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DSACNet:改进YOLOX的雾天条件下道路缺陷检测 被引量:1
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作者 陈里里 蒋晓红 +1 位作者 张杰 丁怡文 《重庆交通大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第2期53-60,共8页
针对在雾天条件下道路图像质量被破坏,使得检测困难的问题,提出了改进YOLOX的检测算法DSACNet。DSACNet采用YOLOX作为检测模块,设计了一个类似编码-解码(encoder-decoder)的重构模块,利用特征重构模块与检测网络共享重构网络产生的干净... 针对在雾天条件下道路图像质量被破坏,使得检测困难的问题,提出了改进YOLOX的检测算法DSACNet。DSACNet采用YOLOX作为检测模块,设计了一个类似编码-解码(encoder-decoder)的重构模块,利用特征重构模块与检测网络共享重构网络产生的干净特征,使检测网络能够更好地学习到雾天图像中的隐藏特征,从而帮助DSACNet提高在恶劣天气条件下的检测能力;引入了自注意力机制、自校准卷积来提高特征提取能力,加入focal loss解决目标检测任务中正负样本之间的不平衡问题。结果表明:提出的DSACNet采用端对端的训练方式能够同时执行雾天图像恢复和目标检测,并采用联合优化的策略将二者进行联合,让目标检测网络能够获得恢复网络探索的隐藏特征,更利于雾天情况下的道路缺陷检测;相较于原始模型YOLOX,平均精度均值达到93.5%,提高了14%,并且优于其他主流的目标检测算法,满足了道路表面缺陷检测对精度的要求。 展开更多
关键词 道路工程 计算机技术 道路缺陷检测 自注意机制
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改进的U-Net卷积网络在遥感影像地物分类中的应用
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作者 苟长龙 庞敏 杨扬 《测绘通报》 北大核心 2025年第3期150-155,共6页
地物分类在环境监测、资源管理和城市规划中具有重要作用,但光谱相似性、噪声干扰及自然与人造地物混杂等因素,使得分类过程面临各种挑战。为提高分类精度,并增强模型的稳健性,本文提出了一种基于U-Net卷积网络架构且结合Transformer自... 地物分类在环境监测、资源管理和城市规划中具有重要作用,但光谱相似性、噪声干扰及自然与人造地物混杂等因素,使得分类过程面临各种挑战。为提高分类精度,并增强模型的稳健性,本文提出了一种基于U-Net卷积网络架构且结合Transformer自注意力机制的深度学习网络。在兰州市遥感影像数据集上的试验表明,该模型在平均分类精度(mAcc)、平均交并比(mIoU)和平均F1分数(m F1)等指标上均优于PSPNet、DeeplabV3、Segformer和Swin-T模型。该模型不仅提高了分类精度,还实现了较高的推理速度,展现出在复杂地物场景中的应用潜力,为遥感影像分类提供了新思路。 展开更多
关键词 深度学习 地物分类 卷积神经网络 遥感影像 语义分割
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Preparation of spherical HMX@PDA-based PBX by co-axial droplet microfluidic technology:Enhancing the interfacial effect and safety performance of composite microspheres 被引量:1
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作者 Yunyan Guo Yi Liu +6 位作者 Jiani Xie Jiawei Li Fan Wang Jinshan Lei Chongwei An Zhongliang Ma Bidong Wu 《Defence Technology(防务技术)》 2025年第3期73-83,共11页
Surface engineering plays a crucial role in improving the performance of high energy materials,and polydopamine(PDA)is widely used in the field of energetic materials for surface modification and functionalization.In ... Surface engineering plays a crucial role in improving the performance of high energy materials,and polydopamine(PDA)is widely used in the field of energetic materials for surface modification and functionalization.In order to obtain high-quality HMX@PDA-based PBX explosives with high sphericity and a narrow particle size distribution,composite