TensorFlow平台目标检测模型的设计与实现
TensorFlow平台目标检测模型的设计与实现目标检测技术是计算机视觉任务中一项非常重要的课题。它在智能交通、人脸检测、航空航天领域以及医疗图像设备中都得到了广泛的应用。
但是在实际应用过程中人们会发现,仍然存在很多因素会限制实际检测效果,包括待检测目标的尺寸、形变、有无遮挡、背景区域变换等。因此在计算机视觉领域,目标检测仍然是一个需要完善和提高的科研课题。
本文研究了基于回归思想和基于候选框的目标检测这两类算法。在以YOLO 网络框架为代表的基于回归思想的目标检测中,我们发现这类检测算法速度快、流程简单,但是它在检测精度上做的并不够完善。
以Faster R-CNN为代表的基于候选框的目标检测算法在检测准确率上有优势,但需要比较大的时间成本。我们使用当今比较流行的深度学习框架TensorFlow作为实验平台,提出了一种基于RPN区域生成网络的多尺度目标检测算法,可以利用特征图层次的高低来有针对性的提取大、小目标的特征。
此外本文还对分类回归模型进行了一定的改进,提出了一种二维损失函数,使候选框在最后的训练时更容易接近真实框。本文以YOLO为网络基础,对其中的部分卷积层重新设计优化。
选择用RPN网络代替YOLO最后的全连接层,同时引入了锚框的概念来回归生成待检测目标的位置信息,这使得改进后网络的训练过程变得更加容易。本文利用的实验数据集是PASCAL VOC数据集,并且在20个检测目标中对每一个类别的检测精度以及速度上都有计算和分析。
通过多项实验证明了本文所提出来的基于RPN区域生成网络的多尺度目标检测算法以及针对小目标检测的YOLO改进算法在精度与速度上都有了相应的提
升,实验数据也验证了这两种目标检测算法的有效性与可行性。
基于行为特征的网络异常检测平台的设计与实现
哈尔滨工业大学工程硕士学位论文 目录 摘要 .................................................................................................................. I Abstract ................................................................................................................ II 第1章绪论 . (1) 1.1课题背景及研究的目的和意义 (1) 1.1.1 课题来源和背景 (1) 1.1.2 课题的目的和意义 (1) 1.2本课题相关的国内外研究现状 (2) 1.2.1木马通信技术 (2) 1.2.2入侵检测系统 (4) 1.3本文的主要研究内容 (6) 1.4本文组织结构 (7) 第2章网络异常检测平台需求分析 (8) 2.1需求的提出 (8) 2.2系统功能需求 (8) 2.3系统性能需求 (11) 2.4系统开发技术条件 (11) 2.5本章小结 (12) 第3章网络异常检测平台的总体设计 (13) 3.1系统体系结构设计 (13) 3.2工作流程分析 (14) 3.2.1实时检测 (14) 3.2.2规则语言解析 (18) 3.3系统功能模块设计 (19) 3.4系统部署方案 (20) 3.5本章小结 (21) 第4章网络异常检测平台的详细设计与实现 (22) 4.1 数据采集模块 (22) 4.1.1 零拷贝捕包 (22) 4.1.2 Libpcap捕包 (24) 4.2基于Libnids的流还原模块 (25) 4.2.1 数据流重组的内部结构 (25) 4.2.2 分层调用框架 (26) 4.3 协议分析模块 (28)
阶段目标的特点及设计思路
阶段目标的特点及设计思路 蔚志升 一、复习提问上一节内容 职业生涯目标的选择要按照哪三步进行？预测、衡量、比较。 二、导入新课： 陈涛的故事：从洗碗工到酒吧老板。 提问：陈涛的长远目标是什么？你觉得他的目标能实现吗？为什么？陈涛的职业生涯起点目标定在什么上？他的这个目标对实现其长远目标有何意义？ 三、新授内容 1、讲清什么是阶段目标，回顾：阶段目标是个人职业生涯不同时间点所设定的阶梯式目标。 2、阶段目标的特点有哪些？ 跳一跳、够得着、很具体。 心理学家曾经做过一个实验，组织三组人，让他们分别向着10公里以外的三个村庄进发。第一组的人既不知道村庄的名字，也不知道路有多远，只告诉他们跟着向导走就行。刚走过两三公里就有人叫苦；走到一半的时候，有人几乎愤怒了，他们抱怨何时才能走到头，有人甚至坐在路边不走了；越往后走他们的情绪也就越低落。 第二组人知道村庄的名字和路程有多远，但路边没有里程碑，只能凭经验估计行程的时间和距离。走过一半的时候，大多数人想知道已经走了多远，比较有经验的人说：“大概走了一半的行程。”于是，大家又簇拥着继续前行。当走到全程的四分之三时，大家的情绪开始低落，觉得疲惫不堪，而路程似乎还有很长。当有人说，“快到了，快到了”时，大家又振作起来加快了脚步。 第三组人不仅知道村庄的名字、路程，而且公路旁每一公里就设有一块里程碑。人们边走边看里程碑，每缩短一公里大家便有一小阵的快乐。行进中他们还用歌声和笑声来消除疲惫，情绪一直很高涨，所以很快就走到了目的地。 我们不难得出这样的结论：当人们行动有了明确的目标，并能为目标付出行动，在行动中不断与目标对照，进而清楚地知道自己行进的速度和与目标之间的距离时，人们行动的动机就会不断得到维持和加强，就有可能自觉克服前进中的困难，从而努力完成目标。 3、阶段目标的四要素 什么，何时，内涵，机遇。 4、阶段目标的设计要领及思路 设计要领：第一，在分段数量上，职业生涯发展的阶段目标既可分为近期目标和中期目标，也可细分为3---5个阶段甚至更多。第二，在表现形式上，简图、表格、文字或者兼而有之均可。第三，在分段方法上，既可按照职务晋升来设计阶段目标，如美发店学徒工、美发助理、高级助理、美发主管、副店长、店长。也可按照职业资格标准的提升来设计，如，初级美发师、中级美发师、高级美发师、美发技师、美发高级技师。也可按照时间来设定，如2006—2010年，2011—2015年，2016---2020年，等等。 不论长远目标是什么，不论怎么样分段，我们所学专业对应的适合横向、纵向发展的职业，都应该成为确定阶段目标的重要依据。 倒计时的设计思路：
