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提出利用四个二粒子部分纠缠态作为量子信道,实现四粒子任意纠缠态的概率隐形传输的两种方案.发送者做四次Bell基测量,然后接收者通过引入辅助粒子并做适当的幺正变换,就能以一定的概率完成四粒子纠缠态的隐形传输.由变换算符出发,利用变换算符之间的关系给出两种方案的理论分析. 相似文献
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基于蛙跳算法的模糊图像复原 总被引:1,自引:0,他引:1
为了提高模糊图像复原后的清晰度,提出蛙跳算法。将蛙群体分成若干个族群,每个族群包含若干只青蛙,每次进化只更新最差青蛙的位置。为防止解空间收缩,对最优个体进行高斯变异算子操作,同时设定阈值策略对蛙跳各维变量进行指导性更新。建立模糊图像复原模型,用蛙跳算法非线性映射特性建立模糊图像与复原的函数关系,使模糊图像复原的解最终收敛于泊松统计的最大似然解。建立了复原评价指标。仿真实验结果表明,与其他算法相比,蛙跳算法复原较清晰,改善百分比最大,同时耗时最少。 相似文献
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This paper presents a novel near-field source localization method based on the time-frequency sparse model.Firstly,the method converts the time domain data of array output into time-frequency domain by time-frequency transform;then constructs sparse localization model by utilizing the specially selected time-frequency points,and finally the greedy algorithms are chosen to solve the sparse problem to localize the source.When the coherent sources exist,we propose an additional iterative selection procedure to improve the estimation performance.The proposed method is suitable for uncorrelated and coherent sources,moreover,the improved estimation accuracy and the robustness to low signal to noise ratio(SNR) are achieved.Simulations results verify the efficiency of the proposed algorithm. 相似文献
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基于注意力机制的行人重识别方法更多利用图像中 一阶信息,忽略了特征中二阶信息 ,不能挖掘特征图之间的相关性和细粒度信息。提出一种基于二阶混合注意力的行人重 识别算法(second-order mixed attention module,SMAN)。二阶混合注意力模块(second-order mixed attention module,SOMA)由二阶通道注意力(second-order channel attention,SOCA)和二阶空间注意力模 块(second-order information,SOSA)组成,该方法将全局协方差池函数嵌入到SOCA和SOSA模块中,学习特征中二阶信息 。SOCA模块学习特征图之间相关性,SOSA模块则重新为特征图分配权重,关注特征图空间域 的细粒度信息。SMAN算法在Market-1501和 DukeMTMC-ReID数据集上的首位准确率分别 为 94.3%和87.1%,mAP分别达到85.7%和74.5%,同时使用类激活图验证SOMA模块的影响 ,实验表 明SMAN算法充分利用特征图的通道域和空间域中二阶信息。算法的性能优于现有的一些基于 注意力机制行人重识别方法,甚至接近某些优秀的方法。 相似文献
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近年来IPTV和OTT的大规模发展给有线运营商的基础视频业务带来前所未有的冲击,有线电视的主营业务正在面临巨大的挑战,为了应对IPTV、OTT视频对有线视频业务的冲击,提升用户体验,太原有线对在广电数据网络中开展面向多个终端屏幕的OTT业务作了尝试,这些终端包括机顶盒终端、PC终端、PAD终端和智能手机终端。从技术角度对多屏OTT平台的功能架构、技术方案以及各个子系统的功能作了较为详细的阐述,对系统所采用的关键技术和系统的安全性作了较为详细的分析,并在广电宽带网络的基础上,基于广电传输网络和海量电视内容,对多屏0TT平台的规划目标、总体架构与技术路线提出了建设方案。 相似文献
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提出了转化到极坐标中的蛇模型.通过把蛇模型转化到极坐标中,使轮廓的候选点得以更有序的排列.由于采用了动态规划法并在整个能量空间中搜索能量泛函的极值,算法对能量泛函的局部极值有较强的鲁棒性.所提出的模型不需要确定初始轮廓,可以用非迭代方法直接求解.与传统的动态规划法和贪婪算法进行了比较实验.结果表明,所提出的算法对极坐标中极点的位置不是很敏感. 相似文献
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