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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.
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
4.
5.
徐鹏晔 《油气地质与采收率》2022,29(1):113-120
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
6.
万清华 《石油化工安全环保技术》2021,(1):37-40,I0003
在油气田开发和生产过程中,不仅本身开采的石油和天然气是危险物质,而且在生产过程中还会产生氢气、硫化氢等易燃易爆物质,导致油气开发企业的生产作业场所很容易形成爆炸性气体环境,对场所内电气设备的安全使用构成威胁。因此在易燃易爆场所必须采用防火防爆电气设备,需要根据不同场所易燃易爆物质的不同和数量差异选用不同类型的防爆电气设备。通过对危险场所等级划分、电气设备失效原因分析、电气设备选用、安装和检修等方面进行分析,辨识出部分防爆电气设备在使用过程中可能存在的危险有害因素,提出了相应防护措施,并针对防爆电气设备的安全使用提出一些具体措施,使电气设备可以更好地服务于生产。 相似文献
7.
湖相碳酸盐岩油气勘探逐渐受到重视,但目前相关的研究方法、成果尚处于初步阶段,缺乏系统性梳理。为此,首先广泛调研、系统总结近年来湖相碳酸盐岩的地质、测井和地球物理等方面的主要研究进展,并以济阳坳陷为例进行重点解剖;然后对比、分析湖相与海相碳酸盐岩特征,以此展望未来湖相碳酸盐岩的研究技术和方法。研究认为:①目前湖相碳酸盐岩地质理论方面的研究尚处于初期,没有统一、成熟的沉积相划分方案;湖相碳酸盐岩主控因素为古气候、古构造、古水介质条件、古地貌和古物源;储集空间可分原生孔隙、次生孔隙和裂缝三类,影响因素分别为沉积环境、成岩作用和构造作用。②湖相碳酸盐岩具指形、圆弧形、齿形、U形等测井相特征,目前主要利用沉积微相识别储层、分析流体性质。③湖相碳酸盐岩地震振幅切片常具有典型的滩核特征,利用分频成像、90°相移技术可提高识别能力。④湖相碳酸盐岩与海相碳酸盐岩在发育年代、空间分布、沉积相特征、储层类型与特征、烃源岩等诸多方面存在差异。前者发育于中生代和新生代,受古气候影响大;后者则多发育于侏罗系、二叠系、三叠系、奥陶系和寒武系,主要受潮汐影响。⑤未来湖相碳酸盐岩储层预测应围绕断裂和薄互层两个方面展开;湖相碳酸盐岩的沉积理论有望得到进一步发展,以形成统一的相带划分模式;基于大数据分析的深度学习方法,是未来重要的发展方向。 相似文献
8.
提出新型的近似查询处理方法,以克服近似查询处理任务中数据偏斜所导致的查询准确率低的问题. 该方法以条件生成对抗神经网络为基础,融入条件变分自编码器,保证算法执行的稳定性,提高模型准确率;使用Wasserstein距离衡量模型误差,防止模型坍塌. 基于该条件生成模型实现近似查询处理,回答用户查询而无须访问底层数据,避免磁盘交互,并与聚集预计算相结合,构成高效的近似查询处理框架,能更加准确、快速地回答交互式查询. 设计高效的表决算法,对模型生成的样本以及样本内部数据进行过滤,提高生成的样本质量,最小化查询误差. 实验结果表明,与其他近似查询处理算法相比,该方法可以有效克服数据偏斜的影响,同时能够在更短的交互时间内更加准确地回答用户查询. 相似文献
9.
通过研究区域内各个城市之间的引力关系,能够探索城市之间的经济关系,这是合理划分城市圈内城市组团,实现城市组团协同发展的基础。基于城市竞争力和矢量的城市引力模型,通过加入心理距离相关理论对模型进行了改善,并以成都城市圈为例,阐述成都城市圈引力格局现状及经济联系。结果表明:通过改进后的城市引力模型计算的引力结果,反映出城市相对引力现状基本符合客观事实;成都城市圈明显呈现出“一家独大”的经济格局,成都市的城市竞争力和引力远远超出平均水平,整个城市的经济联系过于分散,区域内各城市发展不均衡,有待未来改善。 相似文献
10.