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为探索深度学习理论在视频图像帧间运动补偿问题中的应用,提出一种用于视频图像帧间运动补偿的深度卷积神经网络。该网络由卷积模块和反卷积模块构成,可以处理不同分辨率输入图像并具备保持较完整图像细节的能力。利用具有时序一致性的视频图像序列构造训练样本,采用随机梯度下降法对设计的深度卷积神经网络进行训练。视觉效果和数值评估实验表明,训练得到的网络较传统方法能更有效地进行视频图像帧间运动补偿。 相似文献
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片上网络(Noc)是一种新兴的以包交换为通信方式的芯片互连结构。NoC的互连问题可以抽象为在有障碍曼哈顿平面生成最小森林的图论问题,本文提出了一种新型的NoC互连算法,该算法通过对连线边长权重进行更改后再调用最小生成树算法,并针对连线冗余进行修正。实验表明,该算法使得片上网络的全局连线长度最小,从而解决传统片上总线结构中连线延时长、信号完整性差等缺点。 相似文献
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The Political Economy of Military Spending in the United States, Alex Mintz (ed), London and New York: Routledge, 1992, pp x, 334; ISBN 0–415–07595–5 Penser La Guerre, Penser L'Economie, Christian Schmidt, (Paris: Odile Jacob, 1991), 350p. Military Production and Innovation in Spain, Jordi Molas‐Gallart, Chur (CH): Harwood Academic Publishers, 1992, pp. vii, 212; ISBN 3–7186–5280–3 相似文献
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周晓磊 《国防科技大学学报》2014,36(3)
摘要:本文针对在初始的部署条件下不可定位的无线传感器网络,提出了一种分布式的面向定位的网络调整方法,称为LODA方法。该方法通过节点所处的路径信息判别确定该节点的调整策略,从而使得初始状况下不可定位的网络达到可定位条件。LODA方法仅需调整约11%节点就能够将稀疏的网络调整至可定位,较当前最好的网络调整方法减少了约40%。此外,本文所提出的方法采用分布式的执行策略,从而将定位所产生的通信负载和能耗均衡到网络中的多个节点,克服了先前集中式方法的可扩展性限制。大量的仿真实验结果表明,LODA方法较现有方法而言具有更高的执行效率。 相似文献
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在复杂网络中发现和刻画社区结构是近年来复杂网络研究的重点方向之一。提出了一种社区挖掘的新思路,即根据力导向模型的原理,通过计算社区与节点之间的作用力来决定节点的社区归属。根据该思路设计了基于力导向模型的算法框架FDCD(Force-directed Community Detect),并利用FR模型、KK模型、LL模型和Q模型进行了验证。实验表明,基于FDCD算法框架的多种不同算法不仅能较好地识别社区结构,而且基于LL模型的FDCD算法达到了线性计算复杂度,能适用于大规模网络的社区挖掘。 相似文献
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针对现行评价方法存在的问题,本文提出了一种基于BP神经网络的装甲战斗车辆性能指标需求方案评价方法。首先给出了装甲战斗车辆性能指标需求方案评价的指标体系,然后阐述了基于BP神经网络的装甲战斗车辆性能指标需求方案评价步骤,最后给出示例证明了方法的可行性。研究表明,该方法能够降低评价过程中人为因素的影响,从而提高了装甲战斗车辆性能指标需求方案评价的准确性。 相似文献
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邵秀耘 《武警工程学院学报》2012,(3):18-21
随着网络时代的到来,网络已经渗透在人们生活的方方面面。由于网络在信息传播上具有快捷性、无限性、多元性、虚拟性和匿名性等复杂性的特点,从而使得传统思想政治教育在网络环境下面临着许多新的挑战。思想政治教育工作者应该趋利避害,积极探索网络环境下思想政治教育的有效对策。 相似文献