語(yǔ)義分割是計(jì)算機(jī)視覺(jué)基本任務(wù)之一, 其研究目的是為圖像中的每一個(gè)像素點(diǎn)分配與之相對(duì)應(yīng)的類別標(biāo)記, 所以可以認(rèn)為其屬于像素級(jí)分類. 它主要用在多個(gè)具有挑戰(zhàn)性的應(yīng)用領(lǐng)域, 例如: 自動(dòng)駕駛、醫(yī)療圖像分割、圖像編輯等. 因?yàn)檎Z(yǔ)義分割涉及像素級(jí)分類和目標(biāo)定位, 所以如何獲取有效的語(yǔ)義

語(yǔ)音轉(zhuǎn)換是在保持語(yǔ)音內(nèi)容不變的同時(shí), 改變一個(gè)人的聲音, 使之聽(tīng)起來(lái)像另一個(gè)人的聲音[1-2]. 根據(jù)訓(xùn)練過(guò)程對(duì)語(yǔ)料的要求, 分為平行文本條件下的語(yǔ)音轉(zhuǎn)換和非平行文本條件下的語(yǔ)音轉(zhuǎn)換. 在實(shí)際應(yīng)用中, 預(yù)先采集大量平行訓(xùn)練文本不僅耗時(shí)耗力, 而且在跨語(yǔ)種轉(zhuǎn)換和醫(yī)療輔助系統(tǒng)中往

氣固流態(tài)化系統(tǒng)因其對(duì)顆粒相的連續(xù)處理能力、突出的傳熱傳質(zhì)性能以及寬廣的操作范圍[1]，被廣泛應(yīng)用于催化裂化[2-3]、煤氣化[4-5]、固體廢物及生物質(zhì)熱解[6-8]等能源化工過(guò)程中。在典型的氣固流態(tài)化反應(yīng)器中，受兩相流動(dòng)固有不穩(wěn)定性的影響[9]，顆粒呈現(xiàn)出明顯的時(shí)空多尺度分

氣候變化是人類面臨的全球性問(wèn)題，“碳達(dá)峰、碳中和”已成為世界各國(guó)的共識(shí)，未來(lái)新能源與傳統(tǒng)能源呈現(xiàn)包容式發(fā)展的趨勢(shì)，加快能源消費(fèi)方式的轉(zhuǎn)變已成為現(xiàn)階段的研究重點(diǎn)。煤炭是我國(guó)最主要的一次能源，是保障能源供應(yīng)的基礎(chǔ)，對(duì)我國(guó)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)發(fā)揮著至關(guān)重要的作用，煤炭資源的清潔、高效、低碳排

氣液固三相流化床在化工及相關(guān)過(guò)程工業(yè)中有著廣泛的應(yīng)用[1-6]。但是，相對(duì)于單相流和兩相流系統(tǒng)，第三相的加入，使得三相流動(dòng)的時(shí)空結(jié)構(gòu)更加復(fù)雜多變，給其模型化研究帶來(lái)了更大的挑戰(zhàn)，制約著系統(tǒng)的定量化設(shè)計(jì)和放大及工業(yè)應(yīng)用。20世紀(jì)60年代以來(lái)，研究者[5-6]建立了經(jīng)典的氣液固流

強(qiáng)化學(xué)習(xí)(Reinforcement learning, RL)中, Agent采用“試錯(cuò)”的方式與環(huán)境進(jìn)行交互, 通過(guò)從環(huán)境中獲得最大化累積獎(jiǎng)賞尋求最優(yōu)策略[1]. RL算法根據(jù)Agent當(dāng)前所處狀態(tài)求解可執(zhí)行動(dòng)作, 因此RL適用于序貫決策問(wèn)題的求解[2]. 利用具有感知能

計(jì)算兩個(gè)輸入圖像上對(duì)應(yīng)像素的相對(duì)水平立體匹配對(duì)于理解或重建3D場(chǎng)景至關(guān)重要, 廣泛應(yīng)用于自動(dòng)駕駛[1]、無(wú)人機(jī)[2]、醫(yī)學(xué)成像和機(jī)器人智能控制等領(lǐng)域. 通常, 給定一對(duì)校正后的圖像, 立體匹配的目標(biāo)是位移, 即視差.近年來(lái), 基于深度學(xué)習(xí)的立體匹配算法研究已取得重大進(jìn)展, 相

3D打印是一種增材制造技術(shù)(Additive manufacturing, AM)[1-3], 依據(jù)分層制造的原理, 采用精確堆積的方式, 逐層累加材料構(gòu)造三維模型實(shí)體[4-6]. 相較于傳統(tǒng)制造方式, 該技術(shù)簡(jiǎn)化了開(kāi)模和試模的過(guò)程, 縮短產(chǎn)品研制周期, 減少材料浪費(fèi), 能夠

多相流廣泛存在于化工的單元操作，比如輸送、精餾、結(jié)晶、干燥、反應(yīng)等，是傳遞-反應(yīng)的重要媒介?；ざ嘞嗔鞒尸F(xiàn)非線性、多尺度、多流型的特征，直接影響著傳質(zhì)、傳熱和反應(yīng)速率，是工藝過(guò)程放大困難的根源。比如，對(duì)于氣固兩相流，隨著操作條件的變化，出現(xiàn)固定床、鼓泡床、湍動(dòng)床、快速床以及輸

過(guò)程工程中存在著不同尺度的湍流，其對(duì)物質(zhì)傳遞與反應(yīng)效率發(fā)揮著重要作用。自雷諾實(shí)驗(yàn)以來(lái)，湍流科學(xué)研究已有一個(gè)多世紀(jì)的歷史[1]，但其仍為經(jīng)典物理學(xué)中尚未解決的主要難題之一[2]。Reynolds將充分發(fā)展的湍流運(yùn)動(dòng)分解成時(shí)均運(yùn)動(dòng)和脈動(dòng)運(yùn)動(dòng)，在對(duì)Navier-Stokes方程進(jìn)行

