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吴艳 《电脑编程技巧与维护》2011,(14):130-131
多媒体课件在现代教学中占有越来越重要的地位,主要是其本身特质:采用真实、生动、灵活的手段表达抽象、生硬的知识,能够充分激发学生的学习兴趣,提高对知识的理解的透彻性,同时教师也摆脱了"黑板式"教学. 相似文献
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有效的RGB-D图像特征提取和准确的3D空间结构化学习是提升RGB-D场景解析结果的关键。目前,全卷积神经网络(FCNN)具有强大的特征提取能力,但是,该网络无法充分地学习3D空间结构化信息。为此,提出了一种新颖的三维空间结构化编码深度网络,内嵌的结构化学习层有机地结合了图模型网络和空间结构化编码算法。该算法能够比较准确地学习和描述物体所处3D空间的物体分布。通过该深度网络,不仅能够提取包含多层形状和深度信息的分层视觉特征(HVF)和分层深度特征(HDF),而且可以生成包含3D结构化信息的空间关系特征,进而得到融合上述3类特征的混合特征,从而能够更准确地表达RGB-D图像的语义信息。实验结果表明,在NYUDv2和SUNRGBD标准RGB-D数据集上,该深度网络较现有先进的场景解析方法能够显著提升RGB-D场景解析的结果。 相似文献
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考虑地下水和坡积体-稳定坡体接触面附近土体的应变软化,在Bingham模型的基础上研究滑动接触面对坡积体渐进变形及滑坡启动运动规律的影响,得到了坡积体渐进变形和滑坡启动的解析解。结果表明:坡积体存在着随深度呈幂函数形式分布的变形场或速度场,且在接触面附近剪切速率最大;当接触面附近土体渐进变形达到阈值时,应变软化导致力学参数降低,发生渐进破坏,坡积体由渐进变形过渡到滑坡启动阶段。将模型计算值与某滑坡实测位移值比较,得到较好的模拟结果。 相似文献
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基于上下文和隐类属的小波域马尔可夫随机场SAR图像分割 总被引:2,自引:0,他引:2
该文针对合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)图像含有大量的乘性斑点噪声的特点,提出了一种小波域隐类属的马尔可夫随机场(Markov Random Field, MRF)图像分割算法来抑制噪声的影响。考虑到小波的聚集性和持续性,该算法重新构造了待分图像小波域模型以类属为隐状态的混合长拖尾模型,将隐类属的马尔可夫随机场推广到小波域上,并用改进的上下文模型估计尺度间转移概率,最后推导出了新的最大后验(Maximum A Posteriori, MAP)分割公式。仿真结果证明,该算法具有鲁棒性能够有效地抑制噪声对图像的影响,得到准确的分割结果。 相似文献
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