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一种基于能量函数的网页时间敏感性度量方法
本发明公开了一种基于能量函数的网页时间敏感性度量方法,属于数据质量的研究范畴,涉及时态 Web、网络信息质量评估、使用模式等技术领域。目前,Web 垃圾信息泛滥,数据质量低下已经成为普 遍现象。导致这一现象的一个重要原因是信息是时间敏感的,即信息是随着时间的推移而变化的。然而 不同信息的时间敏感程度是不一样的,为统一度量信息的时间敏感度,本发明根据 Web 用户对信息的需 求、信息量的增加和页面的链接关系三个方面对网页的能量进行度量,用能量的变化刻画网页的时间敏 感度。本方法可应用于网页质量评价和排序,也可应用于信息检索中,以提高检索结果的质量。
武汉大学 2021-04-13
基线策略并推导此基线策略的值函数的渐进闭式表达
随着高速无线网络和智能个人终端的普及,视频流内容在无线流量中占据的比例正在快速上升。该论文研究面对用户使用的大规模多天线网络,将视频和无线资源分配问题建模为一个无限阶段折扣马尔科夫决策过程。为解决此问题中的“维度灾难”,论文提出基线策略并推导此基线策略的值函数的渐进闭式表达。对上述表达式进行一步迭代可以获得更优的策略。当表达式中的部分统计参数(如用
南方科技大学 2021-04-14
学生函数计算器考试专用TY-82MS-3B厂家批发
(一)主要功能:双行显示,具有修改、插入、删除功能,重现功能,快速上下翻转,快速左右翻转,240种计算功能,10位数+2位指数显示,错误提示,9个变量,分数计算,百分数计算,答案存储,六十进制与十进制的换算,双曲/反双曲函数,常用及自然对数、指数、倒数、阶乘,随机数、π、小数位数、有效位数、舍入 (二)平方根、立方根、根、平方、立方,极坐标/直角坐标变换,度分秒计算,排列、组合,统计、回归计算,规格参数,重量:135g(含电池),机身尺寸:148mm*80mm*18mm,耗电:0.0002W,电源:一节AAA(7号/SUM-4),电池寿命:约有2年(每天使用一小时),操作温度:0℃-40℃  包装尺寸:152mm*88mm*24mm (三)此款计算器适合中学生使用,符合国标,行标JY/T0382-2007,塑料按键,有保护盖。
深圳市天雁电子有限公司 2021-08-23
天雁函数科学计算器中学生多功能计算器
主要功能:双行显示,具有修改、插入、删除功能 重现功能 快速上下翻转 快速左右翻转 240种计算功能 10位数+2位指数显示 错误提示 9个变量 分数计算 百分数计算 答案存储 六十进制与十进制的换算 双曲/反双曲函数 常用及自然对数、指数、倒数、阶乘 随机数、π、小数位数、有效位数、舍入 平方根、立方根、根、平方、立方 极坐标/直角坐标变换/双曲/反双曲函数 分数计算、百分数计算、度分秒计算 排列、组合 统计、回归计算 规格尺寸: 重量:135g(含电池) 机身尺寸:160mm*84mm*16mm 耗电:0.0002W 电源:一节AAA(7号/SUM-4) 电池寿命:约有2年(每天使用一小时) 操作温度:0℃-40℃ 包装尺寸:163mm*88mm*24mm 此款计算器为10+2显示函数计算器,符合国标、行标JY/T0382-2007,适合中学生使用,塑料按键,有保护盖
深圳市天雁电子有限公司 2021-08-23
多模态多特征融合的脑电信号分类与定位模型
北京工业大学 2021-04-14
一种按数据属性分类存放的混合存储方法及系统
本发明公开了一种按数据属性分类存放的混合存储方法及系统。 考虑到元数据在文件系统中所占空间小、访问频繁等特点,构建了一 种由硬盘驱动器和固态硬盘组成的混合架构,将文件系统中的数据按 数据属性分为数据和元数据,将数据存放在由 HDD 组成的 RAID5 中, 将元数据存放在由 SSD 组成的 RAID1 中,以达到将文件系统中的数 据和元数据分类存放到不同介质、不同阵列级别的设备的目的,提升 文件系统 I/O 性能和可
华中科技大学 2021-04-14
一种基于在线训练的视频运动目标分类方法与系统
本发明公开了一种基于在线训练的视频运动目标分类方法,包括以下步骤:(1)获取原始视频序列的所有运动目标;(2)对运动目标提取速度、面积等标记特征和高宽比等分类特征;(3)将速度特征大于速度高阈值的目标标记为“车辆”,速度特征小于速度低阈值的目标留作步骤(4)进行二次筛选;(4)对速度小于速度低阈值的目标中面积特征小于面积阈值的目标标记为“行人”;(5)将标记完毕的“车辆”目标和“行人”目标设为训练集,训练得到人车分类
华中科技大学 2021-04-14
城乡生活垃圾分类体系构建及关键技术推广应用
