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提出零温时空到任意的有限温度时空的普遍坐标变换,并指出该坐标变换是导致稳态时空Hawking辐射的充分必要条件.证明坐标变换的虚时频率与辐射温度的关系,认为坐标变换的虚时周期性是产生Hawking辐射的根本原因. 相似文献
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针对时空上下文(STC)目标跟踪算法在高分辨率视频卫星影像中,目标经过复杂背景时跟踪准确度过低的问题,提出了适用于视频卫星影像数据的改进型时空上下文目标实时跟踪算法。该算法结合感知哈希算法对STC目标跟踪算法中置信图模型加以改进,以提升跟踪算法的目标定位精度,使用帧间学习率自适应更新方法以提升跟踪算法准确度,使用固定目标尺度方法提升跟踪速度以确保算法实时性。对"吉林一号"系列视频卫星影像进行仿真实验,实验结果表明所提算法在保证实时跟踪速度的同时,克服了视频卫星影像中复杂背景对目标跟踪算法的干扰,实现了针对高分辨率视频卫星影像实时的精准目标跟踪。 相似文献
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提出一种基于主题模型的人体动作识别方法。该方法首先提取时空兴趣点(STIP,space-time interest point)来描述人体运动,然后提出使用慢特征分析(SFA, slow feature analysis)算法计算兴趣点梯度信息不变量最优解,最后使用概率潜在语义分析 (pLSA, probabilistic Latent Semantic Analysis) 模型识别人体动作。SFA计算的梯度不变量最优解可以表示时空兴趣点固有特征,能够无歧义反映时空兴趣点在空间及时间方向上的信息。同时,针对pLSA隐性主题正确性无法保证的缺点,算法将主题与动作标签“一对一”相关,通过监督方式得到主题,保证了训练中主题的正确性。该算法在KTH人体运动数据库和Weizmann人体动作数据库进行了训练与测试,动作识别结果正确率分别在91.50%和97%以上。 相似文献
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城市交通流量预测对交通管理和公共安全具有重要意义。然而,交通栅格流量数据中的规律在时刻变化,在城市中存在全局范围的时空间关系,并且不同特征通道在每个城市区域上有不同的重要性。为解决这些挑战并做出更准确的预测,设计了一种新颖的时空神经网络模型——3D通道注意力网络(three-dimensional channel-wise attention networks,3D-CANet)。提出一个3D通道内注意力(three-dimensional inner channel attention,3D-InnerCA)单元来动态捕获各个通道中不同的全局时空相关性,同时设计通道间注意力(inter channel attention,InterCA)单元来自适应地重校准每个区域上不同特征通道的贡献。在3个真实交通栅格流量数据集上的实验结果表明,3D-CANet模型的预测能力优于其他对比方法,证明了模型的有效性。 相似文献
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根据查询谓词的相似性来实现计算共享是数据流查询优化的主要策略之一,主要针对时空数据流中基于滑动窗口的范围聚集问题进行查询优化,采用时间片段和空间片段分别描述滑动窗口之间和空间范围谓词之间的重叠。提出基于时空分片技术将时空数据流元组分成互不重叠的时空片段。范围聚集查询首先基于时空片段生成中间结果,然后根据查询条件与时空片段的映射关系生成查询结果。实验表明,提出的时空分片策略能大大提高时空数据流中范围聚集查询的性能。 相似文献
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根据非稳定流的一维流动理论,对圆锥形管道中的瞬变流动进行了分析,推导出了适用于圆锥形管道的连续性微分方程和运动微分方程,给出了这两个方程的有限差分解法,同时对计算结果进行了相对误差的对比分析.分析结果表明,采用该文的方法来进行分析计算可以有效地减小误差. 相似文献