VivianYan~
(该分享持续更新中...) 这篇论文主要有三个贡献点： 目前，物体检测、语义分割等技术都是集中在如何在图片上检测出物体，但是忽略了物体与物体之间的关系。一项最近的工作提出了用图（场景图）来代表一个场景。场景图是图像的可解释的结构化表示，可以支持更高级别的视觉智能任务，如captioning。 将每一对节点(对象)视为潜在的边(关系)的自然方法本质上是对全连通图的推理，这种方法在建模上下文关系时通常是有效的，但对对象数量的缩放效果很差(二次)，很快就变得不切实际。嘴朴素的修正方法是采用随机采样，虽然它是efficient，但不是effective，因为对象之间的相互作用的分布远远不是随机的。 作者的解决办法： 图1.给一张图片，模型从图片中抽取出objects(a), 所有节点考虑可能存在的边（b），通过一个医学系的方法‘relatedness’裁去不可能发关系，从而产生更稀疏的候选图结构（c）。最后，利用aGCN去集成全局信息并且更新物体节点和关系的标签（d） 在这项工作中，我们提出了一个新的框架，Graph R-CNN，它通过两种机制有效地利用对象关系规则来智能地稀疏化和推理候选场景图。我们的模型可以分解为三个逻辑阶段:1)对象节点提取，2)关系边缘剪枝，3)图上下文集成，如图1所示。 在对象节点提取阶段，我们使用了一个标准的对象检测的pipeline（faster rcnn）。这就产生了一组localized object regions，如图1b所示。我们将在剩下的pipeline中引入两个重要的新特性，以合并上面讨论的对象关系中的真实世界的规则性。首先，我们介绍了一个关系建议网络(RePN)，该网络能够有效地计算对象对之间的关联分数，这些分数被用来智能地修剪不太可能的场景图连接(与之前工作中的随机修剪不同)，剪枝后的稀疏图如图1c所示。其次，给出了稀疏连接的候选场景图，我们应用了一个注意图卷积网络(aGCN)来在整个图中传播higher-order上下文——更新每个对象及其基于其邻居的关系表示。与现有的工作相比，我们预测每个节点的边attention，使我们的方法能够学习调节不可靠或不太可能的边缘之间的信息流。我们在图1d中显示了细化的图形标签和边缘attention(与边缘宽度成比例)。 现有对于场景图生成的指标是基于召回⟨主题、谓词、对象⟩三元组或给定ground truth的object localizations的对象和谓词。为了揭示这些度量标准存在的问题，考虑一个方法，该方法将图1a中的boy误认为是man，但在其他方面识别出他是1)站在消防栓后面，2)靠近一辆汽车，3)穿着一件毛衣。在基于三元组的度量标准下，这个小错误(boy vs man)将被严重惩罚，尽管大多数boy的关系被正确识别。尽管提供ground-truth区域的度量方法通过严格关注关系预测来回避这个问题，但是它不能准确地反映整个场景图生成系统的测试时性能。 为了解决这种不匹配，我们引入了一种新的评估度量(SGGen+)，它更全面地评估场景图生成的性能，包括对象、属性(如果有的话)和关系。我们提出了度量SGGen +计算总的recall对于独立实体(对象和谓词),pair 实体⟨对象,属性⟩(如果有的话),和三元组实体⟨主题、谓词、对象⟩。我们在这个新的度量下报告现有方法的结果，发现我们的方法也显著地优于最先进的方法。更重要的是，这个新的度量为生成的场景图和真实场景图之间的相似性提供了一个更鲁棒、更全面的度量。 具体来说，本工作通过引入一种新的模型(graph R-CNN)来解决场景图生成问题，该模型可以利用对象关系的规律性，并提出了一种更全面的场景图生成评价指标(SGGen+)。我们将我们的模型与现有的标准度量方法进行基准测试，而这个新度量方法的性能优于现有方法。 利用上下文来提高场景理解的想法在计算机视觉中有着悠久的历史[16,27,28,30]。最近，Johnson等人受到图形界研究的表示方法的启发，提出了从图像中提取场景图的问题，这将对象检测的任务[6,7,22,31,32]概括为也检测对象的关系和属性。 已经提出了许多方法来检测对象及其关系。尽管这些工作中的大多数指出，对场景图中二次关系的推理是棘手的，但每个都采用了启发式方法，如随机抽样来解决这个问题。