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张钰

作品数:18 被引量:52H指数:4
供职机构:陕西师范大学更多>>
发文基金:中央高校基本科研业务费专项资金陕西省自然科学基金国家自然科学基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术文化科学哲学宗教环境科学与工程更多>>

文献类型

  • 12篇专利
  • 5篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 5篇自动化与计算...
  • 2篇文化科学
  • 1篇哲学宗教
  • 1篇环境科学与工...
  • 1篇政治法律

主题

  • 9篇图像
  • 7篇网络
  • 4篇神经网
  • 4篇神经网络
  • 4篇分辨率
  • 4篇超分辨
  • 4篇超分辨率
  • 4篇存储介质
  • 3篇生态
  • 3篇生态文明
  • 3篇图像描述
  • 3篇注意力
  • 3篇卷积
  • 3篇卷积神经网络
  • 2篇单张
  • 2篇多尺度
  • 2篇多尺度特征
  • 2篇优化器
  • 2篇水印
  • 2篇图像超分辨率

机构

  • 18篇陕西师范大学
  • 2篇教育部

作者

  • 18篇张钰
  • 6篇张玉梅
  • 6篇吴晓军
  • 2篇袁祖社
  • 2篇路纲
  • 2篇张钰
  • 2篇刘博
  • 1篇彭亚丽
  • 1篇张立臣
  • 1篇郭敏
  • 1篇刘侍刚
  • 1篇张玉梅

传媒

  • 1篇广西社会科学
  • 1篇计算机应用
  • 1篇软件学报
  • 1篇安徽师范大学...
  • 1篇教育教学论坛

年份

  • 1篇2024
  • 2篇2023
  • 3篇2022
  • 5篇2021
  • 1篇2019
  • 4篇2018
  • 2篇2017
18 条 记 录,以下是 1-10
排序方式:
生态共同体视域下河西走廊生态治理研究
生态危机与人类的无度欲望和野蛮态度密不可分,本质上昭示人与自然关系的异化,这种异化表征人悖逆了人性的真善美,使原本和谐的人地关系发生断裂,最终导向人与自然失去自由。生态共同体以生态危机为出场背景,以有机整体的视野将人与自...
张钰
关键词:生态共同体河西走廊生态治理生态文明
文献传递
基于全卷积神经网络单张图像的超分辨率图像重建方法
一种基于全卷积神经网络单张图像的超分辨率图像重建方法,由对采集的图像进行分割、制作网络训练集和测试集图像进行预处理、构建全卷积神经网络、训练全卷积神经网络、重建测试集图像的超分辨率图像步骤组成,由于本发明构建了一个由原始...
吴晓军蒋韬张钰张玉梅
文献传递
价值重塑与绿色社会:科尔曼的生态政治思想
2017年
科尔曼认为生态环境产生的根源并非是人口膨胀,技术失控,消费过剩,而是资本主义政治失德。克服生态危机应树立正确的价值观,弘扬合作与社群的精神,扩大基层民主。科尔曼的理论承袭了传统绿党政治思想的基本要义,深化了绿党思想的生态意蕴,为我们重塑人与自然共生的生态价值观,建立绿色社会,建设社会主义生态文明提供了理论借鉴。
张钰袁祖社
关键词:科尔曼生态政治生态文明
一种立体模型权利保护与溯源方法
本发明提供的一种立体模型权利保护与溯源方法包括:采集数据信息;根据所述数据信息采用sha256哈希算法计算出购买所述立体模型权利产品的计算机的唯一标识符;采用深度神经网络不可见水印技术制作一个植入了所述节点唯一标志符的深...
吴卓霖张钰申雨梦孙焰明于振伟田星洋姚昊天吴怡玮廖树宁张博雅员博涵杜文硕马岿刘健平
单幅图像超分辨率重建方法、装置、设备及可读存储介质
本发明公开了一种单幅图像超分辨率重建方法、装置、设备及可读存储介质,获取训练数据集,对所述训练数据集中的图像进行裁剪,得到图像块训练数据集;根据所述图像块训练数据集,构建基于普通卷积和内卷积相结合的端到端图像超分辨率重建...
梁就张钰薛江波张育胡延达
文献传递
一种基于多注意力多尺度的图像描述方法
一种基于多注意力多尺度的图像描述方法,由选取用以提取图像特征的图像检测模型、划分网络训练集和验证集以及测试集、提取图像特征、构建注意力循环神经网络模型、训练注意力循环神经网络模型、图像描述步骤组成。由于本发明构建了一个由...
吴晓军张钰陈龙杰张玉梅
文献传递
量化公开评价教学模式探索——以人机交互课程为例被引量:2
2021年
本科计算机专业课程,如人机交互、计算思维等,学科交叉明显,实践性强,对学习效果的考查缺乏公认的量化衡量标准。设计一种称为“量化公开评价(QOE)”的教学模式,探索解决此类课程学习效果的有效评价问题。通过开发评分示范软件,以人机交互课程为例,说明了如何以QOE为核心驱动教学。实践显示,QOE教学模式能显著增强学生的学习动机和实践能力。QOE教学模式也适用于其他具有类似特点的专业课程教学。
路纲吴晓军张玉梅张立臣张钰
关键词:教学评价本科课程计算机专业
基于深度反卷积神经网络的图像超分辨率算法被引量:22
2018年
图像超分辨率一直是底层视觉领域的研究热点,现有基于卷积神经网络的方法直接利用传统网络模型,未对图像超分辨率属于回归问题这一本质进行优化,其网络学习能力较弱,训练时间较长,重建图像的质量仍有提升空间.针对这些问题,提出了基于深度反卷积神经网络的图像超分辨率算法,该算法利用反卷积层对低分辨率图像进行上采样处理,再经深度映射消除由反卷积层造成的噪声和伪影现象,使用残差学习降低网络复杂度,同时避免了因网络过深导致的网络退化问题.在Set 5、Set 14等测试集中,所提算法的PSNR、SSIM、IFC这3项评价指标都优于FSRCNN,重建图像的视觉效果同样验证了该算法出色的性能.
彭亚丽张鲁张钰张钰刘侍刚
关键词:卷积神经网络图像超分辨率
微表情图像精细化分类方法、装置、设备及可读存储介质
本发明公开了微表情图像精细化分类方法、装置、设备及可读存储介质,包括:获取待分类微表情图像;将所述待分类微表情图像输入预先构建的微表情图像分类模型,输出微表情图像面部单元分类结果。本发明能够使得微表情图像分类的准确性得到...
王展刘博裴豪康路纲张钰
文献传递
一种基于深度学习注意力机制的图像去噪方法及装置
本发明公开了一种基于深度学习注意力机制的图像去噪方法及装置,获取训练数据集,对训练数据集中的图像进行裁剪,得到图像块训练数据集;根据图像块训练数据集,采用批量归一化、残差学习和稠密连接相结合的方式,并引入Mish激活函数...
薛江波张钰梁就
文献传递
共2页<12>
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