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Wei Shaowei Yu Guoxian Wang Jun Domeniconi Carlotta Zhang Xiangliang 《Machine Learning》2021,110(6):1505-1526
Machine Learning - Traditional clustering algorithms focus on a single clustering result; as such, they cannot explore potential diverse patterns of complex real world data. To deal with this... 相似文献
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在新型二次电池产业的发展中,氢镍电池市场不断萎缩,锂离子电池市场正处于黄金时代。通过对日本和中国新型二次电池产业发展历程分析,我国主要针对低端市场,高端市场为日本占据,并从日本发展经验中提出了可供我国锂离子电动车电池发展的借鉴之处。 相似文献
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The fracture behaviour and morphologies of high-strength boron steel were investigated at different temperatures at a constant strain rate of 0.1 s-1 based on isothermal tensile tests. Fracture mechanisms were also analyzed based on the relationship between microstructure transformation and continuous cooling transformation(CCT) curves. It is found that 1) fractures of the investigated steel at high temperatures are dimple fractures; 2) the deformation of high-strength boron steel at high temperatures accelerates diffusion transformations; thus, to obtain full martensite, a higher cooling rate is needed; and 3) the investigated steel has the best plasticity when the deformation temperature is 750 °C. 相似文献
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大数据时代的到来,改变了人们的生活方式、思想方式和工作方式,也为国际服务外包产业带来了新的发展机遇。本文首先介绍了WTO透明度原则和我国加入WTO后在法律法规翻译方面应承担的义务及履行情况;其次,从法律流程外包(Legal Process Outsourcing,LPO)的概念、内容和特征出发,分析了大数据技术条件下我国政府法律法规译审外包的必要性,并根据大数据应用的可实时性、可解释性、数据准确性稳定性等基本原则,探讨了大数据技术条件下我国政府法律法规译审外包的运行模式及主要举措;最后,讨论了法律流程外包在我国的发展前景。 相似文献
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"如何构造高可信的软件系统"已成为学术界和工业界的研究热点.操作系统内核作为软件系统的基础组件,它的安全可靠是构造高可信软件系统的重要环节.为了确保操作系统内核的安全可靠,将形式化方法引入到操作系统内核验证中,提出了一个自动化验证操作系统内核的框架.该验证框架包括:(1)分别对C语言程序和混合语言程序(C语言和汇编语言)进行验证;(2)在混合语言程序验证中,为汇编程序建立抽象模型,并将C语言程序和抽象模型粘合形成基于C语言验证工具可接收的验证模型;(3)从规范中提取性质,基于该自动验证工具,对性质完成自动验证;(4)该框架不限于特定的硬件架构.成功地运用该验证框架对两种不同硬件平台的嵌入式实时操作系统内核μC/OS-II进行了验证.结果显示:利用该框架在对两个不同的硬件平台上内核验证时,框架的可重复利用率很高,高达到88%,虽然其抽象模型需要根据不同的硬件平台进行重构.在对基于这两种平台的操作系统内核验证中,分别发现了10~12处缺陷.其中,在ARM平台上两处与硬件相关的问题被发现.实验表明,该方法对不同硬件平台的同一个操作系统分析验证具有一定的通用性. 相似文献
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目前网络上的服装图像数量增长迅猛,对于大量服装图像实现智能分类的需求日益增加。将基于区域的全卷积网络(Region-Based Fully Convolutional Networks,R-FCN)引入到服装图像识别中,针对服装图像分类中网络训练时间长、形变服装图像识别率低的问题,提出一种新颖的改进框架HSR-FCN。新框架将R-FCN中的区域建议网络和HyperNet网络相融合,改变图片特征学习方式,使得HSR-FCN可以在更短的训练时间内达到更高的准确率。在模型中引入了空间转换网络,对输入服装图像和特征图进行了空间变换及对齐,加强了对多角度服装和形变服装的特征学习。实验结果表明,改进后的HSR-FCN模型有效地加强了对形变服装图像的学习,且在训练时间更短的情况下,比原来的网络模型R-FCN平均准确率提高了大约3个百分点,达到96.69%。 相似文献