降低泥浆泵弯管处水力损失的研究.rar

磁力泵涡流损失比率的探讨.rar

磁力泵和屏蔽泵的功率损失对比.rar

在PyTorch中实现的语义分割模型，数据集和损失

在借鉴国内外多种分类方法和算法的基础上，对森林火灾直接损失给出了相应的评估方法和评估公式，并且对森林火灾间接损失及森林火灾生态效益损失的有关因素进行了评估与说明。并以马林林场为例，集成stmts框架与Hibematelate中间件技术开发了一套比较完整、具有了MVc三层结构的森林火灾损失评估系统。

研究等式约束模型中回归系数的线性Minimax估计问题在改进Zellner提出的平衡损失函数的基础上,分析了齐次线性估日类中等式约束模型中回归系数线性估计损失风险的极大极小性,并得到了回归系数的线性Minimax估计;在适当的假设下,证明了回归系数线性Minimax估计的唯一性。

综合考虑我国应急管理实践、应急响应时间限制以及应急物资分配中的公平要求, 在三级应急物资运输网 络的基础上, 建立了以系统损失最小为目标的应急物资运输和分配决策模型. 针对模型的整数非线性规划的特点, 提 出了改进粒子群(PSO) 算法, 通过在不同维度上确定不同学习对象, 加强了粒子的空间搜索能力. 数值算例验证了模 型和算法的有效性.

降低泥浆泵弯管处水力损失的研究.rar

9－2各地区自然灾害损失情况（2018年）._ODName9-2 各地区自然灾害损失情况(2018年).xls

图像超分辨率重建研究存在结果客观衡量指标不断变优，但是视觉感知质量依旧平滑的问题。同时，应用生成对抗网络的超分辨率模型中的鉴别器（discriminator）设计存在一个普遍的问题，即训练不稳定问题。针对以上问题作出两点改进：提出多损失融合的方法，寻求一种在PSNR指标与感知质量之间的平衡，通过将均方误差损失、感知损失、风格损失与对抗损失进行融合的方法，在提高PSNR值的同时，改善图像视觉质量；在基于生成对抗网络的超分辨率模型的鉴别器设计中引入谱归一化（spectral normalization），以实现更稳定有效的训练。结果显示，改进后的方法得到了更高的PSNR指标与更逼真的视觉感知质量，并进一步表明感知质量对于超分辨率重建的重要性。