视频监控平台建设实施实施方案设计.doc
. 视频监控平台建设 设 计 方 案 XXXXXX有限公司 2013 年 10 月
XX视频监控平台建设实施方案 目录 一、概述 (3) 二、现状和建设条件 ............................................................................................................................. 错误！未定义书签。 三、系统需求分析 (7) 四、系统总体设计 (9) 五、系统设备方案设计 (10) 六、管理结构 ...................................................................................................................................................... 错误！未定义书签。 七、实现功能 (15) 八、联网方式 (16) 九、监控平台功能简介 (17) 十、典型工程案例照片 ............................................................................................................. 错误！未定义书签。 十一、项目进度安排......................................................................................................................... 错误！未定义书签。 十二、项目验收.......................................................................................................................................... 错误！未定义书签。 十三、设备清单 (22) 十四、项目概算 (24)
检测信息管理系统设计方案
建设工程质量安全监督站检测信息管理系统 设计方案 为进一步规范厦门市检测市场，加强对检测单位的监督管理工作，厦门市建设工程质量安全监督站按照市建设局的要求，决定采用信息化的管理方法，从检测数据采集、处理、存储等各方面加强管理工作，保证建材检测的权威性，保障工程建筑的质量安全。按照这个目的要求，本站提出如下的检测信息管理方案： 一、信息化技术要求 1.各检测单位所检测工程按照一定的规定统一编 号，建议工程编号与质量监督信息系统统一起 来，以便质量监督人员能够查询到相应的工程 数据。 2.检测报告、报表统一标准：由市监督站检测监 督科制定统一标准的检测报告格式，规定检测 报告的纸质格式、电子格式化标准，其中电子 格式推荐Borland Delphi的QuickReport格式， 该数据格式包含单个或多个工程检测部位（送 检样本）的单个或多个检测原始数据、检测处 理结果等。这样便于各检测单位、检测监督单 位、上级主管部门、其他相关单位等便于查看、 检查、转换、打印等。
3.检测数据上报功能：各检测单位一般上报检测 数据的电子格式的数据，上报方式采用软件系 统自动上报功能或人工上报。检测数据上报后， 由软件系统自动导入或管理人员导入到检测信 息化管理数据库中，便于检测监督人员随时检 查。 4.软件系统自动统计各检测单位的工程检测数 量、不合格报告数量、作废检测数据数量等， 对不正常的检测报告发出报警。统计各施工单 位的检测检测数量、不合格报告数量、作废检 测数据数量等，对超过一定数量不合格检测报 告发出报警。 二、信息化软件功能要求 1.软件开发设计应采用B/S的方式开发：B/S方式 即采用web方式开发，这样，客户端只需要打 开网页浏览器，输入网址就可以处理各种事务 了，不必在客户端安装软件或不断升级软件了， 减少了软件维护麻烦，保证用户能够及时处理 事务。 2.工程编号管理功能：软件应采用一定的方式保 证检测单位所检工程的编号是唯一、不重复的。 3.（预留接口）施工（送检）单位编号：软件应
BP神经网络实验——【机器学习与算法分析 精品资源池】
实验算法BP神经网络实验 【实验名称】 BP神经网络实验 【实验要求】 掌握BP神经网络模型应用过程，根据模型要求进行数据预处理，建模，评价与应用； 【背景描述】 神经网络：是一种应用类似于大脑神经突触联接的结构进行信息处理的数学模型。BP神经网络是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络，是目前应用最广泛的神经网络。其基本组成单元是感知器神经元。 【知识准备】 了解BP神经网络模型的使用场景，数据标准。掌握Python/TensorFlow数据处理一般方法。了解keras神经网络模型搭建，训练以及应用方法 【实验设备】 Windows或Linux操作系统的计算机。部署TensorFlow，Python。本实验提供centos6.8环境。 【实验说明】 采用UCI机器学习库中的wine数据集作为算法数据，把数据集随机划分为训练集和测试集，分别对模型进行训练和测试。 【实验环境】 Pyrhon3.X，实验在命令行python中进行，或者把代码写在py脚本，由于本次为实验，以学习模型为主，所以在命令行中逐步执行代码，以便更加清晰地了解整个建模流程。 【实验步骤】 第一步：启动python： 1