microspheres were prepared using co-axial droplet microfluidic technology.The formation mechanism,thermal behavior,mechanical sensitivity,electrostatic spark sensitivity,compressive strength,and combustion performance of the microspheres were investigated.The results show that PDA can effectively enhance the interfacial interaction between the explosive particles and the binder under the synergistic effect of chemical bonds and the physical"mechanical interlocking"structure.Interface reinforcement causes the thermal decomposition temperature of the sample microspheres to move to a higher temperature,with the sensitivity to impact,friction,and electrostatic sparks(for S-1)increasing by 12.5%,31.3%,and 81.5%respectively,and the compressive strength also increased by 30.7%,effectively enhancing the safety performance of the microspheres.Therefore,this study provides an effective and universal strategy for preparing high-quality functional explosives,and also provides some reference for the safe use of energetic materials in practical applications. 展开更多
关键词 Droplet microfluidic technology Interfacial reinforcement Safety performance Surface modification POLYDOPAMINE HMX
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Advances in the Fabrication of Perovskite Solar Cells by Roll-to-Roll Technology
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作者 ZHAO Jiawei CHEN Haolin +1 位作者 LUO Ni LIU Zhenguo 《材料导报》 北大核心 2025年第1期98-114,共17页
In recent years,perovskite solar cells(PSCs)have garnered significant attention as a potential mainstream technology in the future photovol-taic(PV)market.This is primarily attributed to their salient advantages inclu... In recent years,perovskite solar cells(PSCs)have garnered significant attention as a potential mainstream technology in the future photovol-taic(PV)market.This is primarily attributed to their salient advantages including high efficiency,low cost,and ease of preparation.Nota-bly,the power conversion efficiency(PCE)of PSCs has experienced a remarkable increase from 3.8%in 2009 to over 26%at present.Conse-quently,the adoption of roll-to-roll(R2R)technology for PSCs is considered a crucial step towards their successful commercialization.This arti-de reviews the diverse substrates,scalable deposition techniques(such as solution-based knife-coating and spraying technology),and optimiza.tion procedures employed in recent years to enhance device performance within the R2R process.Additionally,novel perspectives are presented to enrich the existing knowledge in this field. 展开更多
