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基于共形辛Euler算法的非金属_省略_下管道精细化高效探地雷达正演模型_雷建伟

我国城市地下管线种类繁多、规模巨大.近年来,因城市管网家底不清、位置不明导致的管道挖断事故频发.探地雷达(GPR)是目前最为有效的地下设施探测定位设备,通过对探地雷达回波信号进行反演分析,可获取管道埋深、位置等信息.然而,地下管道等地下圆形目标,传统正演模型中阶梯近似方法会产生一定误差.本文结合辛Euler算法与曲面共形技术,建立探地雷达电磁波在含非金属管道地下结构中传播的精细化数值模型,并通过图形处理器(GPU)加速技术进一步提升模型计算效率.数值模拟结果显示,共形网格技术有效降低了由于阶梯近似造成的虚假绕射波,并通过结合GPU并行计算,在不增加网格密度的前提下,实现了对地下管道电磁响应的高效精细化计算.

  • 2021-04-25
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机器学习十大常用算法

通过本篇文章大家可以对ML的常用算法形成常识性的认识。没有代码,没有复杂的理论推导,仅是图解,介绍这些算法是什么以及如何应用(例子主要是分类问题)。以后有机会再对单个算法做深入地解析。 今天的算法如下: 1、决策树 2、随机森林算法 3、逻辑回归 4、SVM 5、朴素贝叶斯 6、K最近邻算法 7、K均值算法 8、Adaboost 算法 9、神经网络 10、马尔可夫

  • 2021-05-12
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六关节工业机器人TCP标定模型研究与算法改进_周星

研究了六关节工业机器人工具坐标系原点TCP的标定原理,提出了TCP标定的解析化模型和几何模型,并对标定误差来源进行了综合性分析,定量分析了标定点数和标定位姿对TCP标定精度的影响。在经典四点法标定的基础上,引入了误差阈值的概念,提出一种改进的"五点选优TCP标定算法",并进行了仿真验证和实物验证。验证结果表明,提出的标定算法能够有效筛选出误差偏大的点,对标定精度能进一步提高,可靠性也得到了进一步保证。

  • 2021-05-06
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大数据运维实战,Kudu性能测试

大数据运维实战,Kudu性能测试 日益增长的用户数量导致每日数据量不断增长,当前的集群面临严峻的处理能力和稳定性的挑战,需要调整相应的参数进行优化,需要进行kudu性能测试。

  • 2021-04-20
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基于主从记忆空间模型的时空上下文跟踪算法_宋勇

提出了一种基于主、从记忆空间模型的时空上下文跟踪算法。该算法将人脑记忆机制融入STC算法的时空上下文模板更新过程,通过构建主、从记忆空间,形成基于记忆的模板更新策略。同时,通过计算置信图多峰值点求取目标位置,提高目标跟踪精度。实验结果表明,所提出的算法可解决目标被遮挡、姿态突变、短暂消失后重现等条件下的跟踪精度下降问题,有利于实现鲁棒性、高精度运动目标跟踪。

  • 2021-05-07
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“3步套路”快速掌握机器学习算法和模型

想要成为合格的,或者更进一步成为优秀的人工智能工程师或数据科学家,机器学习的各种基础知识是必不可少的。然而,机器学习领域浩如烟海,各类教材和入门课程层出不穷。特别是机器学习基础需要不少的数学知识,这对于想进入这一领域的工程师而言,无疑是一个比较高的门槛。 今天,我来和你聊一聊如何学习和掌握机器学习基础知识,又如何通过核心的知识脉络快速掌握更多的机器学习算法和模型。

  • 2021-04-18
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物流包装租赁系统配送库存路径模型与算法_李家斌

发展物流包装租赁共享系统是解决落后的一次性包装使用方式的有效手段。为优化物流包装租赁系统中的空包装配送与库存控制这一频繁决策问题,本文将租赁客户点的需求和物流包装租赁系统的服务中心的库存能力、库存费用、车辆容量、单位运费等因素引入模型,建立了总成本费用最小的物流包装租赁共享系统的空包装配送库存路径集成优化模型。针对稍小和稍大规模算例,对利用CPLEX优化软件和论文设计的带精英保留的改进遗传算法进行了求解比较分析。通过比较得出:论文设计的改进遗传算法对稍大规模算例求解的结果虽然稍差,但求解时间大大缩短,这说明了本文设计的启发式算法对大规模的实际问题是有效性的。该模型和算法可为物流包装租赁企业的空包装配送和库存控制的集成优化决策提供参考。

  • 2021-04-22
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图解最常用的10个机器学习算法

在机器学习领域,有种说法叫做“世上没有免费的午餐”,简而言之,它是指没有任何一种算法能在每个问题上都能有最好的效果,这个理论在监督学习方面体现得尤为重要。

  • 2021-04-16
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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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