一、试题设计 阅读下列材料,回答下列问题. 材料一 乌兰布和沙漠地处内蒙古自治区,总面积1 500万亩.其中超过三分之一分布在内蒙古巴彦淖尔市西南部的磴口县境内,占磴口县土地面积的一半以上.近年来,磴口县依托沙漠地形和气候优势,大力发展光伏产业,采用板上发电,板下沙漠耕作层铺设渗透性和节水保肥效果好的保水沙以种植水稻的方式,实现了生态保护与经济发展的双赢.

智慧交通需要通过深度学习来提高车牌定位与字符识别的能力,通过大数据支持能有效地监控城市交通,给市民生活带来更多的安全感.在长期的经济发展过程中,人工智能在提高社会运行效率上有积极的作用,是推动智能城市发展的重要手段.本文通过深度学习的方式研究了车牌定位与字符识别.首先,通过色彩分割、小波变换、遗传算法、灰度图像纹理特征分析四种方法对车牌定位进行研究.然后,利用图像字符矫正预处理、图像字符分割提取、字符归一化预处理三个部分对车牌字符处理方法进行阐述.通过深度学习领域的算法能切实提高交通领域的发展效率,保障市民出行安全.通过车牌定位与字符识别能有效地读取交通领域的车辆信息,这样的方式能更好地对提升城市交通运行效率提供助力.

评价的目的是了解学生的地理学习状况,具有诊断和激励作用.有效的评价手段和方法是教师反思和改进教学的有效手段,文章以"花江喀斯特峡谷研学旅行"为例,将PTA量表法的理念和方法引入研学旅行的三个环节中,不断优化研学过程,提升研学效果.

干涉阵列存在的点扩展函数旁瓣使得观测到的射电源出现不同程度的失真,对重建宇宙真实结构图景和理解宇宙起源造成影响.为解决观测中出现的伪影,本文在现有的CLEAN算法的基础上,提出了基于L-BFGS-B局部极小化的自适应尺度CLEAN算法.首先,基于L-BFGS-B局部极小化算法通过最小化目标函数,寻找最优分量,构建自适应尺度模型;其次,通过CASA实现对测试图像的重建,对比目前广泛使用的H?gbom CLEAN算法的重建图像,评估本文算法性能;最后,对反卷积算法在射电天文图像处理领域的发展做出展望.测试结果表明:相比于传统的算法,本文提出的算法能够构建更加精准的天空亮度分布,为天文图像重建提供一种新的方案.

为减少遥感影像变化检测方法中"伪变化"的影响以及检测效果不理想等问题,提出一种基于孪生残差神经网络的变化检测方法.对多时相多光谱影像超像素进行分割与合并,对分割的子块提取特征,得到初级变化检测图,选择变化图中变化与未变化的区域为训练样本,通过孪生残差神经网络(SiameseResNet)进行二次分类获得相似度,经过OTSU阈值分割后获得到最后的变化检测结果.实验结果表明,超像素分割与二次分类的方法可以有效提高变化检测正确率,减少"伪变化"对变化检测的影响,具有较强鲁棒性.

用0、0.1、0.5、1.0 mmol/L和1.5 mmol/L的草酸处理蜂糖李果实,然后将果实贮藏于(23士2)℃下20 d,每4天测定1次果实的呼吸强度、失重率、硬度、可溶性固形物、可滴定酸、固酸比、可溶性糖、还原糖和Vc含量,20 d时对果实感官品质进行评价.结果 表明:不同浓度的草酸处理延缓了蜂糖李果实采后贮藏品质的下降,延迟了果实软化进程.与对照相比,草酸处理降低了果实的呼吸强度,减少了水分损失,延缓了硬度的下降,保持较高的可溶性固形物和可滴定酸含量,抑制了固酸比的升高与Vc的降解,降低了可溶性糖和还原糖的消耗和转化,维持果实较好的感官品质和风味.其中,0.5 mmol/L草酸处理对采后蜂糖李果实品质的保持效果较好,应用前景广阔.