关键词 perovskite solar cells roll-to-roll technology substrate scalable deposition technology performance optimization
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基于上下文信息融合的改进Vovnet遥感目标检测算法
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作者 张照珩 刘云清 +1 位作者 颜飞 张琼 《电光与控制》 北大核心 2025年第4期37-43,共7页
针对遥感图像目标检测面临目标分布密集、背景复杂、小目标众多等问题,在Vovnet算法的基础上进行改进,在特征提取主干网络中加入CoT全局特征提取模块,协同跨视角的特征提取,在多个尺度上保留了感受野的视角信息,以结合不同尺度目标的上... 针对遥感图像目标检测面临目标分布密集、背景复杂、小目标众多等问题,在Vovnet算法的基础上进行改进,在特征提取主干网络中加入CoT全局特征提取模块,协同跨视角的特征提取,在多个尺度上保留了感受野的视角信息,以结合不同尺度目标的上下文信息并增强视觉表示;同时在FPN的基础上设计了上下文信息融合模块MSSFPN,建立在深层特征图上,在尺度维度对图像特征进行融合以增强目标的特征表示;引入深度超参数化卷积层进行预测,对每个通道的特征图使用独立的权重,使网络适应不同尺度所提取的图像特征,以提高检测精度。改进的算法在公开的Visdrone数据集中的目标检测平均精度均值(mAP)相较于原始Vovnet算法提升6.80个百分点,同样优于其他目标检测算法。实验结果进一步验证了所改进算法在遥感图像目标检测方面的高精度和有效性。 展开更多
关键词 遥感图像 目标检测 Vovnet 上下文信息融合 自注意力
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基于FNM-Net的轻量级遥感目标检测算法
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作者 文斌 张俊 +2 位作者 王浚银 王子豪 丁弈夫 《现代电子技术》 北大核心 2025年第13期1-10,共10页
针对现阶段遥感目标检测精度低、速度慢、模型参数量大的问题,提出基于改进YOLOv7-tiny的FNM-Net轻量级遥感目标检测网络。首先,引入轻量级特征提取网络Faster-Net替换原有主干网络,避免网络对特征图的冗余覆盖;其次,引入焦点调制模块,... 针对现阶段遥感目标检测精度低、速度慢、模型参数量大的问题,提出基于改进YOLOv7-tiny的FNM-Net轻量级遥感目标检测网络。首先,引入轻量级特征提取网络Faster-Net替换原有主干网络,避免网络对特征图的冗余覆盖;其次,引入焦点调制模块,提出空间信息整合模块(SIIM)来构建新型路径聚合网络,解决特征融合过程中信息冗余和忽略层内特征的问题;然后,针对遥感目标尺度变化大的特点提出多细粒度检测头;最后,采用基于层自适应幅度剪枝(LAMP)评分的剪枝方法,修剪权值较小的连接,减少参数量和计算量并提高检测速度。该方法在公开数据集RSOD上进行验证,结果表明,相比基线模型,参数量减少51.2%,计算量(FLOPs)减少55.2%,检测速度提升6.5 f/s,mAP提升2.1%。同时,在NWPU VHR-10数据集上验证了其泛化能力。 展开更多
关键词 遥感目标检测 FNM-net 轻量级 剪枝 改进YOLOv7-tiny SIIM
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基于U-ConvHDNet模型的戈壁砾幕层提取
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作者 马于博 张爱国 +4 位作者 王浩宇 刘帅琪 靳镜宇 沈占锋 李均力 《测绘通报》 北大核心 2025年第4期68-74,共7页
砾幕层是戈壁生态系统的重要组成部分,大尺度的砾幕层遥感监测对戈壁生态系统保护具有重要意义。针对砾幕层结构松散、异质性强的特点,本文提出了一种基于U-ConvHDNet语义分割的砾幕层自动信息制图方法,利用2023年8月的哈密全区域的Sent... 砾幕层是戈壁生态系统的重要组成部分,大尺度的砾幕层遥感监测对戈壁生态系统保护具有重要意义。针对砾幕层结构松散、异质性强的特点,本文提出了一种基于U-ConvHDNet语义分割的砾幕层自动信息制图方法,利用2023年8月的哈密全区域的Sentinel-2影像提取戈壁砾幕层信息。结果表明,U-ConvHDNet模型的F1分数为0.918,优于参与对比的7个主流语义分割模型,消融试验表明骨架网络的改进与上下采样模块的联合使用有效提升了精度。双重感受野滑窗策略优化了拼接线附近不稳定的现象,提取出哈密戈壁砾幕层总面积为1.026×105 km 2,其信息提取精度的F1分数为0.921。本文研究可为戈壁砾幕层的监测和戈壁生态系统治理提供技术支撑。 展开更多
关键词 遥感影像 语义分割 深度学习 砾幕层
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基于大核重参U-Net的遥感影像变化检测
