结合结构学习的多头密集连接图池化模型

目的:利用图神经网络，构建带有结构学习的多头密集连接图池化模型并用于图分类任务。方法:首先，用图卷积神经网络提取节点的初始特征。其次，用多头密集连接网络学习节点重要性得分，并根据得分进行节点采样得到池化图。之后，对池化图中的节点进行结构学习，以保证图结构的完整性。最后，将学到的图表示放到分类器中，完成图分类任务。结果:与其他图分类模型在七个广泛使用的数据集上进行实验对比，我们构建的模型在五个数据集上的分类结果达到最优。结论:结合结构学习的多头密集连接图池化模型在图分类任务中具有先进性。     

雄安新区南拒马河防洪治理工程新建及改线段右堤设计分析

针对雄安新区南拒马河防洪治理工程(定兴段)中的新建中易水河右堤、南拒马河右堤上游及老里村五一闸弯道段的设计进行探讨,对新建堤防形式进行比选,对堤防的渗流稳定及抗滑稳定进行计算分析,确定了推荐方案的堤防形式的可行性,为类似工程提供技术参考。     

丰满大坝重建工程施工期度汛对老坝稳定的影响分析

丰满大坝重建工程是在老坝下游120 m处建设一座新坝,恢复电站的原有任务和功能。老坝兼作为新建工程的上游围堰使用,老坝仍需正常挡水运行。新坝建设期度汛时,老坝下游水位与原运行状态相比发生了变化,会对老坝的安全稳定产生影响,因此,对老坝的典型坝体遭遇不同标准洪水时的抗滑稳定性进行了分析。分析结果表明断层坝段的安全裕度不满足规范要求,但与现状相比并没有恶化,而其余坝段安全性满足规范要求。     

大势·之趋——本刊专访行业翘楚解析2015中国汽车后市场所趋之势

察市场之所趋,方能成其大势。在经历了2013年跌宕波折、2014年的新品叠出之后,2015年国内汽车后市场所趋之势何在?在第11届AAITF深圳展会上,本刊编辑部特别就技术动向、市场走势、模式分析等话题,专访了天派电子(深圳)有限公司总裁欧阳旭、上海畅星信息科技有限公司董事长陈刚、中国电信车联网基地常务副总经理江晓炜、深圳市车航健汽车数码科技有限公司董事长刘耀、钛马车联网创始人兼总裁叶志华、厦门瑞忆科技有限公司董事长陈柏谚、深     

GOS+MU:一种查询对象选择新方法

在分析单一MU(Most Uncertainty)采样缺陷的基础上,提出一种"全局最优搜寻"方法 GOS(Global Optimal Search),并结合MU共同完成查询选择。GOS+MU方法中,GOS着眼全局寻找目标,在应用环境能提供的训练样本数量有限、分类器受训不充分时,该方法选择的对象学习价值高,能快速推进分类器学习进程;MU则能够在GOS采样失效情形下,利用分类器当前训练成果,选择查询不确定性最强的样本补充训练集。通过对网络商品的用户评论进行分类仿真,并比较其他采样学习方法的效果,证明了GOS+MU方法在压缩学习成本、提高训练效率方面的有效性。     

采用八叉树和OSG分页结点的海量点云三维可视化

针对现有海量点云可视化方法存在索引构建时间长、内存占用大等问题，研究一种八叉树索引结合OSG分页结点的快速可视化方法，可在占用较小内存的基础上快速建立点云索引并实时调度。采用八叉树索引结构对海量点云进行数据组织，建立各层级的八叉树结点并以文件映射的方式分块保存，对结点文件重组织转换为支持OSG渲染引擎的多分辨率点云数据。采用基于OSG分页结点的实时调度技术，对海量点云进行高质量可视化。与目前两款主流的点云数据处理商业软件进行实验对比分析，结果表明所提方法具有索引建立速度快、内存占用小等优点，同时可视化交互更加流畅，适用于各种配置计算机下海量点云数据的调度管理与实时可视化。     

一种基于非下采样Contourlet变换的去噪算法

文章提出了一种新的去噪算法,算法是基于非下采样Contourlet变换(NSCT)的自适应阈值。首先需要对含噪图像进行非下采样Contourlet变换,然后得到各个尺度各个方向子带的系数。为了克服软、硬阈值函数的缺点,提出了一种自适应的新阈值函数。仿真实验表明,文章方法在峰值信噪比(PSNR)、信噪比(SNR)、均方误差(MSE)与视觉效果上均优于其他去噪算法。