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朱晓珺

作品数:7 被引量:10H指数:2
供职机构:河南广播电视大学更多>>
发文基金:河南省科技攻关计划国家科技重大专项更多>>
相关领域:自动化与计算机技术机械工程金属学及工艺更多>>

文献类型

  • 5篇期刊文章
  • 2篇专利

领域

  • 5篇自动化与计算...
  • 1篇金属学及工艺
  • 1篇机械工程

主题

  • 2篇多目标
  • 2篇多目标检测
  • 2篇虚拟机
  • 2篇上下文
  • 2篇上下文模型
  • 2篇上下文信息
  • 2篇图片
  • 2篇目标检测
  • 2篇聚类
  • 2篇聚类中心
  • 1篇动态优化
  • 1篇影像教学
  • 1篇优化技术
  • 1篇运行时优化
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇网络
  • 1篇向量
  • 1篇基于.NET
  • 1篇教学

机构

  • 7篇河南广播电视...

作者

  • 7篇朱晓珺
  • 5篇张栋梁
  • 3篇李冬梅
  • 2篇赵雪专
  • 2篇曲豪
  • 2篇高大伟
  • 2篇裴利沈
  • 2篇刘永
  • 2篇李涛

传媒

  • 3篇软件导刊
  • 1篇组合机床与自...
  • 1篇电脑知识与技...

年份

  • 1篇2019
  • 2篇2017
  • 3篇2010
  • 1篇2009
7 条 记 录,以下是 1-7
排序方式:
基于上下文信息的多目标检测方法
本发明公开了一种基于上下文信息的多目标检测方法,包括线下训练和线上匹配模型,利用输入图片的Gist该特征通过与场景聚类中心的距离,选择该图片所在的相应场景,并获得相应的选择概率;通过运行所有目标类已有的单一目标基础检测器...
李涛裴利沈赵雪专张栋梁李冬梅朱晓珺曲豪邹香玲高大伟刘永
基于SIFT特征与多层BP神经网络的钢板缺陷检测算法被引量:5
2017年
为了解决当前钢板表面缺陷在对比度弱、边缘复杂和光照不均干扰下易导致检测能力较低的问题,文章提出了基于SIFT特征与多层BP神经网络的钢板缺陷检测算法。首先,引入高斯差分和Hessian矩阵,对钢板图像进行空间尺度函数计算,统计SIFT深度向量特征,完成缺陷特征的检测与收集。然后,基于神经网络原始模型,计算其第五层输出结果,优化缺陷检测结果,并最小化输出层与期望值的差异平方,滤除伪SIFT特征的干扰,建立多层BP神经网络拓扑分析算子,准确识别钢板缺陷。最后,基于软件工程,设计检测系统软件,对文中算法的缺陷检测精度进行测试。实验测试结果显示:与当前主流钢板缺陷检测技术相比,文中算法拥有更高的准确性与鲁棒性。
朱晓珺韩林邹香玲
关键词:SIFT特征BP神经网络
基于.NET的在线作业管理系统的研究与设计被引量:3
2010年
为了提高工作效率,实时反映学生的学习情况和掌握教师批改作业的质量,促进课程作业管理的制度化和规范化,开发适合自身特色的在线作业管理系统是高职高专提升现代化服务水平的重要手段。研究以ASP.NET(C#)为主,应用B/S架构,MS-SQL2005作为后台数据库,以多层架构和软件复用为设计思想,设计了基于.NET3.5的在线作业管理系统。
张栋梁朱晓珺
关键词:.NETB/S结构
C/C^(++)程序的运行时优化研究被引量:1
2009年
由于受限于编译时所见的信息和缺乏精确的输入数据集和目标机信息,编译器为了保持程序正确性和避免性能降级必须做出保守的假设,往往得不到最佳性能。为了克服静态优化的不足,在研究java虚拟机中运行时优化技术的基础上,结合LLVM编译器架构,阐述了面向C/C++程序的运行时优化技术。
朱晓珺李冬梅
关键词:运行时优化LLVMJAVA虚拟机
影像教学的利与弊
2010年
影像应用于计算机语言教学中可激发学生的学习兴趣,启发学生的想象力,扩大教学传递的信息量。弥补课堂时间有限的缺点,学生在课余时间仍可以通过影像在大脑中重建课堂。学生在自己实际的操作过程中遇到问题,可以及时地通过影像去获取解决问题的步骤。但是,影像教学并不是完美无缺的。为了让它在计算机语言教学中扬长避短,发挥更大的教学效果,我们应及时发现它的不足,在教学过程中尽量地去克服。
张栋梁朱晓珺
关键词:影像教学
基于上下文信息的多目标检测方法
本发明公开了一种基于上下文信息的多目标检测方法,包括线下训练和线上匹配模型,利用输入图片的Gist该特征通过与场景聚类中心的距离,选择该图片所在的相应场景,并获得相应的选择概率;通过运行所有目标类已有的单一目标基础检测器...
李涛裴利沈赵雪专张栋梁李冬梅朱晓珺曲豪邹香玲高大伟刘永
文献传递
虚拟机中的编译优化技术被引量:1
2010年
传统静态编译技术给虚拟机的性能带来了极大的挑战:首先,可移植的程序表示以及动态语言的特性(例如动态类加载)迫使多数优化都推迟到运行时进行,导致运行时增加了优化开销;第二,模块化设计的程序使得很多针对整个程序的过程间优化技术难以应用;最后,虚拟机在一些运行间服务上(如安全机制和自动内存管理)花费了大量的资源。为了解决这些问题,商品化的虚拟机厂商以及一些研究机构都花费了大量时间和精力在虚拟机上研究开发自适应优化系统。当前的主流虚拟机基本都包含了一些基层实现以便于来实现实时程序分析、动态编译以及基于反馈的动态优化技术。介绍了虚拟机中的编译优化技术的产生发展以及当前虚拟机中流行的动态优化技术。
朱晓珺张栋梁
关键词:动态优化虚拟机
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