離子交換膜是一類帶有固定離子基團(tuán)的高分子膜結(jié)構(gòu)，根據(jù)其荷電種類主要分為陽(yáng)離子交換膜和陰離子交換膜，分別含有—SO3-、—PO3H-、和—COO-等酸性基團(tuán)或—RNH2+、—R2NH+、—R3N+、—R3P+和—R2S+等堿性基團(tuán)。因此，離子交換膜具有選擇透過(guò)相反電荷離子的能力

根據(jù)奈奎斯特(Nyquist)采樣定律, 想要實(shí)現(xiàn)信號(hào)的無(wú)失真輸出, 采樣頻率必須在信號(hào)帶寬的兩倍以上. 然而, 在大多數(shù)情形下, 按此定律采樣所獲得的信息是冗余的, 這不僅造成采樣的浪費(fèi), 而且處理較大帶寬的信號(hào)時(shí)會(huì)給硬件系統(tǒng)帶來(lái)巨大壓力. 壓縮感知(Compressed

近年來(lái), 機(jī)器人產(chǎn)業(yè)高速發(fā)展, 整體規(guī)模持續(xù)增長(zhǎng), 在制造業(yè)和服務(wù)業(yè)等眾多領(lǐng)域都有廣泛應(yīng)用. 隨著工業(yè)產(chǎn)品迭代速度日益增長(zhǎng), 個(gè)性化需要與日俱增, 傳統(tǒng)依靠手工編程完成特定任務(wù)的方法難以適應(yīng)新的需求. 因此, 迫切需要開(kāi)發(fā)簡(jiǎn)單實(shí)用, 且可以靈活適用于多種任務(wù)的機(jī)器人技能學(xué)習(xí)方

葡萄酒中的蘋果酸乳酸發(fā)酵(malolactic fermentation, MLF)是經(jīng)過(guò)酒精發(fā)酵(alcohol fermentation， AF)之后由乳酸菌主導(dǎo)的發(fā)酵過(guò)程，也叫做二次發(fā)酵[1]。在蘋果酸乳酸發(fā)酵過(guò)程中，乳酸菌在蘋果酸乳酸酶的作用下，以L-蘋果酸為底物，生

阿爾茨海默病(Alzheimer’s disease, AD)是最常見(jiàn)的神經(jīng)退行性疾病之一，嚴(yán)重威脅著人類的健康，給社會(huì)和家庭帶來(lái)了沉重的經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)。據(jù)統(tǒng)計(jì)，世界范圍內(nèi)約有5000萬(wàn)人受AD的影響，我國(guó)約有600萬(wàn)的AD患者，預(yù)計(jì)到2050年全世界患病人數(shù)將達(dá)1.52億[1]。

隨著多樣化信息獲取技術(shù)的發(fā)展, 人們可以從不同途徑或不同角度來(lái)獲取對(duì)象的特征數(shù)據(jù), 即多視角數(shù)據(jù). 多視角數(shù)據(jù)包含了同一對(duì)象不同角度的信息. 例如: 網(wǎng)頁(yè)數(shù)據(jù)中既包含網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容又包含網(wǎng)頁(yè)鏈接信息; 視頻內(nèi)容中既包含視頻信息又包含音頻信息; 圖像數(shù)據(jù)中既涉及顏色直方圖特征、紋理特

活性污泥法是目前使用最為廣泛的污水處理方法, 其工藝流程如圖1所示. 由污水管網(wǎng)收集的污水首先經(jīng)過(guò)格柵、洗砂間、初沉池等工序去除碎石、砂子等固體懸浮物; 然后, 污水在生化池內(nèi)通過(guò)厭氧反硝化作用和好氧硝化作用, 分解有機(jī)氮和氨氮, 去除大部分污染物; 最后, 經(jīng)過(guò)生化反應(yīng)處理

車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)車與車、車與路、車與基礎(chǔ)設(shè)施的信息交換, 但對(duì)系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性要求較高[1-4]. 如果采用集中式的數(shù)據(jù)處理模式, 即數(shù)據(jù)回傳數(shù)據(jù)中心進(jìn)行計(jì)算處理, 則會(huì)產(chǎn)生較大時(shí)延.最近興起的邊緣計(jì)算(Edge computing, EC)融合了網(wǎng)絡(luò)、計(jì)算、存儲(chǔ)等核心使能,

水資源短缺與水污染是21世紀(jì)人類面臨的共同挑戰(zhàn)之一。據(jù)聯(lián)合國(guó)糧農(nóng)組織統(tǒng)計(jì)，世界上有32億人生活在水資源短缺地區(qū)，12億人生活在極度缺水地區(qū)。我國(guó)擁有世界約20%的人口，但水資源僅占全球的5%~7%，是人均水資源最貧乏的國(guó)家之一，隨著人口的增長(zhǎng)和工業(yè)的發(fā)展，我國(guó)對(duì)水資源的需求也

航空航天工業(yè)對(duì)高比模量、比強(qiáng)度材料日益增長(zhǎng)的需求推動(dòng)了先進(jìn)樹(shù)脂基復(fù)合材料的飛速發(fā)展。碳纖維 (carbon fibre，CF)增強(qiáng)樹(shù)脂基復(fù)合材料因其高比強(qiáng)度和比剛度、可設(shè)計(jì)性強(qiáng)、可整體成型等優(yōu)點(diǎn)正逐步走向成熟，在航空航天領(lǐng)域獲得了大量的工程應(yīng)用，如固體火箭發(fā)動(dòng)機(jī)和導(dǎo)彈的殼體，