我们的工作是第一个引入一个可训练的关系建议网络(RePN)，它学会了在不牺牲efficacy的情况下从图中删除不可能的关系边缘。RePN提供了高质量的候选关系，我们发现它提高了场景图生成的整体性能。 大多数场景图生成方法还包括上下文传播和对候选场景图进行推理的机制，以细化最终的标记。在[40]中，Xu等人将问题分解为两个子图，一个用于对象，另一个用于关系，并执行消息传递。类似地，在[17]中，作者提出了两种消息传递策略(并行顺序)，用于在对象和关系之间传播信息。Dai等人将场景图生成过程建模为条件随机场(CRF)的推理。Newell等人提出直接从图像像素中生成场景图，而不需要使用基于关联图嵌入的对象检测器。在我们的工作中，我们开发了一种新的注意图卷积网络(aGCN)来更新节点和关系表示，通过在候选场景图的节点之间传播上下文来操作视觉和语义特征。虽然在功能上类似于上述基于消息传递的方法，但aGCN是高效的，可以学习将注意力放在可靠的边缘，并减弱不太可能的影响。 以往的许多方法都注意到在场景图生成过程中具有很强的规律性，从而激发了我们的方法。在[23]中，Lu等人整合了语言中的语义先验，以改进对对象之间有意义关系的检测。同样，Li等人[18]证明了region caption也可以为场景图生成提供有用的上下文。与我们的动机最相关的是，Zeller等人将motifs的概念(即经常出现的图结构)形式化。并在VG数据集[14]中检测它们的出现的概率。作者还提出了一个令人惊讶的强基线，它直接使用频率先验来明确地综合图结构中的规律来预测关系。 我们的关系建议网络(Relationship Proposal Network, RePN)受到了RPN的启发，与用于对象检测的faster R-CNN[32]的区域建议网络(region Proposal Network, RPN)紧密相关。我们的RePN在本质上也类似于最近提出的关系建议网络(Rel-PN)[45]。这些方法之间有许多细微的差别。Rel-PN模型独立地预测主题、对象和谓词的建议，然后重新对所有有效的三元组进行评分，而我们的RePN根据对象生成关系，允许它学习对象对关系的偏差。此外，他们的方法是类无关的，并没有用于场景图生成。 GCNs最初是在[13]的半监督学习环境中提出的。GCNs将图数据上的复杂计算分解为一系列局部化操作(通常只涉及相邻节点)，用于每个节点的每个时间步。在计算之前，结构和边缘强度通常是固定的。为了完整起见，我们注意到即将出版的出版物[36]同时独立地开发了一个类似的GCN注意机制(如aGCN)，并在其他(非计算机视觉)上下文中显示了它的有效性。 在这项工作中，我们将场景图建模为包含图像区域、关系及其标签的图。 代表image， 代表nodes集合(一个node对应一个localized object region)， 代表物体间的关系， 分别代表object和relationship的labels。因此，我们的目标是为 建模，在我们的工作中，我们把场景图的生成分解为三部分： 将图的构造(节点和边)与图的标注分离开来。这个因式分解背后的直觉很简单。首先，object region proposal 通常使用现成的对象检测系统(如faster rcnn[32])进行建模，以生成候选区域。值得注意的是，现有的方法通常将第二个关系建议项 建模为顶点 之间潜在边的均匀随机抽样。相反，我们提出了一个关系建议网络(RePN)来直接建模 ——使我们的方法成为第一个允许学习整个生成过程端到端。最后，图标记过程 通常被视为迭代求精过程。模型的pipeline如图2所示：每一个object proposal 都与一个空间区域 , 一个合并的特征向量 , 一个初始化估计标签分布 over 相关联。我们将对于所有n个proposals的向量集合表示为矩阵 以及 Relation Proposal Network 给定上一步提出的n个对象节点，它们之间可能有 个连接;然而，正如前面所讨论的，由于真实对象交互中的规则性，大多数对象对不太可能有关系。为了对这些规律进行建模，我们引入了一个关系建议网络(RePN)，该网络能够有效地估计对象对之间的关联性。通过对不太可能关系的边缘进行剪枝，可以有效地稀疏化候选场景图，保留可能的边缘，抑制不太可能的边缘带来的噪声。 