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农发行X分行内部资金转移定价（FTP）应用研究
【发表日期】
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2021年01期
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随着遥感卫星技术的不断发展,海量遥感图像数据每天都在产生,被广泛应用于海洋研究、气候监测、资源勘探等领域。针对遥感图像的目标检测任务,是遥感图像处理与分析领域备受关注的课题,也是后续复杂的研究任务的重要基础。在目标检测任务中,数据标签需要准确标出目标所在位置,完成所有数据标注往往会耗费极大的人力和财力。因此,引入半监督学习,有效利用无标签数据帮助模型训练,缓解人力依赖,同时避免数据浪费,对于遥感目
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随着工业现代化时代的到来,尽管出现了读数更直观的数显式仪表,但是模拟仪表相对数显式仪表结构简单,价格低廉,并且能通过指示物体的变化情况直接的看到被测物体的变化情况,因此模拟仪表依旧在工业测量中占据着重要的地位。目前在工业中模拟仪表的数据采集大多由人工读取,成本高,实时性差,且易受人的主观因素影响使得模拟仪表的读数不准确,从而影响工作效率,同时一些危险的工作环境会对人体造成严重的危害,不适合人类长期
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遥感影像变化检测技术通过卫星拍摄的遥感影像,监测地表发生的变化,定位变化区域的同时还能识别变化发生的类型,目前已经广泛应用到自然灾害评估、监测违章搭建等领域。早期主要通过人工解译完成该任务,但其人力成本和时间成本都太高,之后涌现一批传统遥感影像变化检测方法,但其同样具有局限性,一方面对遥感影像预处理的要求很严格,另一方面,影像预处理的好坏直接影响到最终结果,导致此类方法的精度都较低,且操作繁琐。而
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