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1.
高效视频编码(High Efficiency Video Coding, HEVC)的帧间预测部分存在很高的计算复杂度, 为了降低编码时间复杂度, 提出了一种基于深度特性的帧间预测快速算法。首先, 对帧间PU(Prediction Unit, PU)模式进行分类为规则和不规则块; 然后运用本文的方式定义当前CTU(Coding Tree Unit, CTU)的内容复杂程度; 最后对编码深度进行分区为SD(Small Depth, SD)、HD(High Depth, HD)区域, 位于SD区只进行规则的划分方式, 位于HD区根据当前CTU的复杂程度, 对复杂块进行不规则划分方式的遍历, 对简单块只进行规则划分, 从而实现快速编码算法。结果表明, 与HM16.9相比, 本文提出的算法在低时延和随机接入配置下分别降低了28.6%和23.8%的编码时间, 且编码性能不受影响。  相似文献   
2.
在能源互联网时代,配电网面临着海量分布式数据的计算和存储需求,而边缘计算可以利用网络末端资源就近提供配用电分析和计算,从而减轻主站计算、存储压力。为了充分发挥配电网边缘计算的优势以及提高配电网精细化运行管理水平,文章提出了一种基于Infomap算法的配电网边缘划分方法。首先,考虑配电网边缘规模和自治需求,明确定义配电网边缘范围并设计边缘划分原则;然后,构建基于路径描述的配电网N-1安全校验模型,并用求解出的联络开关动作次数量化边缘间联系的紧密程度;最后,基于复杂网络社区检测的思想,将配电网抽象为图模型,并结合Infomap算法和配电网运行管理特点进行边缘划分,通过实际配电网的算例验证了文中方法的有效性与合理性。  相似文献   
3.
In this paper, an improved air discharge fluid model under non-uniform electric field is constructed based on the plasma module COMSOL Multiphysics with artificial stability term, and the boundary conditions developed in the previous paper are applied to the calculation of photoionization rate. Based on the modified model, the characteristics of low temperature subatmospheric air discharge under 13 kV direct current voltage are discussed, including needle-plate and needle-needle electrode structures. Firstly, in order to verify the reliability of the model, a numerical example and an experimental verification were carried out for the modified model respectively. Both verification results show that the model can ensure the accuracy and repeatability of the calculation. Secondly, according to the calculation results of the modified model, under the same voltage and spacing, the reduced electric field under low temperature subatmosphere pressure is larger than that under normal temperature and atmospheric pressure. The high electric field leads to the air discharge at low temperature and sub atmospheric pressure entering the streamer initiation stage earlier, and has a faster propagation speed in the streamer development stage, which shortens the overall discharge time. Finally, the discharge characteristics of the two electrode structures are compared, and it is found that the biggest difference between them is that there is a pre-ionization region near the cathode in the needle-needle electrode structure. When the pre-ionization level reaches 10~(13) cm~(-3), the propagation speed of the positive streamer remains unchanged throughout the discharge process, and is no longer affected by the negative streamer. The peak value of electric field decreases with the increase of pre-ionization level, and tends to be constant during streamer propagation. Based on the previous paper, this paper constructs the air discharge model under non-uniform electric field, complements with the previous paper, and forms a relatively complete set of air discharge simulation system under low temperature and sub atmospheric pressure, which provides a certain reference for future research.  相似文献   
4.
Higher transmission rate is one of the technological features of prominently used wireless communication namely Multiple Input Multiple Output-Orthogonal Frequency Division Multiplexing (MIMO–OFDM). One among an effective solution for channel estimation in wireless communication system, specifically in different environments is Deep Learning (DL) method. This research greatly utilizes channel estimator on the basis of Convolutional Neural Network Auto Encoder (CNNAE) classifier for MIMO-OFDM systems. A CNNAE classifier is one among Deep Learning (DL) algorithm, in which video signal is fed as input by allotting significant learnable weights and biases in various aspects/objects for video signal and capable of differentiating from one another. Improved performances are achieved by using CNNAE based channel estimation, in which extension is done for channel selection as well as achieve enhanced performances numerically, when compared with conventional estimators in quite a lot of scenarios. Considering reduction in number of parameters involved and re-usability of weights, CNNAE based channel estimation is quite suitable and properly fits to the video signal. CNNAE classifier weights updation are done with minimized Signal to Noise Ratio (SNR), Bit Error Rate (BER) and Mean Square Error (MSE).  相似文献   
5.
董亦楠  韩冬青 《建筑师》2022,(216):55-61
地块及其格局在历史地段形态和产权制度两个方面具有结构性意义,是“小尺度、渐进式”保护再生模式落地 实施的重要基础。通过对南京老城南小西湖街区地块格局演变研究,提出“地块分级”规划设计策略,并通过实践案 例的验证,完善其可操作性。以期为历史地段保护再生规划设计和建设实施提供学理和法理基础。  相似文献   
6.
