出租车博物馆

你收集物品吗?收集物品是一种很普遍的爱好,而且大家会收集许多不同的物品。他们可能会收集硬币、邮票或鞋子,但李先生收集的物品却很不寻常。他收集和出租车有关的各种东西,他收集出租车零件、出租车鞋、出租车服装、出租车包以及其他更多的东西。他把自己的收藏放在一座名为“出租车博物馆”的地方,这是全世界第一个以出租车为主题的博物馆。     

结合结构学习的多头密集连接图池化模型

目的:利用图神经网络，构建带有结构学习的多头密集连接图池化模型并用于图分类任务。方法:首先，用图卷积神经网络提取节点的初始特征。其次，用多头密集连接网络学习节点重要性得分，并根据得分进行节点采样得到池化图。之后，对池化图中的节点进行结构学习，以保证图结构的完整性。最后，将学到的图表示放到分类器中，完成图分类任务。结果:与其他图分类模型在七个广泛使用的数据集上进行实验对比，我们构建的模型在五个数据集上的分类结果达到最优。结论:结合结构学习的多头密集连接图池化模型在图分类任务中具有先进性。     

给排水常用管材分类使用探讨

在进行给排水的安装工作期间,对于所用材料的尺寸、规格和品质的标准要求是非常高的,但是当前在安装期间对于材料的选取上还是存有一些问题的。部分施工机构贪恋眼下的小利,采用伪劣的建材替换高品质的建材,另外还有相关工作人员对于建材的管理不到位,使得伪劣的建材流入施工场地并用于建设,致使给排水工程中存有大量的品质问题,例如,水管爆裂、阀门无法关紧等,干扰了居民的正常使用。基于此,本文主要对给排水常用管材分类使用进行了有效的分析,希望可以为相关工作学者提供一定的参考。     

云计算设备中的大数据特征高效分类挖掘方法研究

云计算设备中的大数据分类挖掘是现实模式识别和智能控制的基础,传统方法中对云计算设备中的大数据挖掘采用拓扑结构网格分区挖掘算法,不能有效提取大数据的细节特征,分类的准确性不好。提出一种基于分数阶Fourier变换特征匹配和K-L分类的云计算设备中的大数据特征高效分类挖掘算法。进行云计算设备中大数据存储机制体系分析,采用分数阶Fourier变换进行云计算设备中大数据特征提取和大数据特征匹配,基于K-L变换,选择最优的路径进行分类空间导引,构建了K-L大数据特征分类器,进行云计算设备中的大数据特征分类挖掘。仿真结果表明,采用该算法进行云计算设备中的大数据特征分类挖掘,特征分类挖掘的准确度较高,能量开销较少,效率较高。     

海绵城市建设助力拓展幸福空间-中建二局三公司云南玉溪第二幼儿园海绵项目建设回顾

“我们幼儿园可好了,刚下完雨就可以在操场做游戏啦。”“还可以用收集起来的雨水给我们垂直绿墙上面的植物浇水。”……云南省玉溪市“海绵城市”建设初见成效,学校老师孩子点赞“大海绵”功能神奇。记者来到玉溪市第二幼儿园,校园内红、黄、蓝搭配的彩色透水混凝土围绕学校铺设了一圈;小木桥下,净化雨水的石子整齐地堆放着;房檐边,排水管道垂直通向截流管道,即是存水“神器”;长满各种花草的垂直绿墙,使用雨水收集桶进行浇灌的儿童“环保课堂”成为孩子们亲近自然的第二课堂。……几乎每走一步,就有一处海绵城市建设的理念融入其中。     

改进HSR-FCN的服装图像识别分类算法研究

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%。