命令行中键入python。 第二步：导入用到的包，并读取数据： (1).导入所需第三方包 import pandas as pd import numpy as np from keras.models import Sequential from https://www.wendangku.net/doc/6d2036162.html,yers import Dense import keras (2).导入数据源,数据源地址:/opt/algorithm/BPNet/wine.txt df_wine = pd.read_csv("/opt/algorithm/BPNet/wine.txt", header=None).sample(frac=1) (3).查看数据 df_wine.head() 1
视频监控平台设计说明书
视频监控平台概要设计说明书
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目录 1. 弓I言 (5) 1.1. 编写目的 (5) 1.2. 背景 (5) 1.3. 术语 (6) 1.4. 预期读者与阅读建议 (6) 1.5. 参考资料 (7) 2. 总体设计 (7) 2.1. 设计目标 (7) 2.2. 运行环境 (8) 2.3. 网络结构 (8) 2.4. 总体设计思路和处理流程 (9) 2.5. 模块结构设计 (13) 2.6. 功能需求与程序模块的关系 (22) 2.7尚未解决的问题 .......................................... 错误！未定义书签。 3. 接口设计 (48) 3.1. 用户接口 (48) 3.2. 外部接口 (52) 3.3. 内部接口 (65) 4. 界面总体设计 (81) 5. 数据结构设计 (84)
6. 系统安全设计........................................... 错误！未定义书签。 6.1. 数据传输安全性设计...................................... 错误！未定义书签。 62 .......................................................................................................... 应用系统安全性设计错误！未定义书签。 63 .......................................................................................................... 数据存储安全性设计错误！未定义书签。 7. 系统部署（可选） (84)
数据挖掘常用资源及工具
资源Github，kaggle Python工具库：Numpy，Pandas，Matplotlib，Scikit-Learn，tensorflow Numpy支持大量维度数组与矩阵运算，也针对数组提供大量的数学函数库 Numpy : 1.aaa = Numpy.genfromtxt(“文件路径”,delimiter = “,”,dtype = str)delimiter以指定字符分割，dtype 指定类型该函数能读取文件所以内容 aaa.dtype 返回aaa的类型 2.aaa = numpy.array([5,6,7,8]) 创建一个一维数组里面的东西都是同一个类型的 bbb = numpy.array([[1,2,3,4,5],[6,7,8,9,0],[11,22,33,44,55]]) 创建一个二维数组aaa.shape 返回数组的维度print(bbb[:,2]) 输出第二列 3.bbb = aaa.astype(int) 类型转换 4.aaa.min() 返回最小值 5.常见函数 aaa = numpy.arange(20) bbb = aaa.reshape(4,5)
numpy.arange(20) 生成0到19 aaa.reshape(4,5) 把数组转换成矩阵aaa.reshape(4,-1)自动计算列用-1 aaa.ravel()把矩阵转化成数组 bbb.ndim 返回bbb的维度 bbb.size 返回里面有多少元素 aaa = numpy.zeros((5,5)) 初始化一个全为0 的矩阵需要传进一个元组的格式默认是float aaa = numpy.ones((3,3,3),dtype = numpy.int) 需要指定dtype 为numpy.int aaa = np 随机函数aaa = numpy.random.random((3,3)) 生成三行三列 linspace 等差数列创建函数linspace(起始值，终止值，数量) 矩阵乘法： aaa = numpy.array([[1,2],[3,4]]) bbb = numpy.array([[5,6],[7,8]]) print(aaa*bbb) *是对应位置相乘 print(aaa.dot(bbb)) .dot是矩阵乘法行乘以列 print(numpy.dot(aaa,bbb)) 同上 6.矩阵常见操作
软件监控平台功能需求详细设计-模板
XXX软件系统系统监视平台详细设计文档
目录 1.文档说明 (3) 1.1编写目的 (3) 1.2读者对象 (3) 2.术语与参考 (3) 2.1术语解释 (3) 2.2参考资料 (4) 3.总体设计 (4) 4.系统功能设计 (4) 4.1监控平台系统功能 (4) 4.1.1组态 (4) 4.1.2管理 (48)