在这篇论文中，我们利用估计的类别分布( )来推断关联性——本质上是学习软类别关系的先验。这种选择与我们的直觉一致，即与其他类相比，某些类相对不太可能交互。具体,给定初始对象分类分布 ,我们给所有的 有向对 评分, 计算 时的相关性，其中 是一个习得的相关性对函数。 的一个直接实现可以将连接[p^o_i, p^o_j]作为输入传递给一个多层感知器，该感知器输出分数。然而，考虑到对象对的平方数，这种方法将消耗大量的内存和计算。为了避免这种情况，我们考虑一个非对称的内核函数: 分别代表在关系中主语和宾语对映射函数。这个分解使得，仅使用 的两个投影过程，然后执行一次矩阵乘法就能获得分数矩阵 。对于 和 ，我们使用两个多层感知器(mlp)与相同的架构(但不同的参数)。我们还对分数矩阵S进行了sigmoid操作，使得每一个元素都为0～1之间。 在获得分数矩阵后，我们将其降序排序，然后选择前K对。然后，我们使用非最大抑制(NMS)来过滤出与其他对象有明显重叠的对象对。每个关系都有一对边界框，组合顺序很重要。我们计算两个对象对 and 之间对重叠： 计算两个box交集的区域， 计算并集区域。剩余的m个对象对被认为是具有意义关系E的候选对象。利用E，我们得到了一个图 ，它比原来的全连通图稀疏得多。随着图的边的提出，我们还通过从每个对象对的联合框中提取特征，得到所有m个关系的可视化表示 。 为了整合由图结构提供的上下文信息，我们提出了一个注意图卷积网络(aGCN)。在描述我们提出的aGCN之前，让我们简要回顾一下“普通的”GCN，其中每个节点 都有一个表示 如在[13]中提出的那样。简单,目标节点图中,相邻节点的表示 首先通过学习改变线性变换矩阵 .然后,这些转换表示与预先确定的权值α聚集,紧随其后的是一个非线性函数σ(ReLU [25])。这种分层传播可以写成: 或者我们可以把节点整合进一个矩阵中，就可以得到：与i不相邻的节点设定为0，并且设定αii为1。在传统的GCN中,图中的连接是已知并且系数向量αi是基于对称规范化邻接矩阵的特性预设的。 在这篇论文中，我们将传统的GCN拓展了attention版本，通过调节α。为了能够从节点features预测attention，我们通过一个拼接的节点feature学习了一个两层的MLP，并且对得到的分数进行一次softmax。对于节点i的attention是：and 是习得参数，[·, ·] 是拼接操作。通过定义，我们设定 and 。由于注意力机制是节点特征的函数，每次迭代都会导致注意力的改变，从而影响后续的迭代。 回想一下，在前面的小节中，我们有一组N个对象区域和m个关系。在此基础上，我们构造了一个图G，其中节点对应于对象和关系建议。我们在关系节点及其关联对象之间插入边。我们还在所有对象节点之间直接添加了跳转连接边。这些连接允许信息直接在对象节点之间流动。最近的研究表明，对目标相关性进行推理可以提高检测的性能。我们将aGCN应用于此图，基于全局上下文更新对象和关系表示。 注意到我们的图捕获到不同类型到连接（ ↔ relationship, relationship ↔ subject and object ↔ object）。此外，每个连接之间的信息流可能是不对称的(the 信息量 of subject on relationship might be quite different from relationship to subject)。我们学习了每种类型和顺序的不同转换——将节点类型a到节点类型b的线性转换表示为 ，其中s=subject、o=objects和r=relationships。Object node的representation的更新公式如下（object features为 , relationship features为 ）：with and similarly for relationship nodes as: 一个开放的选择是如何初始化object and relationship node represenstions ，它可能被设置为任何intermediate feature representations，甚至是对应类标签的pre-softmax输出。在实践中，我们同时运行可视化的和语义化的aGCN计算——一个具有可视化的特性，另一个使用pre-softmax输出。