层次混合模型快速遥感影像分割算法_石雪

针对高分辨率遥感影像中同物异谱和同谱异物导致的分割困难问题,提出一种层次高斯混合模型（HGMM）快速遥感影像分割算法.首先采用HGMM构建影像的统计模型,其具有准确建模像素强度统计分布呈现的非对称、重尾和多峰等复杂特性的能力；然后根据贝叶斯理论构建基于HGMM的分割模型,为了简化参数求解并提高算法效率,定义均值和方差为关于权重的函数；最后采用共轭梯度（CGM）求解模型参数.实验中采用所提出算法和传统统计模型分割算法分别对合成、全色和彩色高分辨率遥感影像进行分割实验.实验结果表明,所提出的HGMM具有准确建模复杂统计分布的能力,且能够准确和有效地分割全色和彩色遥感影像.

2021-05-03
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数据库分析与设计

概念结构设计是根据需求分析的结果产生概念结构设计的E-R模型。由于这个系统比较简单，因此这里采用自顶向下的设计方法。自顶向下设计的关键是首先要确定系统的核心活动。所谓核心活动就是系统中的其他活动都要围绕这个活动，展开或与此活动密切相关。确定了核心活动之后，系统就有了可扩展的余地。对于这个图书管理系统，其核心活动是图书，学生与图书之间是通过学生借阅图书发生联系的，管理员与图书之间是通过管理员管理图书发生联系的。

2021-04-25
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基于群智能图形化编程语言的三防转换控制程序设计与实现

群智能建筑平台是一种扁平化、无中心的新型建筑智能化系统。将群智能建筑平台技术应用于国防工程智能化领域，可为国防工程智能化保障提供一种全新的技术平台。基于群智能建筑图形化编程语言，开发了国防工程中核心的三防转换控制程序，将国防工程系统物理对象及其运行机制抽象为简单、易操作的编程语言图元符号。结果表明，该语言能够显示刻画三防转换控制的并行特征并降低程序开发的复杂度，从而为国防工程复杂管控程序高效开发提供了有益探索。

2021-04-25
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基于改进蚁狮优化算法的黄酒发酵过程模型的参数辨识_宗原

针对基于Levenberg-Marquardt方法辨识黄酒发酵过程模型参数时易陷入局部最优,收敛速度慢,很难准确获取具有强泛化能力的模型参数的问题,提出了一种具有莱维飞行机制和柯西变异的蚁狮优化算法,该算法采用基于莱维飞行和柯西变异来解决这类问题。莱维飞行可以提高算法的全局搜索能力,而柯西变异有助于避免陷入局部最优。结果表明,相比于遗传算法、粒子群算法和蚁狮算法,LCALO的收敛速度快,具有全局搜索能力和局部开发能力好的优点。最后将改进算法应用于黄酒发酵模型的参数辨识,仿真结果证明该算法具有较好的参数辨识能力。

2021-04-25
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希亚思课堂智能评测系统的应用介绍

2017年7月20日，国务院印发了《新一代人工智能发展规划》。规划中明确指出：“人工智能在教育等领域广泛应用，将极大提高公共服务精准化水平，全面提升人民生活品质。”在众多的人工智能技术中，我们选用了新颖的、基于心理学理论依据的生物识别人工智能技——微表情识别AI，研究开发出了国内唯一拥有独立计算机软件著作权（软著登字第2595372号）的希亚思课堂智能评测系统。

2021-04-27
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法向算子和D2算子相结合的铸件三维模型分类算法_孙晓龙

为了解决铸造生产中相同类型铸件的历史工艺复用问题,提出了一种法向算子和D2算子相结合的铸件三维模型分类算法。该方法从三维模型的面特征和点特征信息出发,分别提取三维模型的法向算子和D2算子特征描述符,通过度量新铸件模型和各类别模型特征描述符的相似性实现铸件模型分类。在企业实际生产的铸件模型库中的实验结果表明,该方法对常见的铸件类别有很好的特征识别效果,解决了D2算子作为预分类器时处理部分复杂模型时存在的特征不敏感的缺陷,可以获得准确率高的分类结果。

2021-04-22
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模糊计算树逻辑的模型检测修复算法_毛兆东

为了解决基于模糊逻辑的模型检测修复问题,提出了模糊计算树逻辑模型检测的模型修复算法。该算法采用原子修复操作来修复模糊Kripke结构,通过模糊Kripke结构之间的距离比较原始的模糊Kripke结构和修复后的模糊Kripke结构,并从多个修复后的模糊Kripke结构中,选出满足给定模糊计算树逻辑的α-极小的修复模型作为算法的最终返回结果。研究结果表明,模糊计算树逻辑中的命题逻辑以及?X的修复问题能够在多项式时间内得到解决。

2021-04-22
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云计算与游戏+游戏行业运营数据分析

据粗略估计，云游戏需要的带宽大概为5M左右，在中国普遍2M的情况下，想要顺畅地体验云游戏是不可能的。网民在搜索网游相关信息时,产品名是最常使用的关键词，关注度占比达29.2% ；其次是攻略信息,其关注度占比与去年相比增长了4.6% ,这说明深入的游戏信息得到网民越来越多的关注。

2021-04-22
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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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