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排序方式: 共有53条查询结果,搜索用时 31 毫秒
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多个内核的学习方法已被广泛用于在视觉概念学习中。BoVW方法的目的是利用可视化数据表使解决问题的时间效率降低,它是真正的人类感知。在文章中,我们提出了一种新的多模态融合的视频搜索方式,搜索方式是从一组不同的知识来源,探讨一个大组预定义的语义概念的多模态融合的权重计算的一种新方法。实验结果验证了我们的方法,优于现有的多模态融合方法。 相似文献
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通过直接定义JSP变量及直接定义JSP标签2个方面,详细分析了在JSP2.0中是如何实现动态缓存的。 相似文献
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以环氧树脂为囊芯,明胶和阿拉伯胶为囊壁,十二烷基硫酸钠(SDS)为乳化剂合成自修复微胶囊。考察了囊材和芯材的比例、反应时间、体系的pH、乳化剂的用量等因素对自修复微胶囊包覆率影响。确定了制备自修复微胶囊的最佳工艺:即囊材和芯材的质量比为10∶9,加入15 mL质量分数为4%的SDS为乳化剂,在pH低于4.0时持续反应3 h合成包覆率为69.9%的自修复微胶囊。 相似文献
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针对基于全站仪的掘进机定位方法因井下粉尘过大等导致光路被遮挡而无法进行定位、基于捷联惯导的掘进机定位方法累计误差随时间推移逐渐增大的问题,提出一种掘进机全站仪与捷联惯导组合定位方法。首先,采用全站仪测量掘进机位置参数,采用捷联惯导测量掘进机位姿参数并进行解算;然后,将捷联惯导测量的掘进机所在位置经纬度转换为西安80坐标系下的坐标值,实现与全站仪测量坐标系的统一;最后,采用卡尔曼滤波方法将全站仪与捷联惯导测量数据进行融合,获取掘进机位姿数据。试验结果表明该方法具有较高的定位精度:x方向的定位误差最大值为0.029 1m,最小值为0.010 0m,平均值为0.019 93m;y方向的定位误差最大值为0.029 5m,最小值为0.011 0m,平均值为0.018 26m。 相似文献
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研究人脸识别系统的软硬件设计优化问题,软硬件协同设计是一个多约束条件、多目标的组合优化问题,单一方法难以找到最优协同设计方案.为此,提出一种采用遗传-蚁群算法的嵌入式人脸识别系统软硬件协同设计方法.首先建立软硬件协同设计问题的数学模型,然后利用遗传算法找到问题的可行解,最后采用蚁群算法在可行解中找到全局最优协同设计方案.仿真结果表明,遗传-蚁群算法很好的利用了两种算法优势,解决了单一算法存在局部极优、早熟等难题,提高了软硬件协同设计方案的求解效率,可以找到更优的嵌入式人脸识别系统软硬件协同设计方案. 相似文献