亚大学自然科学学院生物、生物技术与环境保护研究所,波兰卡托维兹,5 华南农业大学资源环境学院根系生物学中心,亚热带农业生物资源保护与利用国家重点实验室,中国广州,6 浙江农林大学亚热带森林培育国家重点实验室,中国杭州,7 坦塔大学理学院植物学与微生物学系,埃及坦塔,8 延安大学生命科学学院,中国延安,9 重点实验室华南农业大学农学院亚热带农业生物资源保护与利用研究中心,广州,中国,10 中国科学院庐山植物园,九江,中国
a 北德克萨斯大学电气工程系,德克萨斯州登顿 76203,美国 b 瑞典皇家理工学院电气工程与计算机科学学院决策与控制系统分部,斯德哥尔摩 100 44,瑞典 c 浙江大学控制科学与工程学院,杭州 310027,中国 d 华中科技大学人工智能与自动化学院和数字制造装备与技术国家重点实验室,武汉 430074,中国 e 太平洋西北国家实验室,华盛顿州里奇兰 99352,美国 f 清华大学精密仪器系和精密测试技术与仪器国家重点实验室,北京 100 084,中国 g 中国科学院系统科学研究所系统与控制重点实验室,北京 100190,中国 h 橡树岭国家实验室,田纳西州橡树岭 37932,美国 i 弗吉尼亚大学 Charles L. Brown 电气与计算机工程系,美国弗吉尼亚州夏洛茨维尔 22904
探索可解释的人工智能,实现透明决策 Dr D David Winster Praveenraj 1 Mr Melvin Victor 2 C. Vennila 3 Ahmed Hussein Alawadi 4 Pardaeva Diyora 5 N. Vasudevan 6 T. Avudaiappan 7 1 班加罗尔 CHRIST(视为大学)商学院助理教授。 2 班加罗尔 CHRIST(视为大学)商学院助理教授。 3 钦奈 Prince Shri Venkateshwara Padmavathy 工程学院助理教授 – 127 vennila.c_maths@psvpec.in 4 伊斯兰大学技术工程学院,纳杰夫,伊拉克。ahmedalawadi@iunajaf.edu.iq 5 塔什干国立师范大学,乌兹别克斯坦塔什干。电子邮件:diyoratohirovna@gmail.com 6 电子与通信工程系,K. Ramakrishnan 技术学院,蒂鲁吉拉帕利 7 人工智能与数据科学系,K. Ramakrishnan 技术学院,蒂鲁吉拉帕利
1 帕斯卡研究所,PHOTON-N2,克莱蒙奥弗涅大学,法国国家科研中心,SIGMA Clermont,F-63000 克莱蒙费朗,法国。 2 法国大学研究所(IUF),F-75231 巴黎,法国 3 伍尔弗汉普顿大学科学与工程学院,Wulfruna St,伍尔弗汉普顿 WV1 1LY,英国 4 首都师范大学化学系,北京市光学材料与光子器件重点实验室,北京 100048,中国 5 天津市分子光电子科学重点实验室,天津大学理学院化学系,天津化学科学与工程协同创新中心,天津 300072,中国 6 西安交通大学电子信息工程学院,物理电子学与器件教育部重点实验室、陕西省信息光子技术重点实验室,西安 710049,中国
