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The paper introduces the origin of the word of Direct Digital Manufacturing and other forms of address, and the working principles of Direct Digital Manufacturing technology and major types of the technology, hard- ware and software development, use of materials, applications, market growth and its development prospects. Focused presentations of Direct Digital Manufacturing (additive manufacturing) compared to traditional mechani- cal manufacturing industry in the use of prices, processing speed, reliability and cost advantages and characteris- tics. Particularly the significant challenges and competitiveness of Direct Digital Manufacturing technology in the processing of any complexity created directly the number of objects, internal structure and channel function, as well as the shape of the chassis components and structure of the matching and optimization. 相似文献
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小目标检测作为目标检测中一项极具挑战性的项目, 广泛分布于日常生活中, 在视频监控场景中, 距离摄像头约20 m远处的行人人脸就可以被认为是小目标. 由于人脸可能相互遮挡并容易受到噪声和天气光照条件的影响, 现有的目标检测模型在这类小目标上的性能劣于中大型目标. 针对此类问题, 本文提出了改进后的YOLOv7模型, 添加了高分辨率检测头, 并基于GhostNetV2对骨干网络进行了改造; 同时基于BiFPN和SA注意力模块替换PANet结构, 增强多尺度特征融合能力; 结合Wasserstein距离改进了原来的CIoU损失函数, 降低了小目标对锚框位置偏移的敏感性. 本文在公开数据集VisDrone2019以及自制的视频监控数据集上进行了对比实验. 实验表明, 本文提出的改进方法mAP指标在VisDrone2019数据集上提高到了50.1%, 在自制视频监控数据集上高于现有方法1.6个百分点, 有效提高了小目标检测的能力, 并在GTX1080Ti上达到了较好的实时性. 相似文献
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随着智能体数量的增加, 多智能体系统中潜在的通信链路数量呈指数级增长. 过多冗余链路的存在给系统带来了大量的能源浪费和维护成本, 而盲目地去除链路又会降低系统的稳定性和安全性. 代数连通度是衡量图连通性的重要指标之一. 然而, 传统的半正定规划(SDP)方法和启发式算法在求解大规模场景下的最大化代数连通度问题时非常耗时. 在本文中, 我们提出了一种监督式的图神经网络模型来优化多智能体系统的代数连通度. 我们将传统的SDP方法应用于小规模任务场景中, 得到足够丰富的训练样本和标签. 在此基础上, 我们训练了一个图神经网络模型, 该模型可用于更大规模的任务场景中. 实验结果表明, 当需要去除15条边时, 我们的模型的平均性能达到了传统SDP方法的98.39%. 此外, 我们的模型计算时间极其有限, 可以推广到实时场景中去. 相似文献
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近年来手机因其便携性、交互性、传播性的特点成为游戏发展的重要阵地,由此诞生出的手游空间也成为玩家的
精神空间与“第二生活空间”。援引列斐伏尔相关空间理论进一步探讨手机游戏所构建出空间的哲思性,以及手机游戏所构建
出的空间与现实社会的关联性。手游虚拟空间内以网络信息为基础承载着虚拟性的社会关系,信息的饱和度不断增加使其具
有索引性的属性,因此需要用利弊的观点探讨手机游戏所带给玩家的引导性。尤其是要明晰传统文化元素该如何与手机游戏
融合共生。 相似文献
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一种基于元启发式策略的迭代自学习K-Means算法 总被引:1,自引:0,他引:1
类内误差平方和最小化的聚类准则求解是NP难问题,K-Means采用的迭代重定位方法本质上是一种局部搜索的爬山算法,因此聚类结果对初始代表点的选择非常敏感,只能保证局部最优.为此,引入元启发式策略,通过建立评估函数对K-Means初始代表点和目标函数之间的依赖关系进行近似,然后利用近似评估函数指导新的初始代表点的选择,构成一种迭代自学习框架下的K-Means算法.实验表明算法可以很好地克服K-Means对初始代表点的依赖性,获得较高质量的聚类结果. 相似文献