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基于低通滤波模型的行人再识别算法_花超

针对行人再识别的图像中由于遮挡和背景干扰而存在大量无用特征的问题,提出一种基于低通滤波模型的行人再识别方法。首先,将行人图像进行分块;然后,计算各种小块在各图像中的相似个数,其中相似个数较多的小块为高频噪声特征、相似个数较少的小块为有益特征;最后,不同于常见图像处理中的滤除突变特征、留下平滑特征的低通滤波器,所提方法利用通信系统中的低通滤波器实现抑制高频噪声特征、增益有益特征的目标。实验结果表明,所提方法在ETHZ数据集上的识别率比经典的对称性局部特征累加(SDALF)方法提升了近20%;同时,该方法在VIPeR和I-LIDS数据集上也取得了相似的效果。

  • 2021-04-24
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基于量子遗传算法优化的新Prophet模型及其验证_邓翔

时间序列预测是预测领域中的一个重要研究方向,尤其是对受节假日、季节性以及突发事件冲击较大的时间序列进行预测仍然存在着一些缺陷,表现在拟合效果差、精确度低和不稳定性方面。本文在Faccbook设计的Prophet模型基础上,构建一种以X-13-ARIMA-SEATS模型得到超参数的经验范围,利用量子遗传算法优化超参数的新Prophet模型,该模型能够更好地拟合和预测含有季节性和突发事件冲击的时间序列,并且大大简化超参数的优化。进一步,采用宏观时间序列CPI作为实证对象,通过新Prophet模型对其进行预测并与其他时间序列模型的预测效果对比,其实证结果对新Prophet模型的预测效果进行了佐证。

  • 2021-04-24
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Norm_DP模型行人检测优化算法_柴恩惠

传统深度金字塔模型作为一种有效的行人检测算法备受关注,融合可变形部件模型和卷积神经网络模型,但特征提取部分使用的算法像素区域的大小不同,导致模型之间不能完全融合,在行人数量多、姿势复杂和有遮挡情况时的检测效果不理想。因此,提出一种基于规范化函数的深度金字塔模型(Norm-DP)算法,使用规范化函数融合可变形部件模型和卷积神经网络模型,直接从金字塔特征中提取正负样本,使用隐变量支持向量机进行模型训练,结合柔性非最大抑制(soft-NMS)算法和边界框回归(BBR)算法对定位框进行优化。分别使用INRIA和MS COCO数据集进行实验验证,在行人数量多、姿势复杂和有遮挡情况时,检测精度高于最优的可变形部件模型算法、卷积神经网络算法、深度金字塔模型算法和结合区域选择的卷积神经网络算法。

  • 2021-04-24
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智慧城市时空信息云平台项目设计书

智慧城市时空信息云平台项目设计书-智慧城市建设是一个渐进式的过程,建设时间有些城市可能需要两三年,而有些城市则需要10年甚至更久。智慧城市建设过程中既可以全面推进,也可以重点突破。目前国内已经提出建设智慧城市的城市中,有的是创新推进智慧城市建设,提出了智慧深圳、智慧南京、智慧佛山等;更多的是围绕各自城市发展的战略需要,选择相应的突破重点,提出了数字南昌、健康重庆、生态沈阳等,从而实现智慧城市建设和城市既定发展战略目标的有机统一。

  • 2021-04-24
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企业数字化运营

以大数据、云计算、物联网、人工智能等新技术所推动的数字化转型正迅速的改变着我们所处的时代。其巨大的影响力已经从量变到质变,对消费者行为、外部商业环境、以及企业自身的运作模式产生了革命性的影响。 “数字化”已经不仅仅是营销、IT,或者供应链等部门级别的话题,其已经上升到企业高层,成为企业战略中不可回避的重要议题

  • 2021-04-24
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vmware虚拟化培训

vmware虚拟化培训-通过VMware vMotion可以实现虚拟机的动态迁移, 而服务不中断 客户优势 零宕机时间: 进行有计划的服务器维护和升级迁移工作负载,资源利用率最大化 服务器的持续可用性, 完整的交易集成 支持Fibre Channel和iSCSI SAN环境以及NAS

  • 2021-04-24
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VMwareESXi虚拟化实施手册

VMwareESXi虚拟化实施手册-采用交互式安装,使用 ESXi CD/DVD 安装程序,将 ESXi 安装到本地主机磁盘。安装程序会重新格式化目标磁盘并对其进行分区,然后安装 ESXi 引导映像。安装前验证服务器硬件时钟已设置为 UTC。此设置位于系统 BIOS 中。

  • 2021-04-24
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智慧城市时空信息云平台技术实现与应用

智慧城市时空信息云平台技术实现与应用-智慧城市建设是国家发展重大战略,是城市发展的潮流和方向。测绘地理信息部门作为新型智慧城市建设部际协调工作组的成员单位,承担着重要职责。各地要以高度的责任感和使命感,拿出更大的决心和力量,理清思路,明确目标,不遗余力地推动智慧城市时空大数据与云平台建设,为智慧城市建设打好根基。

  • 2021-04-24
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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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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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面向高性能实时计算场景分布式对象数据库技术报告(2026年)

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结构调整,经济增速阶段性下降

2026年二季度,GDP同比增长4.7%,低于第一季度0.7个百分点,经济增速阶段性下 降,经济走势“量”轻“质”重。政策调整初见成效,高技术产业规模持续增长,传统产业 过剩产能去化加速。第二季度,尽管国际地缘风险加剧,但随着多国领导人率代表团集体访 华,双边贸易沟通增加,叠加中国经济结构调整,外贸产品结构变化,高技术产品贸易成为 新的增加引擎,进、出口额增速明显上涨,外需贡献增加。

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