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基于学习模型的3D_HEVC提前Merge模式终止算法_李跃

作为高效视频编码（HEVC）的扩展,3D-HEVC标准有效地提高了3D视频的压缩效率,但是也带来了很高的编码计算复杂度。为了显著地降低3D-HEVC编码复杂度,提出了一种提前Merge模式终止算法。首先,提取Merge模式编码后的残差信号作为特征信息；然后,根据当前编码帧内已经编码的编码单元（CU）的最优Merge模式残差信号建立学习模型；最后,提取当前CU的Merge模式的残差信号,并且利用学习模型预测Merge模式是否为最优模式。实验结果表明,提出的提前Merge模式终止算法分别将3D-HEVC纹理视点和深度图编码的时间降低了41.9%和24.3%,且编码性能的降低几乎可忽略不计。相较于现有的提前Merge模式算法,提出的提前Merge模式终止算法能进一步降低3D-HEVC的编码时间,并且设计简单,易于集成到3D-HEVC测试模型。

  • 2021-05-06
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5G技术能为智能制造赋能

所谓5G，即第五代移动通信技术。如果说4G技术的主要优势在于数据传输速度快，能够以50倍于3G的速度在网上浏览，那么，作为网速约20倍于4G的5G技术，其价值不仅在于快，更在于能够每平方公里连接100万个以上的物体、通信传输的错误率为10的负9次方、时延可达到毫秒量级。

  • 2021-05-06
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华为ADS高阶自动驾驶视频和技术方案曝光！

说到自动驾驶解决方案，估计大家早已对出现在道路上那多如牛毛般，头上有着一个半个“全家桶”的自动驾驶测试车辆见怪不怪了。但是，那些百年历史沉淀的跨国零部件供应商，在雄厚的财力与硬件实力加持之下，对于自动驾驶解决方案的研发转型与最终落地，依然保持着异常的谨慎

  • 2021-05-06
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基于双层决策的装备订购多因素激励定价模型与算法_孙胜祥

装备订购价格是军方与承制单位双方利益争执的焦点,为全面调动承制单位生产积极性,选择成本、质量和进度同时作为激励因素,在将三因素整合到同一函数表达式的基础上,统筹考虑订购双方利益,构建了装备订购多因素激励定价双层决策模型。分别以军方的激励系数方案和承制单位的努力程度方案为模型的上下层决策变量,并以军方军事经济效益和承制单位期望效用最大化为上下层决策目标。为求解模型得到相对最优激励系数方案,结合粒子群优化算法的快速搜索能力与禁忌算法的全局搜索能力,设计了带检验因子的禁忌搜索粒子群优化（tabu search-particle swarm optimization,TS-PSD）算法。最后,通过算例验证了该模型与算法的有效性,可以引导承制单位向军方期望的目标努力,实现共赢。

  • 2021-05-06
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基于改进转矩模型的异步电机转子时间常数在线辨识算法_张兴

在异步电机间接矢量控制系统中,基于电磁转矩的模型参考自适应系统可以实现转子时间常数的在线辨识。但是,转矩模型的有效作用区间仅限于电机重载工况。通过建立辨识系统的小信号模型深入分析转矩模型的稳定性,得出结论:转矩模型具有2个平衡点,即期望平衡点和错误平衡点；错误平衡点是限制转矩模型作用范围的根本原因。为此,通过修改传统转矩模型中的参考转矩计算式,进而构造一种改进转矩模型。借助所提算法,可以避免错误平衡点问题。此外,从系统稳定运行和优化收敛过程2个角度给出比例积分自适应律参数的设计思路。实验验证了理论分析的正确性。

  • 2021-05-06
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2021年企业数字化转型技术应用趋势分析

从信息化到数字化，从消费互联到产业互联，从互联网+到数字经济，可以讲企业数字化转型将是企业必将进行的重要战略事项。毫不夸张地说，随着信息化和数字经济的高速发展，对传统企业的影响已经不再是单纯的信息化和自动化提升效率，而是通过数字化对企业战略和商业模式的重塑。

  • 2021-05-06
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结合注意力模型与双峰高斯分布的深度哈希检索算法_李宗民

哈希检索因为具有存储空间小、检索速度快的特点而受到广泛关注.目前深度哈希算法存在2个主要问题:深度哈希编码本质上是二值化特征,并且编码长度较短,存在特征表达能力有限的问题；已有的深度哈希算法无法直接通过反向传播学习离散哈希编码,通常将离散值松弛为连续值来优化学习,存在量化误差的问题.针对以上问题,提出一种结合注意力模型和双峰高斯分布的深度哈希检索算法.该算法设计嵌入空间和通道注意力模型的网络结构,关注重要特征并抑制不必要特征,增强了哈希编码的特征表达能力；同时为了解决量化误差问题,将均值为+1/-1的双峰高斯分布作为先验分布,并借鉴变分自编码机的思想,提出通过KL散度约束哈希编码分布服从先验分布,以减少量化误差.在3个基准数据集CIFAR-10,ImageNet,NUS-WIDE上,在不同码位下计算MAP结果显示,其MAP值优于对比的其他算法,取得了良好的检索效果,验证了文中算法的有效性.

  • 2021-05-06
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一种基于改进MCMC算法的模型修正方法_彭珍瑞

标准马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）算法不易收敛、拒绝率高,使其应用受到限制。在贝叶斯方法中引入最大熵值法来估计参数的后验概率密度函数最大值,进而将布谷鸟算法中新鸟巢更新的思想融入Metropolis-Hasting（MH）抽样算法得到改进的MH抽样算法,同时使用支持向量机（SVM）建立待修正参数与有限元模型输出之间的代理模型,以提高模型修正的计算效率。分别使用三自由度线性系统和平面桁架模型来验证本文方法的有效性,结果表明:修正后样本的马尔可夫链混合性能好,停滞概率低,修正后参数相对误差均小于2%。

  • 2021-05-06
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