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数据与模型双驱动的高效压缩感知磁共振成像重构算法_张宇夕

统压缩感知磁共振成像重构算法基于先验构造与迭代求解,通常具有很低的计算效率,近期提出的深度方法依赖训练数据与结构设计,因此泛化能力差.针对两者的问题,提出一种高效鲁棒的重构算法以实现性能与效率的平衡.算法从互补的视角出发,对细节恢复和伪影去除2个问题分别构建模型驱动的先验表达过程与数据驱动的深度预测过程,实现了领域知识与深度信息的充分融合；交替迭代的求解机制保证中间结果被及时修正,进一步引导解序列沿着理想的传播方向逼近目标解.针对T1加权与T2加权数据的实验结果表明,与现有先进算法相比,所提算法在3种采样模板与5种采样频率下均能实现更高的重构精度,且提高了在GPU与CPU上的计算效率,进一步实验表明所提算法对采样部位差异与莱斯噪声干扰具有更强的鲁棒性.

  • 2021-06-18
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基于IMM算法的多旋翼飞行器状态滤波器_李阳

本文针对多旋翼飞行器网络控制系统,研究其在丢包且无确认机制情况下的状态估计问题,提出了基于交互式多模型算法（IMM）的滤波器的设计方法。这类系统通常被称为类UDP系统（User Datagram Protocollikesystem）。目前该算法都是针对一般性的Markov系统给出的,为了解决原"高斯累和滤波器算法"中迭代次数多,计算复杂等的问题,将其引入应用到该类UDP系统中,并推导出IMM状态滤波器公式。实例仿真结果表明所设计的滤波器性能好,有较高的预测精度。

  • 2021-06-17
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大数据与人工智能解惑精品PPT课件

人工智能历史及发展 人工智能的历史 1956年达特茅斯会议召开，人工智能正式提上议程智能时代什么时候来临? 当机器拥有语音识别、图像识别、自然语音理解等这些人最本质的智慧能力的时候,那么大数据人工智能时代已经来临。

  • 2021-04-17
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深圳市常规公交线网近期规划

从全球率先推广公交车纯电动化,到成为全球推广应用纯电动出租车规模最大城市、全球新能源物流车保有量最大城市,再到低碳机场先行先试,深圳发出交通强国建设的“特区强音”,铸就“双碳”战略下的城市信心。

  • 2022-01-06
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基于体素模型与卷积神经网络的三维模型分类算法_刘泽鑫

针对传统三维模型分类算法时间复杂度较高、分类准确率较低等问题,提出一种基于体素模型与卷积神经网络的三维模型分类算法。将原始模型表示为八叉树结构的体素模型以优化模型的性状表达,使用设计的卷积神经网络对体素模型进行特征提取以及分类运算。实验结果表明,与其他三维模型分类算法相比,该分类算法的显存占用较小,同时具有较低的时间复杂度和较高的分类能力。

  • 2021-06-18
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交通综合运行协调与应急指挥中心（TOCC）项目初步设计方案（259页 WORD）

基础设施方面，本项目是长沙市交通云的基础性工程。依托长沙市政务云平台， 建设一个服务于交通运输行业的基础资源平台。按照统一的技术标准和规范，整合 下属部门和二级单位的交通信息资源，逐步实现各类交通信息系统整合和集中部署。 并能够针对未来的交通运输行业发展要求，提供极具弹性的扩展能力，以满足不断 增长的交通运输信息化应用需求。

  • 2024-07-30
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统计学入门-第四章 回归分析是什么

在前面几个章节中，我们学习了统计学中几个非常重要的思想和方法论，比如参数估计、假设检验等。从本节开始，我们将开启一个全新的领域，即回归分析。回归分析是用来干什么的呢？简单来说，就是研究两个随机变量X和Y的关系。它们的关系可能是线性的、非线性的，参数的、非参数的，一元的、多元的，低维的、高维的，各种各样，不尽相同。因此，回归分析中模型的具体形式也会随X和Y之间关系的不同而变化。这都是在“术”的层面讨论回归分析。其实，回归分析不仅仅是一类技术方法，它还可以站在一个更高的“道”的层面来理解。在这个层面上，可以将回归分析看成一种非常重要的思想。可以毫不夸张地说，回归分析是数据分析中最重要的基本思想。为什么呢？因为在这种思想的指导下，实践中的绝大多数业务问题，都可以被规范成为一个数据可分析问题，然后用回归分析的思想来解决。而该回归分析问题是否定义清晰，也是相应的数据分析问题能否成功解决的关键。下面将向大家详细阐述回归分析基本的方法论和思想。

  • 2022-08-02
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基于改进MPSO_SVM算法的下肢连续运动预测模型_隋修武

针对当前下肢连续运动预测精度低的问题,提出一种基于改进的MPSO-SVM算法对下肢连续运动进行精确预测。首先采集人体正常行走时下肢的表面肌电信号、加速度和髋关节角度信息,对消噪后的肌电信号提取均方根值、积分肌电值和加速度的信号幅度域作为特征样本,利用主成分分析方法进行特征值融合,然后通过引入正弦函数和指数函数对自适应粒子群优化（MPSO）算法进行改进,利用改进的MPSO算法优化支持向量机（SVM）的惩罚参数和核函数参数,最后,利用行走时下肢的肌电信号和加速度信号特征样本数据对基于改进的MPSO-SVM算法构造的髋关节角度预测模型进行训练、测试。结果表明:基于改进的MPSO-SVM算法对髋关节的关节角度预测均方根误差为2.67°、平均误差为1.40°、最大绝对误差为7.72°,远远优于SVM算法预测的21.27°、8.02°、58.38°和BP神经网络预测结果的23.60°、13.59°、63.69°。

  • 2021-06-17
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