科学研究与论文 第 4 卷(10),页。1073-1079,2009 年 10 月 可在线访问 http://www.academicjournals.org/sre ISSN 1992-2248 © 2009 学术期刊全文研究论文 基于数字图像技术的鸡蛋新鲜度检测 王巧华 1、邓晓燕 2、任逸林 1、丁友春 1、熊丽荣 1、周平 3、温优贤 1、王树才 1 * 1 华中农业大学工程技术学院,武汉,430070,P.R.中国。2 华中农业大学基础科学学院,武汉,430070,P.R.中国。3 国家农业信息化工程技术研究中心,北京,100085,P.R.中国。2009年8月6日接受 蛋黄指数和气室高度是鸡蛋新鲜度检测的两个主要指标,在实际应用中很难准确测量。本文研究了一种基于图像的鸡蛋新鲜度检测方法。利用计算机视觉装置获取鸡蛋的透视图像。通过图像处理从获取的鸡蛋图片中分离出特征区域,包括蛋黄区域和气室区域。分别计算并分析上述特征区域的像素面积和长度。选取特征区域像素面积和长度与整个鸡蛋区域像素面积和长度的相对比值作为特征参数。详细分析表明,随着鸡蛋新鲜度的降低,上述相对比率增大。根据特征参数与新鲜度的相关性,建立了3种鸡蛋新鲜度检测模型。测试结果表明,这3种模型的准确率分别为93%、94%和92%。基于蛋黄和气室图像特征的鸡蛋新鲜度检测是高效可行的。关键词:蛋黄,气室,新鲜度,数字图像,计算机视觉。引言 鸡蛋新鲜度检测是食品安全研究中一个有趣而重要的课题,主要是因为鸡蛋与普通人的日常生活密切相关,并且鸡蛋成分在储存过程中很容易发生变化。近十年来,许多研究都集中在鸡蛋新鲜度检测上。鸡蛋内容物主要由蛋黄、蛋白和气室组成。蛋黄和蛋白之间有一层蛋黄膜。随着贮存时间的延长,蛋白中的水分逐渐从蛋壳孔隙中蒸发掉。 *通讯作者。电话:+86-027-87285346。邮箱:wsc01@mail.hzau.edu.cn。传真:+86-027-87285346。
气候变化会影响湿天气和干燥天气期间的水文制度,从而导致洪水产生的异质性。在过去的几十年中,大多数全球土地经历了更频繁的极端降水事件。如图1 A所示,在东亚,加勒比海和撒哈拉以下的降水量显着增加,这直接放大了地表径流。相反,在西亚,北非和亚马逊等地区,降水表现出了下降的趋势,这意味着长时间的先例干燥时期。长期和密集的干旱事件损害了表土的浸润和湿度保留能力,从而导致随后的潮湿天气期间的径流峰值增加,从而提高了洪水洪水的概率和严重性。
1 复旦大学类脑智能科学与技术研究所,上海,中国;2 计算神经科学与类脑智能教育部重点实验室(复旦大学),上海,中国;3 教育部医学神经生物学国家重点实验室和脑科学教育部前沿研究中心(复旦大学),上海,中国;4 英国考文垂华威大学计算机科学系;5 英国牛津计算神经科学中心;6 英国剑桥大学精神病学系;7 英国剑桥大学行为与临床神经科学研究所;8 浙江师范大学复旦 ISTBI—ZJNU 类脑智能算法中心,金华,中国;9 上海医学院和中山医院免疫治疗技术转移中心,上海,中国;10 复旦大学华山医院神经内科,上海,中国; 11 张江复旦国际创新中心,上海,中国
本期特刊聚焦“储能技术的挑战与可能性”,收录了来自德国伊尔默瑙工业大学、苏州大学、中科院半导体研究所、西湖大学、华中科技大学、北京交通大学、南京大学等单位的9篇综述、1篇研究论文和1篇新闻观点,介绍了国内外在该领域的最新进展。伊尔默瑙工业大学雷勇教授题为“高粗糙表面碳纳米纤维薄膜作为锂硫电池有效中间层”的原创研究论文、苏州大学康振辉教授题为“I–III–VI族量子点的光电和光催化特性:传统量子点与新兴量子点之间的桥梁”的评论论文、中科院半导体研究所王志杰教授题为“设计ZnO光电化学行为以实现高效太阳能水分解”的评论论文、舒大军教授题为“应变工程调控光催化材料TiO2表面性质”的评论论文详细介绍了该材料在储能等领域的挑战与可能性。