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1.
在点云的处理过程中,许多深度学习网络未能充分考虑局部点之间的复杂关系,导致大量空间几何信息丢失。针对该问题,提出了一个强化局部特征的网络,用于点云的目标分类和语义分割。该网络通过设计编码单元对点的多方向信息进行编码;通过注意力机制学习采样分组后形成局部点云的特征。同时提出了一种新的多维损失函数,结合使用交叉熵损失函数与中心损失函数作用于分类任务。在数据集ModelNet40和ScanNet上进行了大量实验,结果表明:该网络在点云的目标分类和语义分割任务上表现出较好的性能。 相似文献
2.
利用云模型进行数据分析和处理,以提高港口危险化学品应急能力评价的科学性。以深圳市相关应急预案及风险评估报告为基础,结合应急管理的四个阶段,构建由1个一级指标,4个二级指标,13个三级指标和104个评估项构成的危险化学品应急能力评价指标体系。以专家打分结果为数据样本,分别生成权重云模型、评价云模型和综合云模型,将综合云模型在Matlab中仿真模拟,得到云图;然后将此云图与标尺云图进行比较,得出应急能力水平。得到的评价结果为,深圳港危险化学品应急能力属于中等偏上水平。 相似文献
3.
4.
将风廓线雷达用于热带降水云体进行垂直探测,可以实时对热带地区降水云体进行较准确分类.通过对海口地区降水云系特征(2017年1月~12月)进行统计分析,提出一套基于风廓线雷达探测数据(回波强度、垂直速度和速度谱宽)的热带降水云体分类方法.以该方法为基础,结合天气雷达等观测资料,对2017年发生在海口地区的两次降水过程展开详细分析.结果表明:风廓线雷达具备较好体现降水云体垂直结构的能力,相比于天气雷达,风廓线雷达探测数据可以更精细地描述降水云系的变化趋势;相比于传统降水分类方案,采用以风廓线雷达探测数据为基础的分类方案可以提高对复杂降水类型识别的正确率;风廓线雷达可以更好地描述快速过境的高空微弱对流系统. 相似文献
5.
结构面间距是岩体稳定性和力学特性分析中的一个重要参数,在岩石力学、采矿工程、边坡监测等领域的数值计算中广泛应用.本文以岩体边坡露头为研究对象,基于非接触测量获得的三维点云数据,提出一种基于密度聚类的结构面细化分类方法;在结构面粗略分组提取的基础上,通过投影变换、散乱点拟合等算法,求得结构面间距和岩体体积节理数.设计开发了结构面细化分类及间距等参数计算与分析原型系统,实际案例分析表明,本文方法可有效实现结构面的自动细化分类,并能够计算出间距等相关参数,可为岩体质量分级和岩体稳定性分析等提供方法支撑. 相似文献
6.
廖智博 《科技情报开发与经济》2015,(6):31-33
简要介绍了云计算的发展历程及其核心思想,探讨了云计算对于图书馆整合及其运营与创新的重要性,分析了云计算使用中的安全和隐私问题,论述了云计算在降低碳排放方面的作用。 相似文献
7.
获取资源与服务性能的关系模型是在云环境中为服务合理分配虚拟资源的关键.然而,训练数据的规模往往显著影响这种非线性关系模型的准确率.针对现有方法不足,提出了将协同过滤推荐(CFR)和支持向量回归(SVR)相结合的服务性能动态建模方法(CSDM).该方法在服务部署与运行时同时训练两种模型,并选择二者中MAE占优的性能模型预测给定资源状态下的服务性能,从而保证预测精度.同时,CSDM引入择优阈值以降低模型训练代价.实验表明,CSDM在不同规模的训练数据上均有较高的预测准确率,且择优阈值对预测精度和建模效率具有显著影响. 相似文献
8.
目前BIM应用正处于初级阶段,为了对其应用效果进行量化处理,弱化评价的模糊性和随机性,依据项目在BIM平台下的施工质量协同控制特点,建立相应的评价指标体系,结合熵值法和OWA算子确定指标组合权重,提出了基于云模型的BIM项目质量协同管理绩效评价方法 .最后,结合案例,算出项目质量标准云与综合评价云的相似度,结果表明该项目的质量绩效等级为优. 相似文献
9.
由于水电建设工程量巨大,专业技术资质要求高,多家企业共同合作参与建设是水电建设项目的一个通用形式。而合作企业的实力强弱,目前尚无合理的评价方法。通过层次分析法确定评价指标权重,利用云模型实现用自然语言值定量表示定性概念,提出一种基于AHP与云模型结合的水电建设项目评价方法,并通过实例验证,结果表明本文方法可以针对不同情况分别做出评价,更为客观合理。 相似文献
10.
《河北经贸大学学报(综合版)》2018,(2):86-91
应用信息技术扩大优质教育资源覆盖面,建成互联互通的教育资源公共服务平台,以此为支撑促进教学评价和教研方式转变。借助互联网技术构建科学合理高仿真的"教学公司",设计Game-based、基于"云平台"和"大数据"的国际商务谈判实践教学"(涉外)商贸云平台",打造"政、校、企"联动育人生态系统,共同承担跨界人才培养的社会责任和历史使命,实现人才培养社会责任公担、资源共建共享的多赢目标。 相似文献