为解决深度卷积神经网络在人脸超分辨率任务中模型复杂并难以实际应用的问题, 提出一种轻量级人脸超分辨率网络。利用残差编码块构成的编码结构进行特征提取, 在解码结构中引入金字塔重建从而实现快速准确的超分辨率。为降低解码块中上采样操作的参数量, 采用基于分辨率选择的非一致通道扩宽策略。为避免增加分支, 通过热图损失引入人脸先验知识。试验结果表明, 本研究提出的模型轻量有效地实现了超低分辨率人脸图像的超分辨重建, 以较低的模型复杂度, 重建出视觉质量优于其他先进方法的超分辨率人脸图像。
通过对国内外的台风风场模拟、现场实测、风洞试验及建筑结构在台风作用下的风振响应4个方面的研究进展进行论述,关注了人民生产生活影响重大的各类建筑结构,总结台风作用下结构的研究现状和存在的问题。展望了对台风作用下建筑结构需要深入研究的问题。
提出考虑风光多维时空相关性的电源规划方法。基于Copula理论和风光出力概率分布建立考虑风光多维时空相关性的风光出力模型, 将出力场景应用于双层电源规划模型中, 提出考虑风光多维时空相关性的电源规划方法。上层是以总规划费用最小为目标函数的投资决策模型, 下层是以运行经济性和调峰特性最优为目标的短期运行优化模型。通过某地区算例验证分析了所提方法的有效性。结果表明,考虑风光时空相支性能够降低数据模拟误差,提高规划方法的经济效益,改善调峰特性。