为实现复杂背景图像中髙精度边缘的准确提取，提出一种改进的单像素边缘提取算法。在改进的全卷积神经网络中，通过添加辅助输出层与采取多尺度输入的方式初步提取

神经网络在软件工程中的应用极大程度上缓解了传统的人工提取代码特征的压力。已有的研究往往将代码简化为自然语言或者依赖专家的领域知识来提取代码特征，简化为自然语言的处理方法过于简单易造成信息丢失，而引入

根据技术成熟度模型，掩膜式压力传感器是典型的高技术产品，其技术的创新提高到商品同样要经过四个阶段，第一阶段进行基础研究，第二阶段进行应用研究，第三阶段进行产品开发，第四阶段进行产品生产。

传统非接触式人体尺寸测量中的关键特征点是根据人体各部位的比例关系直接提取，该方法对人体体型和着装要求严格，导致在多数情形下获取的关键特征点存在较大误差。为此，提出一种基于自适应人体结构分割（ABSS

针对无人机（ UAV）影像农田场景地块边界提取过程中由于大幅面、高分辨率和地块尺寸大小不一致等带来的过分割问题，提出了一种基于多尺度分割的地块边界自动化提取流程。该流程采用分块分割策略，在多尺度组合