1. 文档说明 1.1 编写目的 设计一种基于面向对象的、图形界面组态方式的过程监控平台，重点分析和描述图形界面的设计、数据处理等技术。 1.2 读者对象 2. 术语与参考 2.1 术语解释 2.2 参考资料
3. 总体设计 过程监控平台采B/S结构体系，模块化的设计思想，通过组态对I/O处理、报警、趋势、报表等进行分配来平和和协调系统的负荷，全面支持RS232/485、OPCServer、OPC Client、ODBC、OLEDB、DDE、API等主流通信接口和数据交互技术，具有良好的继承性和扩充性能。 过程监控平台提供丰富的图形库和强大的图形编辑能力，采用标准的、人性化操作界面，符合通用的操作和显示习惯，画面具有良好的可观性和易操作性。 系统特点： ●图形化的交互方式 ●稳定的通信处理和数据交互 ●分布式的体系结构 ●面向对象的工程组态 ●灵活的系统扩展和高效的集成功能 ●良好的跨平台性能 数据流转图例：
4. 系统功能设计 系统以图元和图符对象作为基本图形元素，由系统使用者自由组态，来将窗口中的图形对象与实时（历史）数据库或设备等对象建立相关性连接，并设置相应的动画属性，由数据对象的实时采集结果进行驱动，实现图形动画效果，完成动画构件中所需的动画功能。 定义对象和建立动画连接的步骤： 1.建立工程项目，组织规划项目层次和画面布局； 2.定义检测点参数，根据检测点安装的端口号和实际界限情况，定义开关量、计算 量等； 3.使用开发系统画面作图工具制作画面； 4.在画面对象属性中设置动画连接，其中动画连接可以有状态量、数值量、填充量、 表达式脚本； 5.编译、调试项目文件，产生动画效果； 6.发布，嵌入其他系统，实现生产过程状态的实时监控。 4.1 监控平台系统功能 过程监控平台是面向对象、分布式B/S体系结构的HMI/SCADA监控系统，提供过程可视化、数据采集和生产环境监控等功能，系统涉及界面设计、菜单定义、图形渲染编辑、数据集成等基本功能。 监控平台功能主要包括以下几个方面： ●基础配置 ●图形界面组态 ●报警组态 ●趋势组态 ●事件管理
题库深度学习面试题型介绍及解析--第7期
1.简述激活函数的作用 使用激活函数的目的是为了向网络中加入非线性因素；加强网络的表示能力，解决线性模型无法解决的问题 2.那为什么要使用非线性激活函数？ 为什么加入非线性因素能够加强网络的表示能力？——神经网络的万能近似定理 ?神经网络的万能近似定理认为主要神经网络具有至少一个非线性隐藏层，那么只要给予网络足够数量的隐藏单元，它就可以以任意的精度来近似任何从一个有限维空间到另一个有限维空间的函数。 ?如果不使用非线性激活函数，那么每一层输出都是上层输入的线性组合；此时无论网络有多少层，其整体也将是线性的，这会导致失去万能近似的性质 ?但仅部分层是纯线性是可以接受的，这有助于减少网络中的参数。3.如何解决训练样本少的问题？ 1.利用预训练模型进行迁移微调（fine-tuning），预训练模型通常在特征上拥有很好的语义表达。此时，只需将模型在小数据集上进行微调就能取得不错的效果。CV 有 ImageNet，NLP 有 BERT 等。 2.数据集进行下采样操作，使得符合数据同分布。
3.数据集增强、正则或者半监督学习等方式来解决小样本数据集的训练问题。 4.如何提升模型的稳定性？ 1.正则化（L2, L1, dropout）：模型方差大，很可能来自于过拟合。正则化能有效的降低模型的复杂度，增加对更多分布的适应性。 2.前停止训练：提前停止是指模型在验证集上取得不错的性能时停止训练。这种方式本质和正则化是一个道理，能减少方差的同时增加的偏差。目的为了平衡训练集和未知数据之间在模型的表现差异。 3.扩充训练集：正则化通过控制模型复杂度，来增加更多样本的适应性。 4.特征选择：过高的特征维度会使模型过拟合，减少特征维度和正则一样可能会处理好方差问题，但是同时会增大偏差。 5.你有哪些改善模型的思路？ 1.数据角度 增强数据集。无论是有监督还是无监督学习，数据永远是最重要的驱动力。更多的类型数据对良好的模型能带来更好的稳定性和对未知数据的可预见性。对模型来说，“看到过的总比没看到的更具有判别的信心”。 2.模型角度
大学个人阶段目标设计
大学个人阶段目标设计 大学生的学业是指在高等教育阶段进行以学习为主的一切活动，是广义的学习阶段，它不仅包括科学文化知识的学习，还包括思想、政治、道德、业务、组织管理能力、科研及创新能力等的学习。 观念是行动的先导，要完成好大学学业首先必须树立正确的学业观。所谓学业观就是对所学专业、课业的态度和认识，它在很大程度上影响着大学生们的学习、生活乃至人生前景。当代大学生在对待学业问题上存在着种种误区：或将学业涵义理解过窄，或对学业生活预期过高，或学业角色定位不准，或职业期望值过高，以至学业不精甚至荒废学业。为此，我们应正确处理如下四种关系： 一是正确处理学业与专业的关系。珍重自己的学业，就该学得其所，努力培养自己的专业兴趣，把自己的爱好和国家的需要及社会发展的要求有机地统一起来，掌握专业知识、专业技能和相关能力，培养自己的专业素质。 二是正确处理学业与职业的关系。在学习期间就应自觉地学好职业知识，培养职业技能，锻炼职业能力，以期在将来的从业竞争中立于不败之地。 三是正确处理学业与事业的关系。将自己现在的学业、将来的职业和未来的事业联系起来，在学习的过程中，充分认识所学专业在国家建设和社会发展中的意义、作用和发展前景，立志献身其中，在工作中充分实现自己的人生价值。 四是正确处理学业与就业的关系。就业与学业存在着密切的关系，就业是学业的导向，学业决定了就业。以就业为学业的导向，有利于大学生专业报考的选择、学业目标的调整、学习方式的改变、学习外延的拓展以及综合素质的提高。与此同时，就业也构成了衡量学业成就的重要标志。想要就好业必须具备强烈的事业心、广博精深的专业知识、较强的沟通协调能力、良好的心理素质和强健的体魄以及创新精神，这些都应当在完成大学学业过程中养成。 大学生活要做出良好的学业规划。经过了大概一年的学习，逐渐了解并适应了大学生活。为了使自己能充分利用这三年时光，我要从此刻开始明确目标，制定航线
