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1.
2016年3月9日,是一条历史的分界线。未来的世界将会永远记得这一天,围棋程序阿尔法狗(AlphaGo)战胜了世界冠军李世石,宣告人类社会遇到了千年未有之大变局:工业革命把人从体力劳动中解放出来,而信息革命有可能解除人类智力劳动的必要性。在大数据和人工智能的时代,物理还能做什么? 相似文献
2.
利用传统支持向量机(SVM)对不平衡数据进行分类时,由于真实的少数类支持向量样本过少且难以被识别,造成了分类时效果不是很理想.针对这一问题,提出了一种基于支持向量机混合采样的不平衡数据分类方法(BSMS).该方法首先对经过支持向量机分类的原始不平衡数据按照所处位置的不同划分为支持向量区(SV),多数类非支持向量区(MNSV)以及少数类非支持向量区(FNSV)三个区域,并对MNSV区和FNSV区的样本做去噪处理;然后对SV区分类错误和部分分类正确且靠近决策边界的少数类样本重复进行过采样处理,直到找到测试结果最优的训练数据集;最后有选择的随机删除MNSV区的部分样本.实验结果表明:方法优于其他采样方法. 相似文献
3.
针对正交频分复用水声移动通信中频域变采样技术联合信道稀疏度检测的多普勒估计算法在冰水混合区复杂信道环境下多普勒估计效果欠佳且计算量大的问题,提出了一种改进的多普勒估计算法。采用时域重采样技术对信号进行不同压缩因子的补偿,避免了频域变采样技术中的高阶快速傅里叶变换运算,从而降低了算法复杂度。利用梳状导频位置向量结合时域变采样技术更准确提取的导频子载波,进而获得更加精确的信道估计和信道稀疏度检测结果,提高了多普勒估计精度。仿真结果和冰下试验结果表明,与原始算法相比,改进的方法在冰水混合水域复杂多径时变信道环境下可以有效实现对信号多普勒畸变的跟踪并且计算量显著下降,能够保障正交频分复用水声移动实时通信。 相似文献
4.
旅游文本大数据以其方便、快捷和低门槛的特点为游客情感计算提供了极大便利,已经成为旅游大数据的主要来源之一。基于大数据理论和情感理论,以文本大数据为数据源,在全面梳理国内外情感计算相关成果的基础上,利用人工智能中的逻辑/算法编程方法、机器学习方法、深度学习方法对旅游文本大数据进行挖掘,探索最佳的基于文本大数据的游客情感计算方法。研究发现:(1)基于情感词典的游客情感计算模型,其核心是构建情感词典和设计情感计算规则,方法简单,容易实现,适用语料范围广。(2)机器学习,用统计学方法抽取文本中的特征项,具有非线性特征,可靠性较线性特征的情感词典方法高。(3)基于深度学习技术的游客情感计算,效果良好,准确率在85%以上。训练多领域的文本语料易于移植,实用性强,且泛化能力好,较适合大数据时代游客情感计算研究。 相似文献
5.
针对双模态红外图像在融合时异类差异特征两两合成出现信息冗余导致所选择的融合算法相互冲突,造成融合效果差甚至失效的问题,提出了一种基于可能性信息质量合成的双模态红外图像融合算法选取方法。首先计算双模态红外图像多融合算法下不同差异特征的融合有效度,利用可能性框架得到对应的可能性分布向量子集;其次计算向量子集的信息量和可信度,并对多个向量子集进行加权合成;然后构建基于信息质量的排序函数,得到每种融合算法下的非支配子集;最后构建多融合算法得分函数的联合分布对多种融合算法优化选择。实验结果表明,将基于质量来整合多个差异特征的方法运用于双模态红外图像融合算法选取中,所选出的融合算法在加权综合指标上高于其他算法均值55%以上,证明了本文方法的有效性和合理性;由多组实验算得本文方法平均耗时10.083 s,在时间效率上也符合实时图像融合应用的工程需求。 相似文献
6.
基于太赫兹波的非电离、非侵入性、高穿透性、高分辨率和光谱指纹特征,太赫兹光谱技术在生物医学领域具有巨大潜力。基于太赫兹光谱技术和不同的分析算法,不同研究小组实现了对混合物样品的定性、定量识别。然而,实际的生物混合物样品中通常包含水在内的不同成分,进而导致光谱的信噪比较差,导致最终的光谱分析结果误差较大。对于此类问题,降噪算法和重构算法是比较有效的解决办法。这些算法通过去除光谱数据中的无效信息或提取其中的有效信息来达到提高光谱信噪比的目的,最终结合分析算法实现对生物样本的高精度定性和定量识别。本文对近五年来应用于太赫兹光谱技术中的主要算法进行了归纳介绍,并总结了它们的优势和缺点。 相似文献
7.
