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全景图中投影模型与算法

全景图技术由于其应用广泛,得到了许多学者的关注,已成为计算机视觉、计算机图形学、虚拟现实等领域的研究热点。本文从全景图的关键技术之一的投影算法出发,介绍了平面变换算法中核心变换矩阵及适用的场景、原则,详细分析各种空面变换算法,主要针对柱形全录技术中的投影算法及其改进算法、球形全景技术中的常规算法、分块对应算法及全向图转换算法和立方体全聚技术中的位统1法、二样改理算法及立体投影算法进行了深入的探讨,对全景图技术中投影算法的发展趋势作工展望人

  • 2021-04-17
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目标规划的模型与算法

现代的经济问题往往提出一一连串的目标,这些目标既有先后之分,又有缓急之别,而且可能是相互排斥、相互矛盾或有从属关系。决策者处理含有多个目标的问题时需要有一种方法。1961年A.charnes和w .w ,Cooper开始引入了一种处理多目标决策问题的数学方法●1965年Ijiri, 1968年Contine又对 目标规划的发展做出了贡献。近年来随着电子计算机的日趋完善,计算量大大简化,目标规划也日益为人们所重视,并已应用于生产管理、市场管理、财政计划、学术计划和医院管理等部门,还编制出了计算机程序,月标规划已发展成为一种成熟的管理科学的手段。

  • 2021-04-17
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家庭安防系统

个完善的智能化社区,具有便捷、安全、舒适、高档的生活环境,确保每一个住户的生命财产的安全,是本系统最大的意义,创造一个住宅的理想空间是本系统的目的所在。家庭住宅报警系统由家庭报警主机和各种前端探测器组成。前端探测器可分为门磁、窗磁、煤气探测器、烟感探测器、红外探头、紧急按钮等。当有人非法入侵时将会触发相应的探测器,家庭报警主机会立即将报警信号传送至小区管理中心或用户指定的电话上.以便保安人员迅速处警;同时小区管理中心的报警主机将会纪录下这些信息,已备查阅。

  • 2021-04-17
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基于ADE算法优化的木材单板染色全光谱配色模型研究

采用自适应的交叉因子与变异因子在增强全局搜索能力的同时提高收敛速度,通过循环迭代取值的方法确定 Stearns?Noechel 模型中参数 M 的最优值。采用新模型对 8 组标准样进行染色配方预测,以 CIEDE 2000 色差评价标准对实验结果进行评价。结果表明:基于 ADE 优化模型预测染色配方得到的拟合样与标准样间 ΔE00 均小于 3;迭代次数是遗传算法的 13.04%,差分进化算法的50.00%,寻优速度更快;对于标准样 1,新模型预测配方得到拟合样与标准样间 ΔE00 约为最小二乘法、遗传算法和差分进化算法优化模型的 1/5、1/3 与 1/2,预测精度更高,说明了新模型在染色木材单板全光谱配色方面具有较高的使用价值。

  • 2021-04-17
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面向5G的小蜂窝网络研究综述

未来室内和热点地区高速率及多样化的服务需求将占据无线服务数据流量的主要部分,传统的以宏基站( Macro Bast Station, MBS)覆盖为主的通信技术设计准则将不再适应5C技术的发展。因此,需要引人基于本地的国际移动通信( International Mobile Tel-ecommunications,INTT)方案,实现与基于宏覆盖的IMT方案的演进路径共存和相互协作,以推进5G的快速发展。

  • 2021-04-17
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区域医疗大数据白皮书

医疗行业大数据 医疗大数据的应用,关键是整合所有的数据集,为机构和政 策制定者来找到如何刺激经济并降低共享数据的技术门槛。 制药行业科研数据 数据拥有者-制药企业,学术界 数据集-临床试验,高通量药物筛选库(HTS 特点-数据的采集是数字化的:集合了来自个体或临床 的基因或蛋白数据,它可以帮助识别药品不良反应和新功效 活动(报销)和成本数据 数据拥有者-支付方,医疗服务提供方 数据集一服务的使用,成本估算 特点一数据获取不标准,分散,老系统,不兼容格式

  • 2021-04-17
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5G关键技术及在精准农业中的应用前景

5G是继第4代移动通信系统(4G)之后的新-代移动通信系统, 预计2020年将投入商用。5G将拥有比4G更高的频谱利用率和传输速度,能满足未来十年信息海量传输、机器间通信、网络智能化等要求。物联网是使用信息传感设备,把物品和互联网相互连接,进行信息交互和通信,以实现识别、跟踪、定位、监控。

  • 2021-04-17
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大数据及其关键技术的教育应用实证分析

大数据作为信息技术发展的新趋势,已经渗透到各行各业,成为重要的生成因素。在数据分析驱动教育,变革教学的大数据时代,教育领域同样蕴藏着具有广泛应用价值的海量数据,在对教育数据挖掘和学习分析技术等教育大数据关键技术分析的基础上,结合共词分析和教育博客等社会化网络教育数据,构建教育领域的相关学习分析和数据挖掘模型,探索教育变量之间的相关关系,实践大数据的教育应用,为教育教学提供有效的决策支持服务,促进教育教学的变革与创新。

  • 2021-04-17
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工业时序基础大模型技术发展综述

时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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2026综合算力全景分析

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