基于梯度的帧内自适应深度决策算法

提出了一种基于梯度的帧内候选模式裁剪算法,通过自适应深度划分并利用空间信息来简化帧内预测过程,大大减少了计算复杂度.实验结果显示,所提出的算法对比HM16.7,可以减少35.25%的计算复杂度,且只有极小的编码效率损失.     

基于FSCD-CNN的深度图像快速帧内预测模式选择算法

针对3D-HEVC的多视点视频加深度图的编码格式和四叉树编码结构所带来的编码复杂度问题,提出了一种深度图像快速帧内预测模式选择算法。首先,从深度视频序列中以最优的深度图最大编码单元（largest coding unit,LCU）划分深度为标签获取训练集;其次,构建了适用于LCU的Cu深度快速选择卷积神经网络（fast selecting Cu’s depth-convolutionalneural network,FSCD-CNN）;最后,对深度图LCU进行划分深度预测,跳过部分编码模式决策,实现最佳LCU划分。实验结果表明,与相关文献对比,所提算法在保持了编码性能的同时平均减少了15%的编码时间,实验验证了其有效性和可靠性。     

江西省普通高校大学生体育意识及行为现状分析

采用文献资料法、问卷调查法、数理统计等方法,对江西省部分高校大学生体育意识及行为进行调查和分析.结果表明:大多数学生能够正确认识体育锻炼的重要性,但也反映出锻炼无目的性和不注重科学锻炼方法等问题.     

800m跑“以速度训练为核心”教学理念的再认识

采用文献资料法、分析比较法及数理统计等方法,对当前800 m跑"以速度训练为核心"教学理念进行了再认识,提出了训练方法的新见解.认为:在800 m跑中贯彻"以速度训练为核心"的训练模式,充分发展运动员的速度耐力,显著提高其耐乳酸能力,是今后800 m跑训练的发展趋势.