小学美术各阶段目标
小学美术各阶段目标 课程目标： 第一学段（1～2年级） 1、能够用不同工具，用纸以及身边容易找到的各种媒材，通过看看、画画、做做等方法大胆、自由地把所见所闻、所感所想的事物表现出来，体验造型活动的乐趣。 2、能够用不同工具，用身边容易找到的各种媒材，通过看看、想想、画画、做做等方法进行简单组合和装饰，体验设计制作活动的乐趣。 3、知道观赏自然和各类美术作品的形与色，能用简短的话语大胆表达自己的感受。 4、能够无主题或有主题的想像、创作、表演和展示。 第二学段（3～4年级） 1、能够初步认识形、色与肌理等美术语言，学习使用各种工具，体验不同媒材的效果，通过看看、画画、做做等方法表现所见所闻、所感所想的事物，激发丰富的想像力与创造愿望。 2、学习对比与和谐、对称与均衡等组合原理，了解一些简易的创意和手工制作的方法，进行简单的设计和装饰，感受设计制作与其他美术活动的区别。 3、观赏自然和各种美术作品的形、色与质感，能用口头或书面语言对欣赏对象进行描述，说出其特色，表达自己的感受。 4、能够采用造型游戏的方式，结合语文、音乐等课程内容，能够进行简单美术创作、表演和展示，并发表自己的创作意图。
第三学段（5～6年级） 1、能够运用形、色、肌理和空间等美术语言，以描绘和立体造型的方法，选择适合于自己的工具、材料，记录与表现所见所闻、所感所想的事物，发展美术构思与创作的能力，传递自己的思想和情感。 2、能够运用对比与和谐、对称与均衡、节奏与韵律等组合原理，了解一些简单的创意、设计方法和媒材的加工方法，进行设计和装饰，美化身边的环境。 3、能够欣赏、认识自然美和美术作品的材料、形式与内容等特征，通过描述、分析与讨论等方式，了解美术表现的多样性，能用一些简单的美术术语，表达自己对美术作品的感受和理解。 4、能够结合学校和社区的活动，以美术与科学课程和其他课程的知识、技能相结合的方式，进行策划、制作、表演与展示，体会美术与环境及传统文化的关系。
大运河保护管理监测平台设计方案
目录 1引言 (1) 1.1大运河监测预警系统指标的科学性分析 (2) 1.2系统建设目标 (7) 1.3 总体结构 (9) 2 监测系统设计 (15) 2.1 设计原则 (15) 2.2 监测方式及报汛工作体制 (16) 2.3 监测站网布设要求 (17) 2.4 监测设备设施设计要求 (19) 2.5 信息传输通信网设计 (23) 2.6 测站设备设施配置及投资控制 (33) 3 信息汇集与预警平台设计 (43) 3.1 设计原则 (43) 3.2 平台组成与功能要求 (43) 3.3 计算机网络系统设计 (44) 3.4 数据库系统设计 (46) 3. 5 平台设备配置与投资控制 (48) 4 信息汇集、信息查询子系统设计 (50) 4.1 设计原则 (50) 4.2 信息汇集子系统设计 (51) 4.3 信息查询子系统设计 (52) 4.4 子系统建设投资控制 (56) 5 预报决策子系统设计 (57) 5.1 设计原则 (57) 5.2 系统组成 (58) 5.3 分析预测模块 (58) 5.4 预警信息生成模块 (60) 5.5 系统维护和管理模块 (62) 5.6 子系统软件开发投资控制 (63) 6 预警子系统设计 (65) 6.1 设计原则 (65) 6.2 预警子系统的组成 (66) 6.3 预警流程 (67) 6.4 预警信息的发布 (68) 6.5 预警信息传输通信网 (70)
1引言 中国大运河是一个活态线性遗产，我国于2006年12月正式启动中国大运河申报世界文化遗产工作。申遗对大运河的保护管理提出了很高的要求。按照国际相关标准和要求，必须建立起科学完善的遗产管理监测预警系统，组织开展大运河遗产的日常监测管理、数据收集与著录、应急突发事件处置等工作，及时解决和排除工作中存在的问题和隐患。为了提升遗产的保护管理水平，提高灾害防治、风险防范的能力，使大运河遗产的价值、真实性和完整性不受侵害，确保遗产的可持续保存和利用。2011年4月，国家文物局发文要求扬州率先建设大运河监测预警系统，该项目分为两期实施，目前都已通过验收，进入实际运行阶段。在这过程中，系统监测预警指标的科学制定，对系统的顺利运行起到了关键作用，本系统共计完成监测指标26个大项上百个小项，涵盖了本体、环境要素、保障体系三大类别的指标，构成了一套完整的监测预警指标，对大运河遗产的科学管理、合理开发及可持续发展起到极其重要的作用。 大运河（浙江段）保护管理监测平台，采用先进的信息技术手段，基于四有工作内容为基础，对文化遗产所在地的商务体系、日常办公体系、行政管理体系、安全监控体系、生态监控及保护体系、数据统计及分析体系进行整合，将物质文化遗产的各类资料（如外观、体积、质地、材料、年代、产地、现存地、历史、背景故事等）进行数字化。并运用遥感、遥测、GPS全球定位、地理信息系统、仿真-虚拟等技术，将非物质文化遗产如景区、公园、博物馆、城区、街道等的地理、资源、环境、基础设施、游客流量、等复杂系统进
人工智能实践：Tensorflow笔记 北京大学 7 第七讲卷积网络基础 (7.3.1) 助教的Tenso
Tensorflow笔记：第七讲 卷积神经网络 本节目标：学会使用CNN实现对手写数字的识别。 7.1 √全连接NN：每个神经元与前后相邻层的每一个神经元都有连接关系，输入是特征，输出为预测的结果。 参数个数：∑（前层×后层+后层） 一张分辨率仅仅是28x28的黑白图像，就有近40万个待优化的参数。现实生活中高分辨率的彩色图像，像素点更多，且为红绿蓝三通道信息。 待优化的参数过多，容易导致模型过拟合。为避免这种现象，实际应用中一般不会将原始图片直接喂入全连接网络。 √在实际应用中，会先对原始图像进行特征提取，把提取到的特征喂给全连接网络，再让全连接网络计算出分类评估值。
