基于GFDM-ROF系统的级联Turbo-STBC编码研究

电磁带隙和人工磁导体及其在贴片天线中的应用

这项研究是关于使用湿度传感器的自动浇水系统，该传感器可感知土壤的湿度水平。 根据土壤的湿度或湿度水平，水泵正在开启或关闭。 这项研究是在 Arduino ide 上使用 Arduino 完成的。 这项研究对农业部门的需求越来越大。 使用该系统，农民可以根据他们使用的作物轻松监控水的使用情况。 通过使用这种方法，他们可以更轻松地种植农作物并减少劳动力。 它还有助于保持作物的健康并增加农民的产量。 在这项研究中，我们还在土壤上测试了该系统 15 天，并注意到其有效结果。

语义分割是计算机视觉中的重大挑战之一。 最近，深度卷积神经网络（DCNN）在大多数计算机视觉任务中都取得了巨大的成功。 但是，就语义分割而言，DCNN方法仍然难以充分利用上下文信息并确定对象的精细边界。 在本文中，我们提出了一种上下文感知网络（CNet），该网络利用健壮的上下文信息来改善分割结果。 CNet具有两个重要组成部分：1）特征收集模块（FCM），其构造为通过不同的接受域提取低级上下文特征，包括纹理，布局，边界，局部和全局关系，以补充高级特征学习，以及2）名为ResGate的新颖层，开发该层是为了从FCM中选择健壮的上下文特征。 这两个组合的组件可以彻底探索上下文信息，以提高边界分割的准确性。 我们在流行的PASCAL VOC2012数据集上评估了所提出的方法，并与相关方法相比获得了有希望的性能，特别是在相似对象或复杂场景中的对象的情况下。

复杂网络的鲁棒性度量R的高效计算

基于光谱特征的高空间分辨率遥感影像阴影检测

Heading estimation algorithm based on region partition particle filter for pedestrian navigation

本文旨在开发一种通用框架，以在单元格之间发生碰撞和分裂时准确跟踪和定量表征多个单元格（对象）。 通过引入单元格之间的三种类型的交互事件，即独立性，碰撞和分裂，定义了相应的动态模型，并针对空间变​​化的大小相邻的单元格，首先提出了一种增强的交互多模型粒子滤波跟踪算法。 另外，为了减少帧之间的对应性的歧义性，估计的小区动态参数和小区大小都被进一步用于识别关注小区。 实验是在两个真实的细胞图像序列上进行的，这些图像序列具有细胞碰撞，分裂或数量变化的特征，并获得并分析了所产生的动态参数，例如瞬时速度，转弯速率。

本文旨在开发一种通用框架，以在单元格之间发生碰撞和分裂时准确跟踪和定量表征多个单元格（对象）。 通过引入单元格之间的三种交互事件，即独立性，碰撞和分裂，定义了相应的动态模型，并针对空间变​​化的大小相邻的单元格，首先提出了一种增强的交互多模型粒子滤波跟踪算法。 另外，为了减少帧之间的对应性的歧义性，估计的小区动态参数和小区大小都被进一步用于识别关注小区。 实验是在两个真实的细胞图像序列上进行的，这些图像序列具有细胞碰撞，分裂或数量变化的特征，并获得并分析了所产生的动态参数，例如瞬时速度，转弯速率。

网络层析成像研究及应用前景展望