效益显著

摘要： “今日新坍新坍,不仅卜页茶干,还有甜脆的鲜桃梨果,更有抢手的鸡头小米……”在江苏省射阳县新坍镇,这虽是一首由之前流传甚广的“新坍新坍、卜页茶干”改编而来的乡村歌谣,但却能形象地向人们展示出该镇走出传统农业圈子,已培植出一批市场广阔、效益显著、强村富民,能促进乡村振兴的特色农业主导产业。

摘要： 在进行生猪养殖时,猪患传染性胃肠炎的情况是不可避免的,该病无论是传染率还是死亡率都一直居高不下,给生猪发育造成了极大的危害,即使生猪痊愈也会给其生长带来不可逆转的伤害。由于该病在各个地区都有出现,不但使养殖户效益显著下降,而且制约着生猪养殖业的进一步发展,因此,一定要对该病做好全面的预防及治疗。

摘要： 住房和城乡建设部印发《“十四五”工程勘察设计行业发展规划》住房和城乡建设部日前印发《“十四五”工程勘察设计行业发展规划》(以下简称《发展规划》)明确,“十四五”时期,工程勘察设计行业稳步发展,规模持续扩大,效益显著提高,勘察设计在工程建设中的引领作用进一步凸显。勘察设计相关法规制度不断完善,市场环境进一步优化,诚信体系初步建立,勘察设计质量得到充分保障。

摘要： 政策住房和城乡建设部印发《“十四五”工程勘察设计行业发展规划》5月12日,住房和城乡建设部印发《“十四五”工程勘察设计行业发展规划》(建质〔2022〕38号),明确“十四五”时期,工程勘察设计行业稳步发展,规模持续扩大,效益显著提高,勘察设计在工程建设中的引领作用进一步凸显。

摘要： 近年来,由于风力和光伏的发电负荷占比日益增大,导致电网调峰能力困难,火电利用小时数保持在较低水平,深度调峰期间机组耗煤量较低,四台磨煤机运行时制粉单耗较高,通过制定三台磨煤机运行管控措施,取得了较好的安全和经济效益,本文就深度调峰期间三台磨煤机运行安全管控问题进行总结和研究。

摘要： 黔西北地区,地质构造复杂,境内山高坡陡,峰峦重叠,沟壑纵横,河谷深切,地形破碎,喀斯特地貌较为发育,形成集山地、丘陵、谷地、洼地为一体的典型高原山区地貌。该区域雨量充沛,土壤极易被流水冲刷,再加上多年来不合理的陡坡耕种和过度放牧,原生植被破坏严重,坡面径流汇流历时短,固土保水能力弱。

摘要： 今年3月,国家林业和草原局公布第二批国家森林乡村名单,鄞江镇金陆村榜上有名,成为海曙区唯一入选乡村。国家森林乡村评选要求乡村自然生态风貌保存完好、乡土田园特色突出、森林氛围浓郁、森林功能效益显著、涉林产业发展良好。

摘要： 近年来,重庆市潼南区围绕产业发展需求大力推进高标准农田建设,进而形成了一批优势明显、特色鲜明、效益显著、影响巨大的特色效益农业产业,进一步加快了全区农业现代化进程。把高标准农田建设摆在全区工作的重要位置,摒弃传统思维定势,以全新的方式推进项目建设各项工作顺利开展。

摘要： 观赏鱼越来越受到人们的吹捧和喜爱,发展观赏鱼养殖业正当时,既符合重庆渔业“十四五”发展规划“稳量、绿色、提质、增效”的指导方针,又效益显著。如果喜欢色彩艳丽的观赏鱼,却不想投入太多;如果会对事物感到乏味,又喜欢新鲜感;如果对养殖观赏鱼初入门缺乏经验,但又想养一种宠物鱼来提高生活的品味;如果没有较多时间打理鱼缸,却又想养一种有趣的……可试试养殖三湖慈鯛。

摘要： 种植早秋大麦,是一种新的栽培方式的探索,它是结合玉溪市冬春降雨量少,旱情严重,制约小麦高产、稳产的生产实际,通过抢墒播种,提高旱地小麦产量的一种种植方式.该技术的主要特点是种植时间比常规种植提早,收获时间早,能够有效缓解作物的茬口矛盾,提高旱地复种指数,小麦产量得到大幅提高,取得的增产效果显著,深受农民喜欢.

摘要： 基于显著区域差异和显著密度实现显著物体自动检测的方法，它涉及实现显著物体自动检测的方法。它为解决目前基于窗口定位检测显著物体的方法所存在的包含过多的背景像素，不能精确提取出显著物体的问题。一、计算显著图S(x，y)的空间权重显著图S′(x，y)：二、寻找窗口内部区域显著度和窗口外部区域显著度差异最大化；三、计算得到显著密度值最大的窗口；四、将窗口W

摘要： 本申请提供一种图像显著性分割、图像显著性模型训练方法及装置，涉及图像处理技术领域。本申请可以采用预设显著性模型提取待处理图像的特征信息，采用预设显著性模型、根据特征信息，获取待处理图像的显著性分割图，显著性分割图通过显著性区域框标识显著性物体，实现对待处理图像的显著性分割，可以得到显著性区域框和显著性分割图相结合的显著性分割结果，相对于现有技术中进行显著性分割所得到显著性分割结果而言，本申请得到的显著性区域框和显著性分割图相结合的显著性分割结果分割效果更加明显，从而能够适应针对较为复杂场景的待处理图像的显著性分割。