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作者 吴潮宇 杨斌 《计算机工程》 北大核心 2025年第3期261-273,共13页
针对现有变化检测方法在处理高精度遥感影像时存在漏检、误检及边缘检测效果差等问题,提出了一种基于大核重参U-Net的遥感影像变化检测方法,简称RepU-Net-CD。该方法以U-Net为骨干网络,在编码端用大核重参模块代替单卷积核结构进行特征... 针对现有变化检测方法在处理高精度遥感影像时存在漏检、误检及边缘检测效果差等问题,提出了一种基于大核重参U-Net的遥感影像变化检测方法,简称RepU-Net-CD。该方法以U-Net为骨干网络,在编码端用大核重参模块代替单卷积核结构进行特征提取,实现注意力机制的全局感受野。同时,该方法利用重参技术将小核融合进大核结构中辅助训练,使网络保留捕获小感受野中细节特征的能力,从而生成多尺度特征,提高变化检测精度。在网络解码端将不同时相的特征图进行融合,得到特征差分图,再通过跳跃连接和上采样得到变化特征图,最后利用特征边缘增强模块提高网络对特征图的边缘信息关注度,进一步提高检测精度后,生成变化结果。此外,针对数据集客观存在的正负训练样本不平衡问题,采用有更高鲁棒性的混合损失函数进行网络训练。本文方法在LEVIR-CD和WHU-CD两个主流的公开数据集上进行实验验证,并与其他最新的遥感变化检测方法进行了对比。实验结果表明本文方法在许多评估指标上有显著改进,这两个数据集上的F1值分别提高到91.71%和92.60%,交并比(IoU)分别提高到84.69%和86.20%。 展开更多
关键词 变化检测 结构重参化 边缘增强 遥感影像 U-net
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Adulteration Recognition Between Taoren and Xingren by Hyperspectral Non-destructive Technology with Mixed Metaheuristics RBF-SVM Model
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作者 Xu Hongzhao Zhao Qinghe +2 位作者 Liu Huaxi Zhang Zifang Fang Junlong 《Journal of Northeast Agricultural University(English Edition)》 2025年第2期66-81,共16页
Taoren and Xingren are commonly used herbs in East Asian medicine with different medication functions but huge economic differences,and there are cases of adulterated sales in market transactions.An effective adultera... Taoren and Xingren are commonly used herbs in East Asian medicine with different medication functions but huge economic differences,and there are cases of adulterated sales in market transactions.An effective adulteration recognition based on hyperspectral technology and machine learning was designed as a non-destructive testing method in this paper.A hyperspectral dataset comprising 500 Taoren and 500 Xingren samples was established;six feature selection methods were considered in the modeling of radial basis function-support vector machine(RBF-SVM),whose interaction between the two optimization methods was further researched.Two mixed metaheuristics modeling methods,Mixed-PSO and Mixed-SA,were designed,which fused both band selection and hyperparameter optimization from two-stage into one with detailed process analysis.The metrics of this mixed model were improved by comparing with traditional two-stage method.The accuracy of Mixed-PSO was 89.2%in five-floods crossvalidation that increased 4.818%than vanilla RBF-SVM;the accuracy of Mixed-SA was 88.7%which could reach the same as the traditional two-stage method,but it only relied on 48 crux bands in full 100 bands in RBF-SVM model fitting. 展开更多