例：先将此图进行多次特征提取，再把提取后的计算机可读特征喂给全连接网络。 √卷积Convolutional 卷积是一种有效提取图片特征的方法。一般用一个正方形卷积核，遍历图片上的每一个像素点。图片与卷积核重合区域内相对应的每一个像素值乘卷积核内相对应点的权重，然后求和，再加上偏置后，最后得到输出图片中的一个像素值。 例：上面是5x5x1的灰度图片，1表示单通道，5x5表示分辨率，共有5行5列个灰度值。若用一个3x3x1的卷积核对此5x5x1的灰度图片进行卷积，偏置项
b=1，则求卷积的计算是：(-1)x1+0x0+1x2+(-1)x5+0x4+1x2+(-1)x3+0x4+1x5+1=1（注意不要忘记加偏置1）。 输出图片边长=（输入图片边长–卷积核长+1）/步长，此图为：（5 – 3 + 1）/ 1 = 3，输出图片是3x3的分辨率，用了1个卷积核，输出深度是1，最后输出的是3x3x1的图片。 √全零填充Padding 有时会在输入图片周围进行全零填充，这样可以保证输出图片的尺寸和输入图片一致。 例：在前面5x5x1的图片周围进行全零填充，可使输出图片仍保持5x5x1的维度。这个全零填充的过程叫做padding。 输出数据体的尺寸=(W?F+2P)/S+1 W：输入数据体尺寸，F：卷积层中神经元感知域，S：步长，P：零填充的数量。 例：输入是7×7，滤波器是3×3，步长为1，填充为0，那么就能得到一个5×5的输出。如果步长为2，输出就是3×3。 如果输入量是32x32x3，核是5x5x3，不用全零填充，输出是（32-5+1）/1=28，如果要让输出量保持在32x32x3，可以对该层加一个大小为2的零填充。可以根据需求计算出需要填充几层零。32=（32-5+2P）/1 +1，计算出P=2，即需填充2
桥梁监测云平台建设设计方案
桥梁监测云平台建设设计方案
目录 1.建设背景 (3) 2.建设目标 (3) 3.建设原则 (4) 4.监测需求 (4) 5.使用技术介绍 (7) 5.1.弹性计算ECS (7) 5.1.1.弹性扩张 (7) 5.1.2.弹性收缩 (8) 5.1.3.弹性自愈 (9) 5.2.云数据库RDS (9) 5.2.1.相关服务 (10) 5.3.云数据库Redis版 (10) 5.4.云HBase X-Pack (11) 5.4.1.HBase产品介绍 (11) 5.4.2.Hbase产品生态 (12) 5.4.3.HBase产品架构 (12) 5.4.4.X-Pack Spark介绍 (13) 6.建设框架 (14) 6.1.总体方案 (14) 6.2.逻辑架构 (14) 6.2.1.数据采集架构 (14)
6.2.2.系统业务架构 (15) 7.建设方案 (17) 7.1.接入10座以内桥梁 (17) 7.2.接入50座以内桥梁 (19) 7.3.接入50座以上桥梁 (21) 7.4.设备数据采集方案 (23) 7.5.数据传输信息安全方案 (25) 8.建设内容 (27) 8.1.系统描述 (27) 8.1.1.系统功能模块列表 (27) 8.1.2.核心模块介绍 (28) 8.2.详细功能简介 (29) 8.2.1.大屏展示 (29) 8.2.2.系统首页 (29) 8.2.3.系统管理 (30) 8.2.4.基础数据维护 (33) 8.2.5.监控中心 (36) 8.2.6.数据统计 (38) 8.2.7.告警中心 (39) 8.2.8.评估报告 (41)
人工智能实践：Tensorflow笔记 北京大学 4 第四讲神经网络优化 (4.6.1) 助教的Tenso
Tensorflow笔记：第四讲 神经网络优化 4.1 √神经元模型：用数学公式表示为：f(∑i x i w i+b)，f为激活函数。神经网络是以神经元为基本单元构成的。 √激活函数：引入非线性激活因素，提高模型的表达力。 常用的激活函数有relu、sigmoid、tanh等。 ①激活函数relu: 在Tensorflow中，用tf.nn.relu()表示 r elu()数学表达式 relu()数学图形 ②激活函数sigmoid：在Tensorflow中，用tf.nn.sigmoid()表示 sigmoid ()数学表达式 sigmoid()数学图形 ③激活函数tanh：在Tensorflow中，用tf.nn.tanh()表示 tanh()数学表达式 tanh()数学图形 √神经网络的复杂度：可用神经网络的层数和神经网络中待优化参数个数表示 √神经网路的层数：一般不计入输入层，层数 = n个隐藏层 + 1个输出层
√神经网路待优化的参数：神经网络中所有参数w 的个数 + 所有参数b 的个数 例如： 输入层 隐藏层 输出层 在该神经网络中，包含1个输入层、1个隐藏层和1个输出层，该神经网络的层数为2层。 在该神经网络中，参数的个数是所有参数w 的个数加上所有参数b 的总数，第一层参数用三行四列的二阶张量表示（即12个线上的权重w ）再加上4个偏置b ；第二层参数是四行两列的二阶张量（）即8个线上的权重w ）再加上2个偏置b 。总参数 = 3*4+4 + 4*2+2 = 26。 √损失函数（loss ）：用来表示预测值（y ）与已知答案（y_）的差距。在训练神经网络时，通过不断改变神经网络中所有参数，使损失函数不断减小，从而训练出更高准确率的神经网络模型。 √常用的损失函数有均方误差、自定义和交叉熵等。 √均方误差mse ：n 个样本的预测值y 与已知答案y_之差的平方和，再求平均值。 MSE(y_, y) = ?i=1n (y?y_) 2n 在Tensorflow 中用loss_mse = tf.reduce_mean(tf.square(y_ - y)) 例如： 预测酸奶日销量y ，x1和x2是影响日销量的两个因素。 应提前采集的数据有：一段时间内，每日的x1因素、x2因素和销量y_。采集的数据尽量多。 在本例中用销量预测产量，最优的产量应该等于销量。由于目前没有数据集，所以拟造了一套数据集。利用Tensorflow 中函数随机生成 x1、 x2，制造标准答案y_ = x1 + x2，为了更真实，求和后还加了正负0.05的随机噪声。 我们把这套自制的数据集喂入神经网络，构建一个一层的神经网络，拟合预测酸奶日销量的函数。
