浅析基于机器学习的威亚擦除技术

威亚擦除（Wire Remove）是较为常见而重要的数字影视合成技术，数字合成师需要对拍摄特技镜头过程中所使用的威亚（Wire）进行擦除以避免画面的穿帮。本文将跨界融合数字影视合成技术、计算机视觉以及人工智能技术，以数字影视合成技术中的威亚擦除作为人工智能和数字影视技术跨界融合的研究对象。围绕目前较为成熟的“影片修复” “图像补全（Image Inpainting）”、Adobe软件中的Content-Aware Fill（内容识别填充）技术以及Nuke13 中新增的CopyCat机器学习工具集等技术进行综合研究，为当下数字影视合成中的威亚擦除提供新的思路和解决方案。

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基于大数据技术的随机森林模型并行化设计及实现

从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。

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基于大数据的武汉地铁轨道交通信息系统应用研究

大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。

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面向大数据的列存储数据库关键技术研究

对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。

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有源相控阵雷达技术发展趋势

有源相控阵（AESA，亦译有源电扫描阵列）雷达已成为现代先进战机的标准配置，不仅会在许多新机型中取代机械扫描阵列（MSA）和无源电扫描阵列（PESA）雷达，还用于现役飞机的批量升级。AESA也已渗入以前由MSA和PESA技术主导的其他领域，包括机载预警雷达、面对空导弹火控雷达和立体搜索雷达。这种发展势头还会持续下去，并将得到进一步的发展。但是，AESA也不是“万能药”，并非适合所有雷达应用。因为它会对支撑硬件提出许多独特的要求，而在传统雷达技术中，这样的硬件很少甚至根本没有。这些要求增加了系统集成的费用，并且在不同程度上影响到其应用。

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射频电路设计的常见问题及五大经验总结

射频电路板设计由于在理论上还有很多不确定性，因此常被形容为一种“黑色艺术”，但这个观点只有部分正确，RF电路板设计也有许多可以遵循的准则和不应该被忽视的法则。不过，在实际设计时，真正实用的技巧是当这些准则和法则因各种设计约束而无法准确地实施时如何对它们进行折衷处理。当然，有许多重要的RF设计课题值得讨论，包括阻抗和阻抗匹配、绝缘层材料和层叠板以及波长和驻波等，在全面掌握各类设计原则前提下的仔细规划是一次性成功设计的保证。

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FBAR滤波器的工作原理及制备方法

传统的无线通信系统常常用到介质滤波器和SAW（Surface Acoustic Wave，声表面波）滤波器。介质滤波器虽然有较好的性能，但体积大，不便于用到便携式设备中；SAW滤波器体积小，目前虽得到广泛运用，但仍存在工作频率不高、插入损耗较大、功率容量较低等缺点；而FBAR滤波器既综合了介质陶瓷性能优越和SAW体积较小的优势，又克服两者的缺点，其体积小、高Q值、工作频率高、功率容量大、损耗低，是替代SAW滤波器的下一代滤波器，也是被业界认为最有可能实现射频模块全集成化的滤波器。

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阻抗匹配基本原理及设计方法

把电容或电感与负载串联起来，即可增加或减少负载的阻抗值，在图表上的点会沿着代表实数电阻的圆圈走动。如果把电容或电感接地，首先图表上的点会以图中心旋转180度，然后才沿电阻圈走动，再沿中心旋转180度。重复以上方法直至电阻值变成1，即可直接把阻抗力变为零完成匹配。

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