关键词 hyperspectral technology adulteration recognition machine learning
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基于语义分割方法MIT-Unet的农田信息提取
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作者 张志鑫 方晨蓉 +1 位作者 刘哲 李杰潘 《人民长江》 北大核心 2025年第6期229-237,共9页
丹江口水库是南水北调中线工程的水源地,准确、高效地提取其周边农田信息对于保障水源区域供水安全具有重要意义。传统的农田调查方法主要采用基于遥感影像的人工目视解译,主观性强、耗时耗力,无法满足对农田信息快速、大规模提取的需... 丹江口水库是南水北调中线工程的水源地,准确、高效地提取其周边农田信息对于保障水源区域供水安全具有重要意义。传统的农田调查方法主要采用基于遥感影像的人工目视解译,主观性强、耗时耗力,无法满足对农田信息快速、大规模提取的需求。为此,提出了一种遥感农田语义分割方法MIT-Unet,从局部和全局角度提取图像的深层语义特征,通过跳跃连接实现多尺度全局依赖信息的融合,并构建了一套农田语义分割数据集DRFL评估该方法的效果。将所提出的方法与现有经典方法Unet,DeepLabV3+,Manet、Dcswin等方法的结果进行对比后发现:MIT-Unet在DRFL上取得了最优的提取效果,其中IoU和F1-score指标分别达到了82.90%和90.65%。研究成果可为汛期丹江口水库淹没范围内的农田面积统计以及灾害损失评估提供技术支撑,也可为其他地域的农田分布监测、农业资源管理及生态环境保护等工作提供参考。 展开更多
关键词 农田信息提取 遥感影像 语义分割 灾害损失评估 丹江口水库
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DPL-Net:用于高分辨率遥感图像的水体提取网络
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作者 龚蒙 张永宏 +3 位作者 孙书林 王俊飞 杨天笑 袁子薇 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第16期224-233,共10页
提取高分辨率遥感图像中的水体,对洪涝监测具有至关重要的作用。现有技术主要利用深度卷积神经网络(deep convolutional neural network,DCNN)提取遥感图像中水体区域。然而,遥感图像蕴含丰富信息,表现出“类内差异大,类外差异小”这一... 提取高分辨率遥感图像中的水体,对洪涝监测具有至关重要的作用。现有技术主要利用深度卷积神经网络(deep convolutional neural network,DCNN)提取遥感图像中水体区域。然而,遥感图像蕴含丰富信息,表现出“类内差异大,类外差异小”这一特征,导致DCNN对水体识别提取出现“漏判”“误判”及“识别模糊”等现象。提出一种新颖的双路径学习网络(dual path learning network,DPL-Net)用于准确高效地提取水体信息。将特征提取模块学习的浅层水体特征分别输入语义路径与空间路径,将语义路径学习的高层语义信息与空间路径学习的空间特性进行特征融合,起到提取完整水体的作用。该网络在语义路径中提出残差语义学习模块(residual semantic learning module,RSL)学习更具判别特性的语义信息,在空间路径中提出多尺度残差扩展卷积空间学习模块(multiscale residual expansion convolution space path,MRE)编码丰富的多尺度上下文信息。为了使网络训练更加注重水体区域,将交并比(intersection over union,IOU)作为损失函数的组成部分。实验结果表明,与现有先进方法相比,所提算法在公开数据集GID上IOU指标为89.56%,优于其他网络。为了验证模型的泛化性和鲁棒性,在LoveDA数据集上进行实验分析,结果表明IOU指标为73.77%,高于其他模型。 展开更多
关键词 洪涝监测 遥感图像 卷积神经网络 语义分割 水体提取
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基于TA-UNet3+的高分辨率遥感图像地表水体提取
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作者 白倩 罗小波 母仕林 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第13期245-255,共11页