通过这种方式，我们既可以推断出较低层的视觉细节，也可以推断出较高级别的语义共现(即汽车轮子)。进一步地，我们把语义aGCN的注意力放在视觉aGCN上——基于视觉线索有效地调节语义信息流。这也加强了两个图中表示的真实对象和关系以相同的方式与其他对象交互。 Loss Function 在Graph R-CNN，我们把场景图生成过程分解成三个子过程： 。在训练阶段，这些子过程都是使用监督训练。对于 ，我们用RPN相同的损失（binary cross entropy loss on proposals，regression loss for anchors）。对于 ，我们使用另一个binary cross entropy loss on the relation proposals。对于最后的场景图生成 ，两个muti-class cross entropy losses是被用于object classification and predicate classification。 场景图生成是一个结构化的图上预测问题，如何正确、有效地对预测进行评价是当前场景图生成研究中尚未解决的问题。我们注意到图论[5]对基于最小图编辑距离的图相似度进行了深入的研究;然而，计算准确的解决方案是np完全和ap近似的APX-hard[20]。 以前的工作通过在[40]中引入一个简单的基于三元组回归的度量来评估场景图的生成，从而绕过了这些问题。根据这个指标,我们将称之为SGGen, the ground truth of 场景图表示为一组
Lizzy520520
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一个取决于上下层的看法（译文附英文原文或原文出处）[]关于304型不锈钢板的延性极限的实验和理论分析关于复杂的转子轴承系统的稳定和振动分析[]关于钢丝绳疲劳强度的实验研究[]关于鞋楦大规模定制生产的理念[]关键性能指标在生产管理中的使用[]具有最少自由度的机器人爬坡和操纵在建设和服务中应用的设计与原型[]具有柔性吊臂的运动的起重机的倾覆载荷内燃机复杂零部件计算机辅助建模应用技术[]军事后勤：企业物流的洞察力（译文附英文原文或原文出处）[]冷轧机的可逆设计方法[]冷轧辊成型的金属板材[]冷连轧机轧制工艺的最优化分布式容错控制系统的分层设计[]分布式计算系统在研究动态负载平衡问题中所做的贡献切削刀具磨损的评估[]列车走行下的单轨铁路钢桥的动态响应利用参数化﹑正则化的试验测试数据修正有限元模型[]利用双谱的旋转机械振动性分析[]利用机器视觉实现刀面磨损的自动化测量[]利用直接的转换方法对旋转式起重机位移的建模和优化控制利用超声波增强高压水射流效果[]利用逆向工程方法进行产品的快速开发利用非圆形齿轮进行无级变速传动的研究[]利用非热平衡等离子体技术还原NOx（译文附英文原文或原文出处）[]制造一台数控钻床[]制造业公司的人力资源外包与组织绩效（节选）（译文附英文原文或原文出处）[]制造工艺选择的计算机辅助设计[]制造流程优化中的进化算法新发展[]加工高精度滚珠丝杆的一种新研磨方法--在自动研磨加工过程中对一种新型研磨工具的可行性研究[]卡盘操作[]压电陶瓷驱动比例鼓式制动器的设计[]压铸模具设计系统的开发[]双晶体管电荷分离分析的理论与应用[]双汽缸液压电梯的电液比例控制双离合器传动（美国专利）（译文附英文原文或原文出处）[]双线性故障检测系统应用于液压系统[]双螺杆多相泵轮廓生成的解决方案发展契约制造信息化门户的框架[]取力器事故中受害者的营救变胞机构与变胞方式的本质和特征[]变角速度下的促动弹簧高速凸轮机构设计变速风力发电机的一种新型的功率分配传动装置可变邻域搜索技术的原理及应用[]可扩展分布式数据库系统可持续发展战略的蔚山工业园区，南韩-从自发演进到系统性工业共生的扩张（译文附英文原文或原文出处）[]可控气氛对熔化极电弧焊焊接特性的影响[]可维修系统的实用可靠性分析[]可编程控制器与PC过程控制[]可记录数字通用光盘的残余应力各向同性圆柱螺旋弹簧的有限元法应力分析合作性分布式制造管理系统合金元素对镁合金阻燃性能的影响[]含有交叉孔的液压伺服自动定位系统的容错控制[]喷墨打印机印刷头在非艺术图型应用中的外观和性能设计[]国家点火装置国家点火装置在线可替换单元国际机械传动学术会议报告选摘（Ⅰ）[]在ITER 