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基于张量积B样条的几何模型EMD算法及其应用_周财进

经验模态分解(empirical mode decomposition,简称EMD)算法是一种处理非线性非平稳信号的时频分析方法.文章针对拓扑同胚于圆盘的开网格模型提出几何模型上的EMD算法,并应用于网格去噪以及特征编辑.首先,借助曲面上离散高斯曲率提取模型的极值点,随后对模型进行平面参数化,利用均匀节点的三次张量积B样条计算极大和极小包络曲面,最后将平均包络曲面离散成网格模型作为分解一次的残差模型,并将原模型与残差模型的差值向量记为当前分解的偏置向量,迭代地处理残差模型得到模型各个层次的偏置向量以及最终表示原模型基本形状的残差模型.通过对偏置向量的处理与重构,实现算法在网格去噪以及特征编辑的应用.实验结果表明,文章算法可以有效地实现网格模型的多尺度分解,并在网格去噪以及特征编辑方面取得了较好的效果.

  • 2021-04-29
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基于共形辛Euler算法的非金属_省略_下管道精细化高效探地雷达正演模型_雷建伟

我国城市地下管线种类繁多、规模巨大.近年来,因城市管网家底不清、位置不明导致的管道挖断事故频发.探地雷达(GPR)是目前最为有效的地下设施探测定位设备,通过对探地雷达回波信号进行反演分析,可获取管道埋深、位置等信息.然而,地下管道等地下圆形目标,传统正演模型中阶梯近似方法会产生一定误差.本文结合辛Euler算法与曲面共形技术,建立探地雷达电磁波在含非金属管道地下结构中传播的精细化数值模型,并通过图形处理器(GPU)加速技术进一步提升模型计算效率.数值模拟结果显示,共形网格技术有效降低了由于阶梯近似造成的虚假绕射波,并通过结合GPU并行计算,在不增加网格密度的前提下,实现了对地下管道电磁响应的高效精细化计算.

  • 2021-04-25
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基于回归模型的全卷积网络人群计数算法_吴晓燕

针对当前采用密度图回归方法估计人群数量时人数被高估的问题,提出一种基于计数回归和密度图估计的全卷积网络框架,采用计数回归与密度图回归相结合的方式对人群密度图进行估计。为训练模型参数和有效避免过拟合现象的出现,设计一种更深更轻且参数数量很少的完全卷积网络(full convolutional network,FCN)作为人群密度图估计器。实验结果表明,提出算法对密度分布不均和尺度不一的人群图像都有很好的适用性和准确性,算法性能优于现有的人群计数算法。

  • 2021-04-22
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动车所调车作业计划优化模型与算法_殷迪

本文在分析动车组一级修作业流程特点的基础上,将动车所调车作业计划优化问题构建为整数规划模型并设计了融合"股道均衡分配规则""股道无效占用时间最小化规则""冲突消解策略"的启发式算法对问题进行求解,以动车所实际案例为背景验证了模型和算法的有效性。结果表明,所提出优化模型和算法是有效的;所提启发式算法相比三类常见的调度方法具有明显的优越性。

  • 2021-04-22
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智源研究院2020北京人工智能发展报告

北京依托在人工智能领域的科技资源优势,加快建设具有全球影响力的人工智能创新中心,重点提升人工智能原始创新能力,加快人工智能深度应用,培育壮大人工智能产业,持续为首都经济发展注入新动能。

  • 2021-04-19
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网络爬虫技术的概述与研究

网络爬虫,又被称为网页蜘蛛,网络机器人,随着网络的迅速发展,万维网成 为大量信息的载体, 如何有效地提取并利用这些信息成为一个巨大的挑战。 搜索 引擎 (Search Engine) ,例如传统的通用搜索引擎 AltaVista ,Yahoo!和 Google 等,作为一个辅助人们检索信息的工具成为用户访问 web的入口和指南。但是, 这些通用性搜索引擎也存在着一定的局限性。 为了解决上述问题, 定向抓取相关 网页资源的聚焦爬虫应运而生。 聚焦爬虫是一个自动下载网页的程序, 它根据既 定的抓取目标,有选择的访问万维网上的网页与相关的链接, 获取所需要的信息。 本文将对网络爬虫技术及其原理进行简单的介绍,并且给出实例。

  • 2021-04-20
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中国光伏产业发展路线图

发展可再生能源势在必行,各种可再生能源中,太阳能以其清洁、安全、取之不尽、用之不竭等显著优势,已成为发展最快的可再生能源。开发利用太阳能对调整能源结构、推进能源生产和消费革命、促进生态文明建设均具有重要意义。

  • 2021-03-30
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5G芯片行业研究报告2020

基于第五代移动通信技术,5G芯片是用来合成即将发射的基带信号,或对接收到的基带信号进行解码,是5G发展上游产业链的核心环节。近年来,国家及地方政府频繁出台政策,并提供大规模的资金支持,且在消费者5G消费热情的促进下,多因素推动5G商用化发展,增加了对5G芯片核心产品的需求。

  • 2021-03-28
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随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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