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1.
理想的音频检索方法可以准确、高效地从大规模音频数据库中识别所有音频。但是,目前还没有一种方法可以对所有噪声干扰鲁棒。基于Philips指纹的采样计数音频检索方法是目前最高效的方法之一,如果能解决其无法抵抗线性变换(时间缩放、频率变换)的缺点,则整个采样计数音频检索方法将进一步趋于理想。针对其中的频率变换问题,提出抗频率变换的采样计数音频检索方法,包括变频带间隔的查询指纹生成方法、多频率尺度的查询匹配方法,以及分步骤指纹提取和变过滤阈值两种加速策略。该方法可以抵抗70%到130%的频率变换,效果与目前最好的QUAD方法相当,并且可以扩展到任意使用Philips类的指纹的检索方法以增强其抵抗频率变换干扰的能力。 相似文献
2.
在黑猫投诉平台上搜索转转,我们会发现大量投诉,投诉内容大多围绕着交易产品有问题、售后不作为等。在这些投诉内容的背后,实际上是转转在重流量、轻供应链并且没有找到自己的方向之后所面临的必然结果。转转,忙于转型转转诞生之时资源优渥,是个典型的“富二代”选手。2015年的58同城把二手交易平台转转带到台前,在58同城和转转的CEO看来,当时二手市场的互联网渗透率不高,合并了赶集网的新58同城已经是全国最大的信息集散中心,而与微信的合作可以依托其微社交关系链和支付优势。 相似文献
3.
基于深度学习的图像检索技术使得图像隐私泄露成为一个亟待解决的问题.利用对抗攻击生成的对抗样本,可在一定程度上实现隐私保护.但现有针对图像检索系统的目标对抗攻击方法易受选取目标样本质量和数量的影响,导致其攻击效果不佳.针对该问题,提出了一种基于特征加权聚合的图像检索目标对抗攻击方法,该方法将目标图像的检索准确率作为衡量样本质量的权重,利用目标类中少量样本的特征进行加权聚合获取类特征作为最终攻击目标.在RParis和ROxford两个数据集上的实验结果表明,该方法生成的对抗样本相比TMA方法,检索精度平均提升38%,相比DHTA方法,检索精度平均提升7.5%. 相似文献
4.
5.
在施工企业中科学地开展党建工作,加强企业施工工作效率,有利于全面提高企业施工管理水平。因此,在实践研究过程中,企业应结合党建工作开展实际,创新工作内容,加强工作实践研究能力,优化党建工作方式,加强党史学习教育,为企业发展提供保证。 相似文献
6.
为了实现全员全程全方位育人,"物理化学"因课程丰富的理论性和很强的实践性,具有开展课程思政教学的独特优势.如何将"物理化学"课程与思想政治教育有机融合起来,让学生的基础化学水平于"润物细无声"中得以提升,这是该门课程思政教育改革的需要.阐述了"物理化学"课程思政建设的必要性,并从通过践行思考力铸就课程思政灵魂、感受原理背后故事升华课程思政形式以及挖掘"物理化学"思政元素系统课程思政内容三个方面提出了具体的教学融合策略,最终实现蕴含课程思政理念的"物理化学"教学实践,以期对教学同行有所启发. 相似文献
7.
中国像锦是并列于宋锦、蜀锦和云锦等传统织锦的一个分支品种,她是一种将摄影图像(包括风景、人物和书画)用织锦工艺织造出来,实现艺术再现的丝织物,也被称为织锦画、像景织物等。像锦在中国,从引进贾卡技术到不断创新发展,形成独立的艺术织锦门类,已经有一百多年的历史。本文在长期收藏研究像锦实物的基础上,首次就中国像锦的名称和概念、个性特征、与传统织锦的异同、品种分类、历史沿革以及创新发展进行比较深入的分析研究,并提出了自己的原创性见解。 相似文献
8.
针对三维CAD模型检索相似度度量特征信息不完备问题,提出基于机械结构形态的三维模型检索方法.通过分析机械结构形态的基本特征,构建基本体形态位置相似比较的黄金分割相似系数,研究基本体形态姿态相似比较的方向向量、法向向量比较规则,并定义曲线轮廓值指标计算基本体形态的轮廓相似度.综合上述3个比较指标及坐标系变换相似度,提出基于机械结构形态的三维CAD模型粗检索方法.并通过基本体转换模型特征相似度计算方法的研究,提出三维CAD模型精检索方法.通过实例验证结果表明,所提检索算法有效地实现了模型外形特征、几何尺寸、拓扑关系等信息的比较,提高了检索结果的准确性,同时实现了以机械结构形态为查询对象的三维模型检索. 相似文献
10.
在当前大规模数据检索任务中,学习型哈希方法能够学习紧凑的二进制编码,在节省存储空间的同时能快速地计算海明空间内的相似度,因此近似最近邻检索常使用哈希的方式来完善快速最近邻检索机制。对于目前大多数哈希方法都采用离线学习模型进行批处理训练,在大规模流数据的环境下无法适应可能出现的数据变化而使得检索效率降低的问题,提出在线哈希方法并学习适应性的哈希函数,从而在输入数据的过程中连续学习,并且能实时地应用于相似性检索。首先,阐释了学习型哈希的基本原理和实现在线哈希的内在要求;接着,从在线条件下流数据的读取模式、学习模式以及模型更新模式等角度介绍在线哈希不同的学习方式;而后,将在线学习算法分为六类:基于主-被动算法、基于矩阵分解技术、基于无监督聚类、基于相似性监督、基于互信息度量和基于码本监督,并且分析这些算法的优缺点及特点;最后,总结和讨论了在线哈希的发展方向。 相似文献