针对红外与可见光图像融合的实时性要求,介绍了一种解决目前高清或超高清多源图像拉普拉斯金字塔图像融合算法的实时实现方法。基于视频数据流设计了拉普拉斯金字塔并行流水线处理结构,分析了各流水线之间的时延及优化思路。通过片上缓存的方式补偿时延时间差,实现了算法的流水等长,保证了处理数据的完整性。该方法可以在赛灵思7系列及以上的可编程门阵列(field programmable gate array,FPGA)芯片上实现双通道1080×1920@60 Hz视频图像的5层拉普拉斯金字塔融合。实验结果显示,该实时并行处理方法融合效果良好,一帧图像的融合仅需10.535 ms,处理时延小于1 ms。 相似文献
8.
近年来,二维材料由于其独特的性质而受到了广泛关注。在制备二维层状晶体的各种方法中,机械剥离法获得的薄层二维材料晶体质量高,适用于基础研究及性能演示。然而用机械剥离法从衬底上获得的材料具有一定的随机性,可能包含了少许相对较厚的部分。实现对这些二维薄层材料有效、快速且智能化的表征有利于促进二维材料性能的进一步研究。提出了一种基于深度学习的表征方法,通过搭建的编解码结构的卷积神经网络语义分割算法,可以根据光学显微镜图像进行分割和快速识别二维材料纳米片。卷积神经网络作为深度学习在图像处理领域中的典型算法,能够对光学显微镜图像中的复杂信息进行特征提取。首先采用机械剥离制备MoS2纳米片样本,通过光学显微镜采集高光谱图像并对样本进行标记,根据样本的厚度范围标记出不同的区域,对标记后的图像进一步处理,包括图像的颜色校准和剪切操作,得到用于网络训练和测试的数据集。针对光学图像中二维纳米薄片存在的低对比度、碎裂等特点,编码时加入残差结构和金字塔池化模型,有助于特征信息的提取;解码时融合编码路径中提取的浅层特征信息,以提高网络分割精度。实验中采用带权重的交叉熵损失函数解决类别数量不平衡问题和采用数据增强扩大数据集。对训练后的网络测试结果表明,模型像素精度为97.38%,平均像素精度为90.38%,均交并比为75.86%。之后通过迁移学习成功地对剥离的单层和双层石墨烯纳米片样本进行了识别,均交并比达到了81.63%,表明该方法具有普适性。通过MoS2和石墨烯纳米片的识别演示,实现了深度学习在二维材料的光学显微镜图像中的成功应用。该方法有望在更多的二维材料上得到扩展并突破自动动态处理光学显微镜图像的问题,同时为其他纳米材料的高光谱图像处理提供参考。 相似文献
9.
基于G4方法, 计算了1,3-丁二烯框架燃烧反应机理中102个物种的热力学数据, 并考察了振动非谐性、 频率校正因子以及受阻内转动对结果的影响. 结果表明, 考虑振动非谐性或采用不同的频率校正因子, 对热力学数据的影响不大; 考虑内转动后, 对热力学数据有较大影响. 而且考虑内转动后, 得到的热力学数据与实验热力学数据吻合得更好. 用所得热力学数据模拟了1,3-丁二烯的绝热燃烧温度以及点火延迟时间, 结果显示, 要得到可靠的绝热火焰温度, 对小分子(如CO和CO2等)的热力学数据需要采用实验结果. 将用所得热力学数据模拟得到的点火延迟时间, 与机理本身的热力学数据所得点火延迟时间进行对比, 二者差别显著, 表明所得热力学数据主要通过改变一些反应的逆反应速率常数来影响点火延迟时间. 进一步确定了用所得热力学数据对点火延迟时间有显著影响的一些物种. 相似文献
10.
STREAM教育属于典型的跨学科教育形式,在学科融合的背景下,基于STREAM理念视角解决实际问题,注重在实践过程中培养和增强学生的批判思维与解决问题的能力,提升跨学科和创造性思维,使学生成为具有科学创新和革新精神的全面发展的人。融合STREAM理念开发初中化学教学案例,并将其应用于教学中,通过使用原创教学案例“水的组成”进行实践教学,研究其对教学效果及学生化学核心素养的提升作用;在实践过程中设有实验班与对照班,通过纸笔测试和问卷调查进行数据收集,结果显示不管在知识掌握度还是素养养成和促进方面,实验组都明显优于对照组,这说明融合STREAM理念对化学的教与学都具有积极作用。 相似文献