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车辆噪音和振动质量分析大型数控机床的系列化设计天然纤维复合材料窗框的注射成型仿真分析[]安全车门的控制系统在城市轻轨过境线的能源优化设计定制鞋楦的数控铣削加工[]实时检测电阻焊在金属薄板生产中的焊点质量[]实时稳健夹物检测算法在汽车中的应用[]实现人人共享的操作模式宽幅印刷系统的动态调定线[]密封熔炼炉中HFC-134a气体对合金AZ91D保护效果的研究[]对于抢先与非抢先型车间调度问题具有模糊逻辑控制的遗传算法[]对于轴承故障检测的基本振动信号处理[]对平行机床的基于视觉的测量设备的实验性评估对新型六自由度并联机器人的设计考虑[]对液态和半液态产品包装机的卫生特点的评价测试[]将统计过程控制运用在自主运算中[]少齿差传动的啮合问题和计算方法带手推轮的电动轮椅的机械效率和用户体力要求带法兰的金属薄板件拉深成型过程中回弹的研究[]并联式混合动力汽车传动系统模型预测控制[]并联混合动力系统最优控制[]应用光学系统的表面粗糙度测量[]应用迭代学习控制的混合驱动伺服压力机的实验研究[]建立企业危机管理模型（欧共体监测团）[]建筑工程中移动起重机的选择（节选）[]引发锻压冷轧工作辊表面和亚表面脱落的分析[]弯辊进程的动态分析与控制[]循环谱分析信号检测和调制识别[]微弧氧化和硬质阳极氧化对铝-镁-硅合金平动疲劳和微动疲劳磨损行为的影响[]微弧氧化和硬质阳极氧化膜层的摩擦特性对比研究[]截瘫患者的家用轮椅改进设计技术报告有关板料成形工艺的计算机辅助分析和设计变形反应的模型建立[]抑制汽轮机叶片振动的短时间补偿电容设计[]拉延筋与压边力对金属板料成形过程的影响[]拉深模设计[]拉深过程中金属的流动[]挤压铸造概述振动辅助攻丝方面的基本原理[]探索基于有限元分析之设计以控制行进中的卡插后桥齿轮箱漏油接触式角度和扭矩传感器的发展[]控制器局域网综述[]提高机器人焊接生产率的夹具设计[]提高电子自动化软件可靠性：一种扮演正式方法的角色蒂莫西-约翰逊[]摩托车油箱在冲压过程中的拉伸起皱缺陷分析[]摩擦材料的磨损和制动尖叫的有限元分析支持非同步下过程的认知合作工程[]数控机床可能的失效模式[]数控机床高精度轨迹控制的一种新方法数控砂带磨削过程中的实时仿真和可视化数控车床上的一种新型加工机构[]新型五档自动变速器同步伺服机构的发展[]新型具有快速输出电压控制的PWM控制器[]新型有源容错控制计划及其在反向双摇摆系统中的应用[]新型超塑性变形方法下的镁合金显微结构和性能[]新服务实现的成功因素：一项研究议程[]旋转喷射过渡稳定性的数学模型和磁控机制[]日本市区公路监控系统的维护与管理技术[]普渡大学实验中心[]智能亥姆霍兹共振器[]智能计算机数字控制在磨削方面的应用[]最低运输界限横向浓相气力输送中的颗粒物质[]有3，4，5，6个内齿结构的齿轮系性能评估有润滑情况下各种抛光中的磨损和摩擦有熟练和非熟练劳工的平衡装配线[]有表面裂缝的高强度钢索桥的断裂强度[]有限元模拟铁板冷挤压翻孔[]机床的故障原因分析方法图解法与矩阵分析法[]机械加工过程中，用涡电流传感器来测量振动和用模糊分类器来计算稳定域[]机械手砂带磨削的模拟局部加工模型机械紧固[]机械臂和机械操作者模型的压制或诱导混沌[]机械零件前期设计阶段采用的图形交互式有限元应力重分析方法[]板弯曲单元的发展[]板料成形数值模拟和实验研究[]柔性制造系统混合可编程逻辑控制器平台的开发[]根据不同的边界条件对填补具有偏心漏斗圆柱钢筒仓进行有限元分析根据司机的要求提高轮式装载机和挖掘机的驾驶室的舒适性桁架结构模型的优化设计[]模拟锚对Posidonia 