期刊导航
期刊开放获取
cqvip
退出
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
3
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
单轨双向运输方式信集闭系统的研究
1
作者
杨恒青
《西安矿业学院学报》
北大核心
1993年第4期346-349,340,共5页
对某矿井下运输监控系统的研究、设计和使用,总结了我国中小型煤矿单轨双向运输方式“信集闭”系统的特点和实施方案。对使用可编程序控制器的方案进行了分析。
关键词
单轨双向运输
矿井轨道运输
信集闭系统
局部
监控
控制结构
控制流程
下载PDF
职称材料
基于局部监督深度混合模型的变电站巡检机器人道路场景识别
被引量：
10
2
作者
董翔宇
李安
+3 位作者
汪太平
祁麟
汪世才
朱仲贤
《合肥工业大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2021年第6期748-752,770,共6页
近年来,在各种图像分类和处理中,卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)取得了明显的优势。通过CNN中的全连通顶层和中间层等,可有效获取具有全局语义信息的深度特征以及包含局部语义信息的卷积特征,以此来提升图像识别的效...
近年来,在各种图像分类和处理中,卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)取得了明显的优势。通过CNN中的全连通顶层和中间层等,可有效获取具有全局语义信息的深度特征以及包含局部语义信息的卷积特征,以此来提升图像识别的效果。为了进一步改进变电站巡检机器人对自身所处环境的理解能力,特别是在依赖于道路场景中整体和细节图像相结合来进行特征识别的条件下,文章提出了一种基于局部监督深度混合模型的识别网络对变电站巡检机器人道路场景进行识别,以实现对卷积特征的有效应用。首先该识别网络可以有效地避免卷积特征捕获到的局部对象在高度压缩的全连接层表示中被明显消除的问题;其次在局部卷积监督层的辅助下,通过直接将标签信息传播到卷积层,实现对图像的局部结构进行增强以补充场景图像中无序的中层语义信息;同时添加空间卷积操作来处理由于遮挡所造成的信息丢失。实验结果表明,局部监督深度混合模型网络在明显提高推理速度的同时,能够保持较高的识别精度,并在实际变电站场景的识别中表现出优秀的性能。
展开更多
关键词
场景识别
卷积神经网络(CNN)
局部
卷积
监控
变电站巡检机器人
下载PDF
职称材料
错误信息距离和阅读水平对小学一年级儿童语篇阅读理解监控的影响
3
作者
史梦梦
任桂琴
+1 位作者
岳鹏飞
邵红涛
《中国临床心理学杂志》
CSCD
北大核心
2024年第3期505-510,共6页
目的:本文基于情境模型,考察错误信息距离和阅读水平对小学一年级儿童理解监控的影响。方法:采用错误检测范式并操纵记叙文语篇中错误信息的距离,探讨不同阅读水平儿童整体和局部理解监控是否存在差异。结果:相对于局部理解监控,儿童整...
目的:本文基于情境模型,考察错误信息距离和阅读水平对小学一年级儿童理解监控的影响。方法:采用错误检测范式并操纵记叙文语篇中错误信息的距离,探讨不同阅读水平儿童整体和局部理解监控是否存在差异。结果:相对于局部理解监控,儿童整体理解监控的正确率更低,反应时更长;高阅读水平儿童的局部理解监控正确率高于整体理解监控,低阅读水平儿童的整体和局部理解监控正确率不存在差异。总体上,高阅读水平儿童的监控正确率和反应时优于低阅读水平儿童,尤其在局部理解监控正确率上更明显。结论:小学一年级儿童能够对语篇进行监控,但随着错误信息距离的增加,儿童监控表现变得更差。而且,高阅读水平儿童的理解监控比低阅读水平儿童更好。这一结果为基于工作记忆建立的情境模型提供了新的支持。
展开更多
关键词
一年级儿童
整体理解
监控
局部
理解
监控
阅读水平
错误检测范式
原文传递
题名
单轨双向运输方式信集闭系统的研究
1
作者
杨恒青
机构
西安矿业学院电气工程系
出处
《西安矿业学院学报》
北大核心
1993年第4期346-349,340,共5页
文摘
对某矿井下运输监控系统的研究、设计和使用,总结了我国中小型煤矿单轨双向运输方式“信集闭”系统的特点和实施方案。对使用可编程序控制器的方案进行了分析。
关键词
单轨双向运输
矿井轨道运输
信集闭系统
局部
监控
控制结构
控制流程
Keywords
single-track and double-direction of travelling car, signal concentration seclusion, supervising system
分类号
TD524.1 [矿业工程—矿山机电]