大学个人阶段目标设计
大学个人阶段目标设计大学生的学业是指在高等教育阶段进行以学习为主的一切活动，是广义的学习阶段，它不仅包括科学文化知识的学习，还包括思想、政
治、道德、业务、组织管理能力、科研及创新能力等的学习。观念是行动的先导，要完成好大学学业首先必须树立正确的学业观。所谓学业观就是对生活乃至人生前景。它在很大程度上影响着大学生们的学习、所学专业、课业的态度和认识，或对学业生活预期当代大学生在对待学业问题上存在着种种误区：或将学业涵义理解过窄，过高，或学业角色定位不准，或职业期望值过高，以至学业不精甚至荒废学业。为此，我们应正确处理如下四种关系：一是正确处理学业与专业的关系。珍重自己的学业，就该学得其所，努力培养自己的专掌握专业知识、专业兴趣，把自己的爱好和国家的需要及社会发展的要求有机地统一起来，业技能和相关能力，培养自己的专业素质。二是正确处理学业与职业的关系。在学习期间就应自觉地学好职业知识，培养职业技能，锻炼职业能力，以期在将来的从业竞争中立于不败之地。三是正确处理学业与事业的关系。将自己现在的学业、将来的职业和未来的事业联系起作用和发展前景，来，在学习的过程中，充分认识所学专业在国家建设和社会发展中的意义、立志献身其中，在工作中充分实现自己的人生价值。四是正确处理学业与就业的关系。就业与学业存在着密切的关系，就业是学业的导向，学业决定了就业。以就业为学业的导向，有利于大学生专业报考的选择、学业目标的调整、学习方式的改变、学习外延的拓展以及综合素质的提高。与此同时，就业也构成了衡量学业广博精深的专业知识、想要就好业必须具备强烈的事业心、成就的重要标志。较强的沟通协这
视频监控平台建设方案设计
视频监控平台建设 设 计 方 案 XXXXXX有限公司 2013年10月
目录 一、概述 (3) 二、现状和建设条件 .......................... 错误!未定义书签。 三、系统需求分析 (7) 四、系统总体设计 (9) 五、系统设备方案设计 (10) 六、管理结构 ................................ 错误!未定义书签。 七、实现功能 (15) 八、联网方式 (15) 九、监控平台功能简介 (15) 十、典型工程案例照片........................ 错误!未定义书签。十一、项目进度安排 ......................... 错误!未定义书签。十二、项目验收 ............................. 错误!未定义书签。十三、设备清单 (21) 十四、项目概算 (22)
1、概述 1.1项目背景 交通运输是国民经济发展的基础，是社会生产、流通、分配、消费各环节正常运转和协调发展的先决条件，对保障国民经济持续健康快速发展、人民生活的改善和促进国防现代化建设具有十分重要的作用。继续加快交通建设，实现交通跨越式发展是XX市国民经济和社会发展的重要内容。 XX作为中国人口最多的特大城市，交通需求十分旺盛。公路交通、水运基础设施建设与交通需求增长不同步，交通供需矛盾突出，特别是在渡口一旦发生灾害事件，将给城市防灾减灾带来负面影响，甚至造成一定的社会危害。 根据党中央、国务院的部署，各地区、各部门围绕编制突发公共事件应急预案，建立健全突发公共事件的应急机制、体制。XX市交委也建立了众多应对突发公共事件的应急机制，为应对各种突发事件，为维持我市政治稳定和社会安定，保障道路交通安全、畅通、有序，为重大活动提供交通保障，建立了一套覆盖全市的视频监控联网系统（一期）。利用视频监控技术，及时准确地掌握高速公路运行状况和特殊路段（桥隧）的安全情况；车站、码头等枢纽的客流状况及运营秩序，但是还有很多重要区域和路段，如国省干线公路危险路段、重特大桥梁、隧道、货运站场、港口、航道等重要交通站场的视频信息项目还没有建设或联网。 XX主要负责XX市主城区各公路渡口的管理、建设、维护，科学合理安排运力，确保连接国（省）道断头公路“活桥梁”的安全畅通，保障国家在紧急状态下对交通运输应急应变的需要；加强安全和设备管理，搞好
小学美术各阶段目标
小学美术各阶段目标课程目标： 第一学段（1～2年级） 1、能够用不同工具，用纸以及身边容易找到的各种媒材，通过看看、画画、做做等方法大胆、自由地把所见所闻、所感所想的事物表现出来，体验造型活动的乐趣。 2、能够用不同工具，用身边容易找到的各种媒材，通过看看、想想、画画、做做等方法进行简单组合和装饰，体验设计制作活动的乐趣。 3、知道观赏自然和各类美术作品的形与色，能用简短的话语大胆表达自己的感受。 4、能够无主题或有主题的想像、创作、表演和展示。 第二学段（3～4年级） 1、能够初步认识形、色与肌理等美术语言，学习使用各种工具，体验不同媒材的效果，通过看看、画画、做做等方法表现所见所闻、所感所想的事物，激发丰富的想像力与创造愿望。 2、学习对比与和谐、对称与均衡等组合原理，了解一些简易的创意和手工制作的方法，进行简单的设计和装饰，感受设计制作与其他美术活动的区别。 3、观赏自然和各种美术作品的形、色与质感，能用口头或书面语言对欣赏对象进行描述，说出其特色，表达自己的感受。 4、能够采用造型游戏的方式，结合语文、音乐等课程内容，能够进行简单