关于新时代流域水环境治理技术体系的思考   总被引:1,自引:0,他引:1  
迟国梁 《水资源保护》2022,38(1):182-189
针对当前我国流域水环境治理过程中存在的综合治理逻辑不清、治理单元划分不科学、治理单元技术方案匹配性低和治理单元之间的衔接不足4个弊端,提出了以“治理效果持久化、治理成本经济化、治理体系全局化”的理念作为新时代流域水环境治理技术体系的核心理念,以“系统性诊断、区块化分解、匹配性施治、最优化成效”的治水“四步法”作为新时代流域水环境治理方法,并从源头控制、过程阻断、末端治理的空间维度和污染治理、生态修复的时间维度,分类列举了相应的治理技术子体系,并提出了专项领域的流域水环境治理技术体系。  相似文献   
7.
分焦平面偏振图像传感器的偏振主轴方向对后续使用斯托克斯矢量进行偏振参数解算的结果准确性有重要影响。为了标定该类型传感器,提出一种基于测量分焦平面偏振图像传感器中各偏振主轴方向像素输出平均值所拟合曲线相位差的方法,并对该方法进行了仿真与实际测试。控制照射到传感器表面的线偏振光,按照设定步长旋转若干周期,传感器同时拍摄图片。选定图片的感兴趣区域,并对该区域内同偏振主轴方向的像素值求平均,获得各偏振主轴方向像素平均值随旋转角度变化的序列。使用傅里叶级数拟合法对各序列进行拟合,获得像素输出值随旋转角度变化的表达式。选定一个偏振主轴方向为基准方向,其他偏振主轴方向为该方向表达式与基准方向表达式的相位差。实际测试结果表明:标定值与名义值相差不超过0.1°。该方法的标定精度高、可操作性好,能够较好地完成分焦平面偏振图像传感器偏振主轴方向的标定任务。  相似文献   
8.
老油田开发井数多、纵向上多套层系发育、油水关系复杂,地层对比人工解释工作量大、多解性强。常规大数据研究思路将多条测井曲线和分层样本标签通过选定的一种机器学习方法一次性建立样本预测模型,该方法预测模型精度低、收敛困难。针对性地提出了一种基于数据驱动和循环滑动时窗的小层智能划分方法,优选对地质分层敏感的测井曲线作为特征参数,为丰富样本库采取“窗口对点”的循环滑动时窗方法多次进行样本数据采集,通过优化不同机器学习方法的超参数,得到最佳训练模型,使用该模型对小层智能划分结果进行预测。分析结果表明,滑动时窗长度为20、步长为2时进行样本采集,基于随机森林方法构建的小层智能划分模型预测准确率达88.4%,优于常规一次性建模预测方法,取得最优的测试效果。  相似文献   
9.
采用以地形为基础的HSC产流模型(HAND-based storage capacity curve),以典型半干旱丘陵区的辽宁省叶柏寿流域为研究区,检验模拟效果。在只改变产流模块的情况下,把HSC线型同HBV(hydrologiska byrans vattenbalansavedlning)模型的beta函数、新安江模型的蓄水容量曲线、基于雨强阈值的超渗模型进行比较后发现,在进行长时间序列模拟时,极端高洪峰流量过程对径流的模拟结果有很强的影响。传统模型依赖参数率定,普遍存在参数过拟合现象,即为了提高洪峰流量模拟精度,导致优化的产流参数严重背离物理意义和假设。研究提出的产流模型基于HSC线型并耦合根系区蓄水容量反演的MCT方法,参数物理意义明确且无需率定,可避免传统模型存在的为提高对少数洪峰流量的模拟精度而产生的参数过拟合现象,因此在率定期和验证期其洪水模拟精度表现更为可靠和稳定。  相似文献   
10.
针对人工进行珍珠形状分拣效率低、精度不稳定等问题,提出基于机器视觉的珍珠形状检测方法;采用背光成像方式消除珍珠表面纹理和光泽的影响,对获取的珍珠图像进行同态滤波等预处理算法,提高图像对比度;为了解决相互接触珍珠影响珍珠轮廓提取的问题,采用分水岭算法对珍珠图像进行分割,得到了独立存在的珍珠个体,再通过连通域标记、质心算法对珍珠进行定位;根据国家标准对珍珠形状的规定,基于珍珠图像信息建立珍珠形状参数模型,对珍珠形状进行量化;实验结果表明,不同形状的珍珠样本的检测误差为0.63%,形状统计精度为100%,算法耗时24 ms;该方法可准确高效地对珍珠进行分拣分级,具有一定的实用价值。  相似文献   
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