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排序方式: 共有881条查询结果,搜索用时 15 毫秒
1.
在公交时间表下给定起始和目标站点,路径规划查询返回一组到达时间早和换乘次数少的帕雷托最优路径.现有的索引方法需要大量运行时内存.本文提出主存空间高效的索引方法(a-)PAINT.(a-)PAINT对每个站点v预计算一组标签,使得对于从站点s到站点d的查询可以通过匹配s和d相关的标签高效地生成查询结果的一条路径.PAINT对任意查询返回最优路径.a-PAINT只需要很小的预处理开销,但可能返回多一趟换乘的次优路径.用真实的公交时间表与模拟查询测试,PAINT具有合理的预处理开销.a-PAINT需要更少量的预处理开销,在大规模公交网络下准确率达90%. 相似文献
2.
无服务器(Serverless)计算正成为部署云应用程序的一种具有广阔发展前景的范式。其实现了一种真正的现收现付的计费方式,并且不会浪费资源。开发人员无需担心计算平台的底层细节,只需在处理请求或事件时付费,从而降低了开发人员的门槛。无服务器模式的转变虽然带来了机遇,但也带来了平台函数冷启动延迟、资源利用不足等问题。为此,文中对无服务器计算平台的资源调度技术做了深入的调查和分析,重点阐述了面向资源利用、响应时间延迟以及多目标优化的无服务器平台资源调度的技术原理和相关研究现状,并在此基础上分析总结并指明了无服务器平台资源调度未来的主要研究方向:即面向不同应用类型负载的调度优化、响应时间与资源利用率的折衷调度、虚拟机与无服务器平台的联合调度以及无服务器资源调度的混合算法。 相似文献
3.
随着人脸识别技术的不断进步以及人脸卡口的大范围且密集的部署, 本文针对团伙犯罪案件侦察这一应用场景, 对人脸卡口数据进行深入挖掘, 探究其中行人间的共现关系, 获取所关注的嫌疑人的现实社交网络, 锁定团伙其余人员. 经过实验比对和论证, 本文使用Chinese Whispers聚类算法对行人节点进行识别, 通过Faiss加速邻接边的构建, 加速图的初始化步骤, 解决其聚类效率低下的问题. 在此基础上, 使用共现频次和Apriori算法中的置信度挖掘行人间的共现关系, 构建行人共现关系图谱. 相似文献
4.
6.
为了通过充分挖掘和分析用户的学习行为规律及认知特点,借助互联网和人工智能技术提升个性化教育的深度和广度,设计了一个包含用户画像的个性化学习资源推荐系统。该系统由数据层、数据分析层和推荐计算层构成。数据层由用户数据以及包含知识资料、学习资料和标签集的资源库组成;数据分析层融合了以基础信息、学习行为等为代表的静态数据和动态数据,据此为用户生成个性化画像、提供直观形象的学习反馈;推荐计算层则通过相似性分析和聚类算法发现用户的学习行为规律,使用TF-IDF方法挖掘用户的资源偏好,并据此给出个性化的学习建议。该系统已应用于一个以人工智能类课程为主的在线教育平台,为师生提供个性化画像、学习反馈与资料推荐的服务,当前处于第二个学期的试用阶段。 相似文献
8.
9.
随着越来越多多模态数据的出现,跨模态检索引起了广泛的关注。跨模态检索面临一大挑战为模态鸿沟,为了解决数据的异构性问题,公共子空间学习的方法被提出。然而,大部分方法仅仅是单独考虑了样本之间的相关联信息或不相关信息,而没有同时考虑样本间的相关信息和不相关信息。除此之外,大部分方法对于样本之间相似度的比较,使用的是基于文档对的排序比较,其没有充分考虑样本之间的类内依赖性和类间样本的结构差异性。基于此,提出了一种同时而不是单独考虑样本间的类内关系和类间关系的基于列表排序的跨模态检索方法,其通过列表排序最大化锚点与正样本之间的相似性,同时最小化锚点和负样本间的相似性。实验结果验证了该算法在跨模态检索中的有效性。 相似文献
10.
《计算机工程与应用》2016,(1):200-205
针对鲁棒分块跟踪采用穷举的搜索策略以及对光照敏感等问题,提出了一种基于粒子群优化算法和Uniform LBP特征的分块跟踪方法。利用统一的局部二值模式(Uniform Local Binary Pattern)特征对光照的不变性以及计算效率高的特点,在原鲁棒分块跟踪方法以灰度积分直方图作为特征的基础上,添加了Uniform LBP特征;利用粒子群优化算法具有精度高,收敛快的特点,将PSO算法运用到对候选目标的搜索中。实验结果表明,在不降低算法运行速度的情况下,以及光照变化较大,短时间目标完全遮挡的跟踪环境下,该算法鲁棒性显著增强。 相似文献