美术创作、表演和展示，并发表自己的创作意图。 第三学段（5～6年级） 1、能够运用形、色、肌理和空间等美术语言，以描绘和立体造型的方法，选择适合于自己的工具、材料，记录与表现所见所闻、所感所想的事物，发展美术构思与创作的能力，传递自己的思想和情感。 2、能够运用对比与和谐、对称与均衡、节奏与韵律等组合原理，了解一些简单的创意、设计方法和媒材的加工方法，进行设计和装饰，美化身边的环境。 3、能够欣赏、认识自然美和美术作品的材料、形式与内容等特征，通过描述、分析与讨论等方式，了解美术表现的多样性，能用一些简单的美术术语，表达自己对美术作品的感受和理解。 4、能够结合学校和社区的活动，以美术与科学课程和其他课程的知识、技能相结合的方式，进行策划、制作、表演与展示，体会美术与环境及传统文化的关系。
人工智能tensorflow实验报告
一、软件下载 为了更好的达到预期的效果，本次tensorflow开源框架实验在Linux环境下进行，所需的软件及相关下载信息如下： 1.CentOS 软件介绍： CentOS 是一个基于Red Hat Linux 提供的可自由使用源代码的企业级Linux 发行版本。每个版本的CentOS都会获得十年的支持（通过安全更新方式）。新版本的CentOS 大约每两年发行一次，而每个版本的CentOS 会定期（大概每六个月）更新一次，以便支持新的硬件。这样，建立一个安全、低维护、稳定、高预测性、高重复性的Linux 环境。CentOS是Community Enterprise Operating System的缩写。CentOS 是RHEL（Red Hat Enterprise Linux）源代码再编译的产物，而且在RHEL的基础上修正了不少已知的Bug ，相对于其他Linux 发行版，其稳定性值得信赖。 软件下载： 本次实验所用的CentOS版本为CentOS7,可在CentOS官网上直接下载DVD ISO镜像文件。 下载链接： https://www.wendangku.net/doc/6d2036162.html,/centos/7/isos/x86_64/CentOS-7-x86_64-DVD-1611.i so. 2.Tensorflow 软件介绍： TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统，其命名来源于本身的运行原理。Tensor（张量）意味着N维数组，Flow（流）意味着基于数据流图的计算，TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端计算过程。TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统。TensorFlow可被用于语音识别或图像识别等多项机器深度学习领域，对2011年开发的深度学习基础架构DistBelief进行了各方面的改进，它可在小到一部智能手机、大到数千台数据中心服务器的各种设备上运行。TensorFlow将完全开源，任何人都可以用。
浅谈电力电缆监测系统的平台设计
浅谈电力电缆监测系统的平台设计 摘要：配电网中电力电缆的应用越来越广，物联网的发展也使得电缆测温技术飞快发展，至今已经使用了百余年，它常用于城市地下电网、发变电站引出线路、工矿企业内部供电以及过海江水下的输电线，由此而见电力电缆的运用是越来越广泛，本文就电力电缆在线监测系统的研究与应用进行简单的探讨。 关键词：电力电缆；在线监测；平台设计 0 引言 城市的告诉发展给城市配电网带来了更高的要求，在配电网中，电力电缆的运用也越来越广泛。而在配电网电力电缆应用中，电缆接头一直是薄弱环节，电缆接头的质量与性能不仅仅与制作材料相关，与制作工艺、线路中的流通电流等都有着密切的关系。无论是哪一种因素都有可能造成电缆接头发热现象，并进一步造成事故等严重后果。在日常的运行维护中，因为电力电缆线路的隐蔽性，导致其状态信息的无法采集和有效监控。 本文提出一种基于物联网架构的电力电缆测温系统的设计及应用，可实现大规模电力电缆测温系统接入及监控应用。 1 测温技术现状概述 近年来，随着物联网、互联网等技术的兴起，各种通信技术的发展是的先进的温度测试设备得到了广泛的应用，现有的温度监测手段包括测温蜡片、光纤测温、红外测温、有源无线测温、无源无线测温等方式。[1] 各种测温技术既有各自的优点也有各自的缺点，需要根据不同的应用场景进行匹配，在电力电缆中应用比较广泛的是光线测温及无源无线测温方式。 通常10kV电力电缆接头一般由热缩式或冷缩式绝缘材料制作而成，具有铜屏蔽和铠装层接地措施，可以带电触摸、带电插拔。因此采用成熟的温度传感器扎接在电缆接头上，通过温度变送器或信号接收器将温度信号上传。 2 监控系统的发展现状及存在的问题 目前智能电网（健全的双路通信，高级的传感器，高端的分部计算机）的建设已成为我国电网的核心工作任务，能有效的改善电力传输的使用效率，提高安全度和可靠性。 当前电力电缆监测系统主要存在以下问题 在感知层，缺少统一的设备接口和通讯接口，规约或者标准的不统一，导致系统的复杂度提高，也提高了设备供应商和集成商的实施成本和业务的维修成本，系统的可靠性和扩展性也有所降低；[2] 在网络层，由于无线通信的蓬勃发展，4G等通信方式应用广泛，但是物联网的发展，感知设备的逐渐增多，多网络层的通信承载力将带来较大的挑战。5G、LoRa、无线专网等新一代的通信方式将被基于厚望； 在平台层，云平台的出现在很大程度上降低了企业信息化的设备成本和运维成本，但是在数据层面上，数据中台的搭建中，业务模型和数据模型仍需进一步深入； 在应用层，真正支撑实际业务落地应用的产品尚未成熟，微服务、后台、中台、前台等互联网架构设计方法在电力行业中仍然未得到充分发挥。