遥感图像中准确提取地表水体信息对于水资源管理、环境监测等领域至关重要。然而,由于地表覆盖的多样性、水体与周围环境的交汇、植被的复杂遮挡等因素,使得这项任务仍然面临着一系列挑战。为了提高地表水体提取精度,基于U-Net3+网络进... 遥感图像中准确提取地表水体信息对于水资源管理、环境监测等领域至关重要。然而,由于地表覆盖的多样性、水体与周围环境的交汇、植被的复杂遮挡等因素,使得这项任务仍然面临着一系列挑战。为了提高地表水体提取精度,基于U-Net3+网络进行优化,提出了一种适用于高分辨率遥感图像的TA-UNet3+网络模型。在编码器端由深度特征到浅层逐层引入窗口注意力嵌入模块,将来自更深层特征的局部注意力逐步嵌入到较低级特征中,提高特征图的语义理解能力。引入了结合阈值注意力和深度可分离的TA-ASPP模块,有效提高了特征信息的提取效率。在解码器端修改了多尺度融合模块,采用可学习的密集上采样卷积和深度分离卷积替代原始的双线性插值与普通卷积,在保证精度的同时显著降低了计算复杂度。数据集选择了重庆市不同场景下的部分地区,实验结果表明,TA-UNet3+网络模型在精度、召回率、F1和IoU等评价指标上均优于语义分割网络,表现出更高的地表水体提取精度。 展开更多
关键词 地表水体提取 遥感图像 TA-Unet3+ 阈值注意力 密集上采样卷积 TA-ASPP模块 窗口注意力
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.NET框架Web Service和.NET Remoting分布式应用解决方案及评价 被引量:38
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作者 陈绪君 胡君红 +2 位作者 张大斌 金灿 秦鑫 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2003年第9期110-112,共3页
基于三层结构的分布式应用解决方案是软件设计的热点。介绍了.NET框架中基于WebService和.NETRemoting分布式应用解决方案的体系结构及具体实现。比较和评价了两者之间的特点和差异。
关键词 Web Service SOAP remoting 三层结构
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一种融合Transformer和UNet的森林覆盖信息提取方法
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作者 廖凌岑 刘巍 刘士彬 《中国科学院大学学报(中英文)》 北大核心 2025年第3期350-360,共11页
森林覆盖信息提取是森林遥感应用的重要内容之一,它对于森林资源管理、生态环境保护和气候变化研究等具有重要意义。传统的基于卷积神经网络的方法虽然能够有效地提取局部特征,但难以捕获远程依赖关系和全局上下文信息。为解决这个问题... 森林覆盖信息提取是森林遥感应用的重要内容之一,它对于森林资源管理、生态环境保护和气候变化研究等具有重要意义。传统的基于卷积神经网络的方法虽然能够有效地提取局部特征,但难以捕获远程依赖关系和全局上下文信息。为解决这个问题,提出一种融合Transformer和UNet的森林覆盖信息提取方法,简称为DiUNet。该方法将Transformer模块嵌入到UNet网络中,以增强其对远程依赖和全局上下文信息的感知能力。此外,针对森林覆盖信息的破碎、无规则和尺度不一等特点,通过利用相对位置编码增加位置信息,提升了模型对不同层次和尺度空间信息的捕获能力。构建一个基于Landsat 8和CDL数据层的森林覆盖信息数据集,并对该数据集进行深入实验分析。在对比实验中,DiUNet在精确度、召回率、F1分数、交并比和频权交并比等指标中取得的结果最佳,分别为91.22%、92.66%、91.94%、85.08%和81.65%,同时在泛化实验中也取得了不错的结果。表明DiUNet方法在森林覆盖信息提取方面优于现有的方法,且具有较高的鲁棒性和泛化性。 展开更多
关键词 语义分割 Unet TRANSFORMER 森林覆盖信息 森林遥感
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改进U-Net的多尺度特征融合遥感图像语义分割网络
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作者 姜文文 夏英 《计算机科学》 北大核心 2025年第5期212-219,共8页
遥感图像的空间分辨率高,不同类型对象的尺度差异大、类别不平衡,是精准语义分割任务所面临的主要挑战。为了提高遥感图像语义分割的准确性,提出了一种改进U-Net的多尺度特征融合遥感图像语义分割网络(Multi-scale Feature Fusion Netwo... 遥感图像的空间分辨率高,不同类型对象的尺度差异大、类别不平衡,是精准语义分割任务所面临的主要挑战。为了提高遥感图像语义分割的准确性,提出了一种改进U-Net的多尺度特征融合遥感图像语义分割网络(Multi-scale Feature Fusion Network,MFFNet)。该网络以U-Net网络为基础,包含动态特征融合模块和门控注意力卷积混合模块。其中,动态特征融合模块代替跳跃连接,改进上采样层和下采样层的特征融合方式,避免特征融合导致信息丢失,同时提高浅层特征和深层特征的融合效果;门控注意力卷积混合模块通过整合自注意力、卷积和门控机制,更好地捕获局部和全局信息。在Potsdam和Vaihingen数据集上开展对比实验和消融实验,结果表明MFFNet在两个数据集上的mIoU分别达到76.95%和72.93%,有效提高了遥感图像的语义分割精度。 展开更多
关键词 语义分割 遥感图像 注意力机制 特征融合 门控机制
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基于EfficientNet深度学习网络的遥感影像地物分割方法
