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藏纸制作技艺数字化保护方法探究_杨晓波

本文采用Maya技术将藏纸的制作过程以动漫的形式呈现,通过搜集整理素材、创建剧本、人物建模、场景建模、骨骼绑定、动画制作、渲染和后期合成等环节,图文并茂直观地展现藏纸制作技艺各个工序,同时真实地再现了传承人次仁多吉一家对这种传统非遗技艺的执着和坚持。这种利用文化与科技融合创新进行可视化传播的手段既让观看者以一种新的方式直观了解藏纸工艺的制作流程和传承发展价值,让更多的人接受和使用藏纸;又使得这种古老技艺以精美传神、通俗易懂的方式在孩子们的世界传播,让下一代从小接触和了解藏纸,以培养出更多的藏纸兴趣爱好者和传承人,以期有效缓解藏纸技艺濒临灭绝的危机。

  • 2021-06-18
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基于LS_SVM与BP算法的非等高扬尘污染模型发现及分类预测_鞠训光

针对不同高度下扬尘污染分类预测问题,通过无人机实时监测不同高度的扬尘污染数据,应用最小二乘支持向量机构建其分布模型,采用BP神经网络验证了分类模型预测的准确性.数据分析结果表明:在30m以下低空范围,扬尘污染较90m以上高空严重,扬尘污染主要密集在20~30m范围;在80~250m高空范围,扬尘污染与高度基本成正比,即高度越高,扬尘污染指数值越大.

  • 2021-06-17
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基于大数据分析的供热二次管网异常监测的算法比较_张庆峰

近年来供热二次网平衡调控和节能日益成为供热企业关注的焦点。随着热计量器具的大量安装和海量数据的采集,供热企业积累了前所未有的供热末端数据,但是这些数据存在着数据量大、有一定失真度等问题,使得供热企业由于缺乏合适的工具而无法发挥这些数据的作用。基于上述原因,本文提出了一种基于孤立森林的分布式算法,通过对热计量表数据进行分析,对数据进行清洗和筛选,从而正确识别出供暖异常情况。本文将孤立森林算法部署到spark分布式计算平台上,极大地提高了算法的运行速度,并且误报率(FPR)和查全率(TPR)等指标都优于常用的K均值(K-Means)算法和高斯混合模型(GMM)算法。

  • 2021-06-18
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工业噪声环境下多麦状态空间模型语音增强算法_吴庆贺

在协同作业的工业环境中进行语音通信时,语音往往会淹没于工业噪声中,致使语音通信的有效性受到影响。针对这种工业噪声下的语音环境,提出了一种采用多麦克风的卡尔曼语音增强算法。该算法简化了状态空间模型(SSM)中的差分方程以降低复杂度,每个采样点实时得到去噪信号从而增强了实时性。另外,为了进一步简化复杂度,还利用最小二乘原则来对语音进行增强。实验中采用了公开数据库的语音信号和工厂噪声信号来模拟多麦下的带噪语音,将所提算法与传统算法进行了对比。实验结果表明,所提算法的输出语噪比(增强后的语音与残留噪声之比)优于传统算法约2 dB,而运行时间仅不到传统算法的2%,且延迟时间仅是毫秒级。

  • 2021-06-17
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三维重建技术综述

三维重建技术通过深度数据获取、预处理、点云配准与融合、生成表面等过程,把真实场景刻画成符合计算机逻辑表达的数学模型。这种模型可以对如文物保护、游戏开发、建筑设计、临床医学等研究起到辅助的作用。 三维重建技术的重点在于如何获取目标场景或物体的深度信息。在景物深度信息已知的条件下,只需要经过点云数据的配准及融合,即可实现景物的三维重建。

  • 2021-02-26
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属性值加权的一依赖估测器模型分类算法研究_余良俊

分类问题是数据挖掘和机器学习领域研究的重点问题,贝叶斯网络模型因其简单高效的特点而广泛应用于分类问题。一依赖估测器(ODE)模型作为半监督学习贝叶斯网络模型中的经典模型,受到研究人员的广泛关注。现有的ODE模型分类器在进行分类判别时,未考虑不同的属性节点作为根节点时对分类过程的贡献不同,为此,将ODE模型分类器与属性值加权方法相结合并提出MI-ODE算法。采用相互信息(MI)度量属性根节点的属性值与类变量之间的依赖关系并作为ODE模型的权值,对ODE分类器模型进行属性值加权平均。将MI-ODE算法应用于现实分类问题的36个标准数据集,结果表明,相比于NB算法、AODE算法与TAN算法,该算法的分类性能更优。

  • 2021-06-17
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基于时空相关属性模型的公交到站时间预测算法_赖永炫

公交车辆到站时间的预测是公交调度辅助决策系统的重要依据,可帮助调度员及时发现晚点车辆,并做出合理的调度决策.然而,公交到站时间受交通拥堵、天气、站点停留和站间行驶时长不固定等因素的影响,是一个时空依赖环境下的预测问题,颇具挑战性.提出一种基于深度神经网络的公交到站时间预测算法STPM,算法采用时空组件、属性组件和融合组件预测公交车辆从起点站到终点站的总时长.其中,利用时空组件学习事物的时间依赖性与空间相关性.利用属性组件学习事物外部因素的影响.利用融合组件融合时空组件与属性组件的输出,预测最终结果.实验结果表明,STPM能够很好地结合卷积神经网络与循环神经网络模型的优势,学习关键的时间特征与空间特征,在公交到站时间预测的误差百分比和准确率上的表现均优于已有的预测方法.

  • 2021-06-16
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物联网中基于混沌模型的隐私安全算法研究_宫海梅

在物联网应用中,各种物体可与物联网互联,人们可以得到便捷的服务。但在信息传输过程中用户隐私信息可能被泄露,如何解决此问题受到人们的广泛关注。针对2个问题:一是隐私数据生命周期中前期工作需要加强,二是用户参与到数据隐藏工作中,根据实际需求选择需要隐藏的数据。研究提出在数据采集前,根据用户需求进行数据隐密传输。为了保障隐私信息在传输中不被泄露,本文设计一种轻量级加密方法、即数字水印安全套装结构,进行数据隐藏,保障隐私信息安全。该方法基于离散余弦变换和混沌算法,在图像载体频域内隐藏隐私信息,隐私信息具体嵌入位置通过利用混沌算法,和人眼视觉特性的关系动态进行调整,考虑到混沌算法中的初值和参数万一被破解导致隐私信息被破解问题,对混沌算法产生的随机数位置进行进一步的自创公式选择隐藏位置,这样非法截获者肉眼无法察觉隐密信息的存在,也无法对用户内容解密。仿真结果从隐蔽性、隐藏容量和鲁棒性三方面分析,表明该算法可以实现隐私信息的加解密,对其进行攻击实验,仍可获得信息,相比于直接传输敏感信息更安全可靠。

  • 2021-06-17
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