下载PDF
职称材料
题名
基于局部监督深度混合模型的变电站巡检机器人道路场景识别
被引量：
10
2
作者
董翔宇
李安
汪太平
祁麟
汪世才
朱仲贤
机构
国网安徽省电力有限公司检修分公司
合肥湛达智能科技有限公司
出处
《合肥工业大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2021年第6期748-752,770,共6页
基金
国网安徽省电力有限公司科技资助项目(52120319000D)。
文摘
近年来,在各种图像分类和处理中,卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)取得了明显的优势。通过CNN中的全连通顶层和中间层等,可有效获取具有全局语义信息的深度特征以及包含局部语义信息的卷积特征,以此来提升图像识别的效果。为了进一步改进变电站巡检机器人对自身所处环境的理解能力,特别是在依赖于道路场景中整体和细节图像相结合来进行特征识别的条件下,文章提出了一种基于局部监督深度混合模型的识别网络对变电站巡检机器人道路场景进行识别,以实现对卷积特征的有效应用。首先该识别网络可以有效地避免卷积特征捕获到的局部对象在高度压缩的全连接层表示中被明显消除的问题;其次在局部卷积监督层的辅助下,通过直接将标签信息传播到卷积层,实现对图像的局部结构进行增强以补充场景图像中无序的中层语义信息;同时添加空间卷积操作来处理由于遮挡所造成的信息丢失。实验结果表明,局部监督深度混合模型网络在明显提高推理速度的同时,能够保持较高的识别精度,并在实际变电站场景的识别中表现出优秀的性能。
关键词
场景识别
卷积神经网络(CNN)
局部
卷积
监控
变电站巡检机器人
Keywords
scene recognition
convolutional neural networks(CNN)
local convolution supervision
substation inspection robot
分类号
TP391.413 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
错误信息距离和阅读水平对小学一年级儿童语篇阅读理解监控的影响
3
作者
史梦梦
任桂琴
岳鹏飞
邵红涛
机构
河南师范大学教育学部
辽宁师范大学心理学院
湖北师范大学教育科学学院
出处
《中国临床心理学杂志》
CSCD
北大核心
2024年第3期505-510,共6页
基金
河南师范大学校级科研项目—2024年博士科研启动课题(5101109171835)
辽宁省教育厅科学研究一般项目(LJKMZ20221422)
国家自然科学基金面上项目(31471075)。
文摘
目的:本文基于情境模型,考察错误信息距离和阅读水平对小学一年级儿童理解监控的影响。方法:采用错误检测范式并操纵记叙文语篇中错误信息的距离,探讨不同阅读水平儿童整体和局部理解监控是否存在差异。结果:相对于局部理解监控,儿童整体理解监控的正确率更低,反应时更长;高阅读水平儿童的局部理解监控正确率高于整体理解监控,低阅读水平儿童的整体和局部理解监控正确率不存在差异。总体上,高阅读水平儿童的监控正确率和反应时优于低阅读水平儿童,尤其在局部理解监控正确率上更明显。结论:小学一年级儿童能够对语篇进行监控,但随着错误信息距离的增加,儿童监控表现变得更差。而且,高阅读水平儿童的理解监控比低阅读水平儿童更好。这一结果为基于工作记忆建立的情境模型提供了新的支持。
关键词
一年级儿童
整体理解
监控
局部
理解
监控
阅读水平
错误检测范式
Keywords
First grade pupils
Global comprehension monitoring
Local comprehension monitoring
Reading ability
The error detection paradigm
分类号
R395.1 [哲学宗教—心理学]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
单轨双向运输方式信集闭系统的研究
杨恒青
《西安矿业学院学报》
北大核心
1993
0
下载PDF
职称材料
2
基于局部监督深度混合模型的变电站巡检机器人道路场景识别
董翔宇
李安
汪太平
祁麟
汪世才
朱仲贤
《合肥工业大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2021
10
下载PDF
职称材料
3
错误信息距离和阅读水平对小学一年级儿童语篇阅读理解监控的影响
史梦梦
任桂琴
岳鹏飞
邵红涛
《中国临床心理学杂志》
CSCD
北大核心
2024
0
原文传递
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部