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作者 姜克儒 刘军 +3 位作者 谢枫 盛金马 刘耀中 许水清 《合肥工业大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第1期32-36,共5页
在电网工程建设中,自动提取遥感影像中包含的地物信息对实现电力规划自动化具有重要意义。文章提出一种基于深度学习的遥感影像地物分割方法,为解决遥感影像目标丰富、尺度多样的问题,以UNet网络为基本架构,选择EfficientNet网络作为主... 在电网工程建设中,自动提取遥感影像中包含的地物信息对实现电力规划自动化具有重要意义。文章提出一种基于深度学习的遥感影像地物分割方法,为解决遥感影像目标丰富、尺度多样的问题,以UNet网络为基本架构,选择EfficientNet网络作为主干网络,并加入特征融合;为解决遥感影像类别不均衡和泛化能力问题,采用联合损失函数和先进的数据增强方法。实验结果表明,所提方法能够有效提高遥感图像地物分割精度,对小目标和大目标均有较好的分割效果。 展开更多
关键词 遥感图像 地物分割 深度学习 特征融合 损失函数
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.NET Remoting及其在SCADA主站系统中的应用 被引量:4
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作者 李玉凯 朱有产 秦金磊 《计算机工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第19期245-247,共3页
阐述了新一代的分布式应用技术.NET Remoting的体系结构及其在分布式应用中的特点。以在SCADA主站系统中的应用为例,利用.NET Remoting技术代替传统的DCOM组件以实现软数据总线的功能,解决了Windows操作系统环境下一直存在的“DLL地狱... 阐述了新一代的分布式应用技术.NET Remoting的体系结构及其在分布式应用中的特点。以在SCADA主站系统中的应用为例,利用.NET Remoting技术代替传统的DCOM组件以实现软数据总线的功能,解决了Windows操作系统环境下一直存在的“DLL地狱”问题,提高了SCADA主站系统的灵活性和可扩展性。最后给出了用C#.NET实现的具体方法和步骤。 展开更多
关键词 net remoting DCOM 分布式系统 SCADA C#.net
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基于.NET Remoting利用软件方法实现网络教学的探索 被引量:7
18
作者 陈琨 陈福民 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2003年第8期130-132,共3页
针对流媒体技术的局限性,文中提出用软件方法解决网络教学中实时传输多媒体信息问题的方案。对.NETRemoting的构架特点进行了介绍,并且结合实际的开发和应用,给出了使用C#实现的具体方法。
关键词 .net remoting C# 网络教学
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基于层级尺度交互的U-Net遥感影像建筑物提取方法
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作者 余快 宋宝贵 +1 位作者 邵攀 余翱 《广西师范大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第2期121-132,共12页
针对U-Net及其改进网络在跳跃链接中因忽略多层级特征间相互作用而导致对特征的表征能力不足问题,本文提出一种基于层级尺度交互的U-Net遥感影像建筑物提取方法。首先,在U-Net网络跳跃连接中设计层级尺度交互模块,实现多层级特征的交互... 针对U-Net及其改进网络在跳跃链接中因忽略多层级特征间相互作用而导致对特征的表征能力不足问题,本文提出一种基于层级尺度交互的U-Net遥感影像建筑物提取方法。首先,在U-Net网络跳跃连接中设计层级尺度交互模块,实现多层级特征的交互增强,提升对特征的表征能力;然后,通过改进空洞空间金字塔池化模块,提出一种多尺度特征提取模块,并将其应用到最高层级特征,来提升网络提取多尺度特征的能力;最后,将自校准卷积引入到解码过程,促进浅层与深层特征更好地融合。在公开建筑物提取数据集WHU和Inria上,将本文方法与6种遥感影像建筑物提取方法进行对比,实验结果表明,本文方法的IoU分别为91.26%和79.23%,均优于对比方法。 展开更多
关键词 遥感影像 建筑物提取 U-net 层级尺度交互 多尺度 注意力机制
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MS.NET Remoting的分布式技术应用研究 被引量:11
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作者 王正桓 蔡明 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2005年第3期140-142,共3页
本文阐述了新一代的分布式应用技术NETRemoting的体系结构 ,及其在分布式应用中的特点 。
关键词 局域网 代理服务器 MS.net remoting 分布式技术 体系结构
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