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基于深度学习的三维模型检索算法综述_刘安安

近年来,深度学习被广泛应用于各个领域并取得了显著的进展,如何利用深度学习高效管理呈爆炸式增长的三维模型一直是一个研究热点。本文介绍了发展至今主流的基于深度学习的三维模型检索算法,并根据实验得出的算法性能评估分析了其优缺点。根据检索任务的不同,可将主要的三维模型检索算法分为两类:（1）基于模型的三维模型检索方法,即检索对象与被检索对象都是三维模型,按照对三维模型的表示方式不同,可进一步分为基于体素、基于点云和基于视图的方法；（2）基于二维图像的跨域三维模型检索方法,即检索对象是二维图像,被检索对象是三维模型,包括基于二维真实图像和基于二维草图的三维模型检索方法。最后,对基于深度学习的三维模型检索算法目前存在的问题进行分析和讨论,并展望未来发展的新方向。

  • 2021-04-20
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基于高斯混合模型和EM算法的序贯三支决策方法_英文_张华幸

人脸识别是人工智能领域研究的重要方向。传统人脸识别方法大多考虑降低识别错误率,忽略了不同误分类代价的差异性。此外,训练一个精确的人脸识别分类器需要大量的标记样本,实际问题中标记样本往往很少。为解决这一问题,文章提出了一种基于高斯混合模型和EM算法的增量序贯三支决策方法,用于解决标记样本不足的代价敏感的人脸识别问题。文章针对人脸图像数据建立高斯混合模型,通过EM算法将有标记和未标记的图像数据进行综合识别,充分利用未标记样本可以帮助训练的分类器更好地表示测试样本,并得到更理想的识别效果。设计动态代价敏感识别策略,不仅考虑降低识别错误率,而且实现识别错误率和误分类代价之间的平衡。当标记样本不足时,引入边界域决策。随着序贯分类决策过程中可用信息的增加,边界域决策可以转化为正域决策或负域决策,从而形成增量式序贯三支决策过程,并通过实验验证了其有效性。

  • 2021-04-21
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清华【人工智能之机器人学习报告】

机器学习已经成为了当今的热门话题，但是从机器学习这个概念诞生到机器学习技术的普遍应用经过了漫长的过程。在机器学习发展的历史长河中，众多优秀的学者为推动机器学习的发展做出了巨大的贡献。 从 1642 年 Pascal 发明的手摇式计算机，到 1949 年 Donald Hebb 提出的赫布理论——解释学习过程中大脑神经元所发生的变化，都蕴含着机器学习思想的萌芽。事实上，1950 年图灵在关于图灵测试的文章中就已提及机器学习的概念。到了 1952 年，IBM 的亚瑟·塞缪尔（Arthur Samuel，被誉为“机器学习之父”）设计了一款可以学习的西洋跳棋程序。塞缪尔和这个程序进行多场对弈后发现，随着时间的推移，程序的棋艺变得越来越好[1]。塞缪尔用这个程序推翻了以往“机器无法超越人类，不能像人一样写代码和学习”这一传统认识。并在 1956 年正式提出了“机器学习”这一概念。

  • 2021-03-30
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砂石骨料矿山智能化建设现状与建议|行业研究

智能化是提高砂石骨料企业核心竞争力，推动砂石骨料产业转型升级的重要途径。本文研究通过矿山实地考察、智能矿山解决方案供应商考察、已建设智能化矿山的案例分析、专家访谈、问卷调查及文献调查等方法，对中国砂石骨料矿山智能化建设现状进行深入研究，对中国砂石骨料矿山智能化具体需求进行分析总结，提出了基于当前智能矿山技术发展水平的砂石骨料矿山智能化建设的建议，包括智能矿山基本体系架构，资源环境数字化、设计计划三维化、生产作业自动化、安全环保集成化、经营决策智能化、管控一体化和信息网络化等智能矿山建设七大主要建设模块，以及成立组织、制定规划、标准先行、保障资金四项保障智能矿山建设顺利开展的措施。

  • 2023-02-13
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考虑动态需求的外卖配送路径优化模型及算法_李桃迎

外卖业务模式高度复杂,现有文献中缺少针对外卖配送路径优化问题的研究.鉴于此,基于同时送取货VRP问题的求解策略,引入时间惩罚成本衡量外卖配送超出时间窗的情况,定义目标函数为外卖配送成本增量总和,包括新订单的固定配送成本、额外配送成本和时间惩罚成本之和.考虑随机参数对计算复杂程度产生的影响,设定配送区域范围,对新订单进行调度时,已指派但尚未完成的订单仍由原车配送,且将时间惩罚成本作为变动成本修正目标函数,直接去掉时间窗约束,降低算法求解难度.设计"商家-客户"配对策略,引入k-means对"商家-客户"进行聚类,同一类内设计"商家-客户"遗传算法,得到启发式路径优化方案.最后,采用随机模拟算法生成动态订单测试算例,通过R语言测试模型及算法的有效性.

  • 2021-05-07
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大数据时代下互联网思维

大多数沉静在“工业时代"的人们,还没有来得及搞清楚“信息时代"到底意味着什么；喊着“互联网思维”的人多了；在传统企业质疑“互联网思维”到底有多大威力的时候；"大数据时代"来了；“大数据"被质疑很难落地的时候，大家又在热谈德国的“工业4.0"了。

  • 2021-04-26
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基于DeR_FCN模型的车辆检测算法_王玲

针对复杂城市环境下天气、光照、目标尺度以及车辆之间的遮挡等因素影响带来的车辆检测精度较差问题,提出一种改进区域全卷积网络的车辆检测算法（DeR-FCN）。通过特征级联的方式,跨层连接融合车辆底层细节特征和高层语义特征；使用维度分解区域提议网络,获得更加精准的区域候选框；在预测阶段采用软化非极大值抑制的方法,输出更加准确的检测结果。为验证算法的有效性,在KITTI和PASCAL VOC数据集,使用DeR-FCN算法和常用的车辆检测算法进行对比实验,实验结果表明,DeR-FCN算法的检测精度高于其它方法。

  • 2021-04-22
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一种面向不规则的无线电传播模型下的节点定位算法_葛文庚

由于信号衰减、阴影以及干扰等原因，节点不具有圆形的无线电传播模型（Radio Propagation Pattern， RPP）。而多数的传统定位算法假定节点的RPP是圆形的。为此，提出面向非圆形无线电传播模型（Radio Propagation Pattern， RPP）的基于人工神经网络（Artificial Neural Networks， ANNs）的加权质心定位算法 （Artificial Neural Networks-Based Weighted Centroid Localization， ANNs-WCL）。ANNS-WCL定位算法先利用新的测距算法估计未知节点与锚节点间的距离，然后，再利用ANNs修正由非圆形RPP所产生的测距误差。最后，利用加权质心定位算法估计未知节点位置。仿真结果表明，与传统的非测距定位算法相比，ANNS-WCL算法的根均方定位误差得到有效地下降。

  • 2021-04-21
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