摘要： 本申请提供了解码显著性图的装置、方法及编码显著性图的装置。一种用于编码指示在变换系数块内的显著变换系数的位置的显著性图的较高编码效率藉由扫描次序达成，借助于该结果，被顺序地抽取的语法元素，其指示对于在变换系数块内的关联位置，关于显著变换系数还是非显著变换系数位于相应的位置，根据利用先前关联的语法元素所指示的显著变换系数位置，被顺序地关联至在变换系数块位置中的变换系数块位置。可选地，第一类型元素可使用上下文通过上下文自适应熵解码，显著变换系数根据先前被抽取的并被关联的第一类型语法元素而位于的若干位置，而对于每个所述第一类型语法元素被各自地选择。

摘要： 本发明公开了一种基于低水平显著性融合和测地线的视频显著性检测方法，包括步骤：S1通过显著性估计分别求得空间边缘显著图，空间颜色显著图和运动边界图；S2平滑处理，并集成三个特征显著图得到低水平的时空显著图；S3对每一帧构造无向加权图，然后根据到图像边界的最短测地线距离，计算前景概率；S4对每对相邻视频帧，构造无向加权图，将帧Lk分解为背景区域Dk和对象区域Ok,最后在无向加权图的基础上，计算得到最后的显著图。本发明的空间颜色特征，增强或锐化突出对象的微小细节来表示高显著度。本发明的低层次显著性融合策略，保证互补地使用平滑的颜色显著性、空间边缘和时间运动边界线索产生高精度低水平显著性。

摘要： 本申请提供了解码显著性图的装置。一种用于编码指示在变换系数块内的显著变换系数的位置的显著性图的较高编码效率藉由扫描次序达成，借助于该结果，被顺序地抽取的语法元素，其指示对于在变换系数块内的关联位置，关于显著变换系数还是非显著变换系数位于相应的位置，根据利用先前关联的语法元素所指示的显著变换系数位置，被顺序地关联至在变换系数块位置中的变换系数块位置。可选地，第一类型元素可使用上下文通过上下文自适应熵解码，显著变换系数根据先前被抽取的并被关联的第一类型语法元素而位于的若干位置，而对于每个所述第一类型语法元素被各自地选择。

摘要： 本发明公开了一种基于多核增强和显著性融合的RGBD图像协同显著性检测方法。具体步骤为：(1)、将一组具有共同显著对象的彩色图像分割成若干区域，并计算单张RGBD图像显著性图；(2)、样本选择，选出最优聚类结果中类协同显著性值最大的那个类，将这个类中的区域作为正样本，将单张图像显著性值低于阈值的区域作为负样本；(3)、用图像随机采样的方法生成不同的训练集来学习多个不同的模型，以得到基于多核增强的协同显著性图；(4)、将步骤(3)得到的基于多核增强的协同显著性图和步骤(2)得到的基协同显著性图进行线性融合，得到融合协同显著性图，并评价每张融合协同显著性图的质量，以这个质量评价为权重进行自适应的融合，得到最后的RGBD图像的协同显著性图。

摘要： 基于显著区域差异和显著密度实现显著物体自动检测的方法，它涉及实现显著物体自动检测的方法。它为解决目前基于窗口定位检测显著物体的方法所存在的包含过多的背景像素，不能精确提取出显著物体的问题。一、计算显著图S(x，y)的空间权重显著图S′(x，y)：二、寻找窗口内部区域显著度和窗口外部区域显著度差异最大化；三、计算得到显著密度值最大的窗口；四、将窗口W

摘要： 本发明公开了一种显著性检测方法、显著性检测设备和计算机可读存储介质，所述方法包括：确定第一主干网络第一目标卷积层的第一输出结果，以及第二主干网络第二目标卷积层的第二输出结果；根据所述第一输出结果确定所述第一全局描述子，以及根据所述第二输出结果确定第二全局描述子；根据所述第一全局描述子和所述第二全局描述子确定各个模态的不同通道的重要性；根据所述重要性以及所述第一输出结果确定第一模态特征，以及根据所述重要性和所述第二输出结果确定第二模态特征；基于所述第一模态特征和所述第二模态特征确定显著性检测结果。本发明旨在达成提升显著检测结果的鲁棒性的效果。

摘要： 本发明公开了一种使用生成式参数的层次性显著建模的显著性目标检测方法，用于在给定彩色图像的情况下，对彩色图像中的显著物体做像素级的细粒度分割。该方法具体包括如下步骤：获取训练该任务的图像数据集；建立用于提取彩色图像的主干深度神经网络；建立使显著性层次建模策略对于输入图片更有适应性的层次信号生成模块；建立用于对输入图像进行显著性层次建模的显著性层次模块；基于前述模型结构进行预测模型训练，并得到最终的训练好的神经网络模型。本发明适用于RGB场景下的显著性目标检测，面对各类复杂情况具有较佳的效果和鲁棒性。

摘要： 本发明公开一种利用显著图再生成三流卷积神经网络的RGBD图像显著性检测方法。先通过双流端到端网络建立门结构形式解码生成一张初始显著性预测图，再将这一张初始显著性预测图作为输入建立一个单流轻量网络，为了节约内存和算力，解码部分利用双流网络的解码信息来引导单流网络解码，先前的信息利用先前的经验指导后来的特征信息，再将单流生成的显著性预测图与初始显著性预测图通过设置权重相加得到最终的显著性预测图。本发明的方法通过建立两层网络来有效的利用的先前信息和后来信息来增强初始显著性预测图，实验证明本方法的有效性，本专利实验说明本方法两个测试集上预测结果边界清晰，显著物体结构完整。