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经济和科技的可行性球墨铸铁在轮式装载机铲斗顶端的使用生产的新趋势[]生成鞋楦的变螺距螺旋刀具轨迹算法[]用GT-Power进行生物柴油发动机燃烧建模[]用三维有限元的方法预测没有平均流量的消声器的传递损失[]用二自由度H∞控制器进行张力控制的卷取系统[]用于建筑和服务行业的最小自由度混合式爬竿与操作机器人的设计与样机研究[]用于旋转轴的非接触电容式传感器[]用于液压马达的新型连续变位移机构用于电阻抗断层成像的精密恒流源[]用于逆向工程和探伤的自动激光扫描系统用于高精度定位控制系统的高性能可变PI-P结构[]用新的交互式的和丰富的媒体教学环境转变学习-虚拟实验室的案例研究报告[]用最优化观点模型化工艺规程问题[]用有限元力分析患狭窄症的血管[]用比较法测量声功率的B型不确定度用液压成形方法生产汽车车身的实验和数字分析[]用神经网络预测行驶车速[]用计算机辅助方法开发新的焊接材料[]用边界元分析直通管式复合型消声器[]由于使用润滑油不当引起的直升机主旋翼驱动板组件中螺栓的失效电控变速器（ ESG）—双离合器变速器在轻度混合动力系统中的持续发展[]电气光催化在自我组织TiO2纳米管[]电液伺服系统的映射控制电源特性对短路过渡CO2焊的影响作用[]电阻点焊焊接时间对汽车板材机械性能的影响[]电阻点焊焊接电流通电时间长短对汽车薄板机械性能的影响[]电阻点焊系统的先进控制方法盘式制动器[]相干性和基于强度的方法识别噪声源相比AZ80稀土镁合金ZE41、 QE22、EV31A应力腐蚀开裂性能[]真空中向玻璃纤维树脂纤维中加入碳纤维让其能够抵抗霉变的方法[]知识模型在夹具设计过程中的应用[]矿井提升机绳索的失效分析[]矿井提升机：控制系统的研究矿井提升绳的失效分析砂带磨削表面结构的效率及对接触和磨料磨损的建模[]砂带磨削进行曲面加工时解决Signorini问题的一种有效的方法砂轮磨料的固化过程对砂轮的影响[]离心铸造技术生产铝硅合金结构件的优势G Chirita,[]离心铸造钛铝合金排气阀门[]移动供给链管理：实施的难题[]空间摩擦学手册（节、节）空间摩擦学手册：接触表面[]粗糙表面的弹性接触大小波长粗糙峰的影响精确多轴运动控制系统的设计[]索道运输系统中的非线性结构模型[]绿色制造的工艺规划支持系统及其应用[]网络有限元分析系统对齿轮传动的研究[]网络机械信息系统快速调节：快速部署式电缆机器人[]网络经济与中国航空业[]美国国家标准化组织[]考虑单回路定向流动模式的柔性系统的布置设计考虑液压系统调制误差的自动变速器的二自由度转速控制的研究胶粘剂对单节点悬臂梁横向自由振动的影响[]能量回收混合制动系统脑力负荷的动态模型和人类在复杂系统中的效率[]自动化导引车的调度[]自动导引车的调度自动概念模型的优化及客车的稳健性设计[]自由落体运动范围的检测平台[]自适应控制的一类非线性系统的一种未知的反弹样磁滞[]自适应脉冲控制的电子节气门[]获得综合平顺性和操纵性能的多目标优化悬架控制蒸汽管道法兰盘螺栓失效分析虚拟仪器在测试系统开发中的应用[]螺旋压力机[]螺杆真空泵的性能预测的研究观察控制加热火炉温度的混合方法[]触笔数字转换器的工作原理[]计算机图形学中OpenGL的诠释计算机辅助夹具设计验证计算流体力学方法分析液压滑阀的压力损失设备管理系统[]设计和开发的一个液压机械手设计配置的汽车仪表板的液晶显示器[]设计阶段机械产品的维修性和安全性指标[]评价一款客车对于年轻乘客的吸引力的衡量尺度[]评估ERP的成功：从关键用户的角度得到组织中一个切实可行的IS[]调整比率KGEN–LP=HGEN抑制涡轮叶片的振动
[1]朱文锋.构建“证素辨证”新体系的意义[J].浙江中医药大学学报，2006，30(2)：135～[2]朱文锋黄碧群陈新宇.病性证素辨别的意义与方法[J].中
dragontattoo 3人参与回答 2023-12-09 这样的主题论文还是比较好写的，首先必须要抓住论文的中心，确立文章的思想内涵，然后分几个不同的角度进行有效的论证。
坚吃不懈1208 5人参与回答 2023-12-10 (该分享持续更新中...) 这篇论文主要有三个贡献点： 目前，物体检测、语义分割等技术都是集中在如何在图片上检测出物体，但是忽略了物体与物体之间的关系。
极夜北极光 3人参与回答 2023-12-08 外观缺陷视觉检测系统是一种利用机器视觉技术对物体表面进行检测的系统。其工作原理通常分为以下几个步骤：
好人旦旭 4人参与回答 2023-12-07 推荐下计算机视觉这个领域，依据学术范标准评价体系得出的近年来最重要的9篇论文吧： （对于英语阅读有困难的同学，访问后可以使用翻译功能） 一、Dee
智慧女神美美 6人参与回答 2023-12-11 