本项目围绕垃圾分类模式/方法及评价模型建立、农村易腐垃圾堆肥新技术开发、垃圾分类信息化技术及智能装备研发等进行关键技术研究,并集成团队研究成果研编了垃圾分类系列标准,构建了我国城乡垃圾分类体系并推广应用。 1、创建了垃圾分类新模式、方法和技术。基于社会化与专业化相结合的垃圾分类“双轨策略”理论,建立了生活垃圾分类“2+n”模式和农村生活垃圾“五类三段”分类模式;创建了垃圾分类的物元分析模型、投放方案灰色聚类比选模型及分类效果F-measure评价模型;结合农村易腐垃圾就近处理需求,研发了引风式静态堆肥技术和重力翻板式间歇动态堆肥技术及装备,在福建省明溪县胡坊镇和安徽省凤阳县小岗村进行了工程示范。实施垃圾分类制度对垃圾混合收运处理模式产生显著影响,垃圾分类后热值增加,每吨生活垃圾焚烧发电量上升约3%;与混合垃圾填埋相比,CO₂减排量接近80%。 图1 两型农村小型易腐垃圾(厨余垃圾)就地协同堆肥处理设施(左图为静态堆肥设施,右图为间歇动态堆肥装置) 2、研发了垃圾分类信息化技术及智能装备。将传统垃圾收运技术与信息化新技术相结合,研发了分类信息化管理平台,发明了具备溢满报警、感应开门、自动称重和容量监测等多功能的智能垃圾分类回收箱和溢满报警、快速升降的太阳能地埋式垃圾收集箱等系列智能装备,提高了分类系统效率与效能,在全国数以千计的县(区)街道广泛应用。应用案例垃圾无害化率100%,居民垃圾分类知晓率、参与率100%、厨余垃圾投放准确率88%。 图2 智能化垃圾分类投放/收运设施(左图为智能垃圾分类回收箱,右图为太阳能地埋式垃圾收集箱) 3、构建了城乡垃圾分类标准新体系。研编系列垃圾分类标准,就分类工作全范围、全过程提出了设施建设、设备配备、运行操作等全要素的规定与要求,是规范分类工作的基本依据;首次将农村垃圾堆肥原料和产品含水率上限值分别由60%、30%提升至65%、45%,增强了堆肥技术标准的适用性,扩展了堆肥技术的适用性;研编大件/园林/装修/餐厨/果蔬等垃圾分类系列标准,填补新兴垃圾标准体系空白,指导各行各业垃圾分类工作规范化进行。 图3 已发布实施的垃圾分类与收运处理标准(共计21项标准) 针对源头垃圾分类投放社会化特征明显、组织实施难度大和分类收运环节涉及原有收运系统向分类系统过渡的实际困难,研编、建立了的垃圾分类标准体系,正式发布实施国家团体标准21项,在编18项。在垃圾投放操作、设备运维、作业人员安全生产要求等方面进行了规定,保证了垃圾分类投放及收运过程的规范化和安全性;在数以千计的县区、街道、社区指导垃圾分类的稳步施行。 【技术优势】 1. 创建垃圾分类新模式、方法和技术,引领分类技术水平跨越式提升:率先提出垃圾分类“双轨策略”,实现垃圾社会化分类稳步推进和专业化分类技术水平跨越式提升;提出垃圾分类“2+n”模式,创建兼顾效率与可操作性的垃圾分类投放模型与效果评价指标体系。提出农村生活垃圾“五类三段”模式,解决农村垃圾分类的重点与难点;进行农村易腐垃圾就地协同堆肥处理,提高资源化、无害化水平。 2. 研发分类信息化技术及智能装备,实现安全、环保、精准、高效分类。开发垃圾分类全流程智慧运营、管理、监管平台,提高分类系统效率与效能;研发智能化垃圾分类收运设施装备,改善作业条件、提高工作效率;推广应用信息化技术及智能装备,加速推进分类制度施行。 3. 构建城乡生活垃圾分类标准体系,为全国范围内规范化推进垃圾分类工作提供依据。研编分类投放系列标准,规范/细化垃圾源头分类投放和收运操作要求;研编农村垃圾分类系列标准,提升农村垃圾分类处理水平;研编大件/园林/装修/餐厨/果蔬等垃圾分类系列标准,填补新兴垃圾标准体系空白。
华中科技大学 2023-05-08
基于同质块均值核类内协同表示的高光谱图像分类
该成果提出了一种基于同质块均值核类内协同表示分类方法。同质块均值核能够有效地为目标样本确定其邻域区域内的同质样本,并将目标样本和同质块内的样本与训练样本之间的相似度作为新的特征向量,在有效提高类别区分度和空间表征能力的同时,提升了特征生成的效率。其后在分类过程中,利用类内协同表示分类中的吉洪诺夫正则项加强测试样本和各个类别训练样本之间的相关性的同时进一步提高分类效率。 主要技术指标 不同数据集下的训练样本与测试样本数与在该训练样本集数量下的分类结果表现参阅表 1。 (1)相比于传统分类器 SVM,OA 提高了约 15%;相比于 JCR 方法,OA 提高了约 2-4%。 (2)该成果无需使用 GPU 资源在保证精度的同时有效提升了分类的精度和效果,同时在较少训练样本条件下仍能得到较好的分类精度和分类效果。同时有效降低了离散错分样本的数量,改善了过平滑的分类效果。参见表 1 与图 1。 (3)同时该成果特征提取方法有效提高了特征提取效率,参见表 2。 表 1.PaviaU 大学数据的训练样本选取与分类结果 表 2. 不同窗口大小下的特征生成时间比较
西安电子科技大学 2023-04-19
一种基于随机蕨的自举学习方法及其分类器
本发明提供了一种基于随机蕨的自举弱学习方法及其分类器,本发明属于计算机图形识别技术领域。图形识别通常采用弱分类器的加权、高斯概率分布的均值距离来判别正负样本。或采用分类树作为弱学习器,用误差测度减少最大化的划分准则划分节点,然后将这些弱分类器提升为强分类器。但是,这些弱学习方法要么收敛速度慢,要么准确率不够高,要么计算效率低。本发明选择图像特征和构造随机蕨、基于随机蕨的弱学习方法、基于随机蕨的弱学习方法、构建弱分类器、结果分类器等步骤可以很好地解决成像环境复杂且对运算量要求严格的图像模式识别,实现快速收敛和高效的自举弱学习方法,得到实时处理且准确率高的分类器。主要用于各种模式识别场合。
西南交通大学 2016-10-20
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