受空洞卷积在图像信息方面保持优秀性能的启发,为进一步提高分类精度,提出一种基于双通道空洞卷积神经网络(DCD-CNN)的高光谱图像分类框架。空洞卷积可扩展滤波器的感受野,有效地避免图像信息丢失,从而提高分类精度。在该框架中,分别采用含有空洞卷积的一维卷积神经网络(1D-CNN)和二维卷积神经网络(2D-CNN)提取高光谱图像的光谱特征和空间特征。再采用加权融合方法对提取的空间特征和光谱特征进行融合。最后将融合后的特征输入支持向量机进行最终分类。对两个常用的高光谱图像数据集进行实验并与现有的4种分类方法进行比较,结果表明,所提框架具有更好的分类性能。

论文《Dilated Residual Networks》的pytorch源码，python3环境。

完整英文电子版 JEDEC JESD214-01：2017 Constant-Temperature Aging Method to Characterize Copper Interconnect Metallization for Stress-Induced Voiding （用于表征应力诱导空洞的铜互连金属化的恒温老化方法）。本文档描述了一种恒温（等温）老化方法，用于测试微电子晶片上的铜 (Cu) 金属化测试结构对应力诱导空洞 (SIV) 的敏感性。 该方法将主要在技术开发期间的晶圆生产级别进行，其结果将用于寿命预测和故障分析。 在某些条件下，该方法可能适用于封装级测试。 由于测试时间长，此方法不适用于检查发货的生产批次。

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风铃月影，懂得都懂，亲测可用

针对视网膜图像中血管细小而导致其分割精度低等问题,通过在U-Net网络中引入Inception、空洞卷积与注意力机制等模块,提出一种改进U-Net视网膜血管图像的分割算法。首先,在编码阶段增加Inception模块,采用不同尺度的卷积核对图像进行特征提取,以获得其多尺度信息;然后,在U-Net网络的底部增加级联空洞卷积模块,以在不增加网络参数的情况下扩大卷积操作的感受野;最后,在解码阶段为反卷积操作设计了注意力机制,将注意力机制与跳跃连接方式相结合,聚焦目标特征,以解决权重分散等问题。基于标准图像集DRIVE的实验结果表明,所提算法的平均准确率、灵敏度与特异性较之U-Net算法分别提高1.15%,6.15%与0.67%,也优于其他传统分割算法。