运用图像重构误差控制的骨架简化方法

将贝叶斯模型方法运用于基于图像重构误差控制下的骨架简化问题,通过建立平衡算法实现重构精度与骨架简化的平衡统一.在算法的设计中,通过对骨架分支级别的设置,运用重构误差和骨架简洁度两个控制参数以及平衡算法,在骨架主轴的基础上通过添加相关各级别的骨架分支,实现对骨架分支的优选,最终获得图像的最优近似骨架.实验结果表明:本算法对于边界扰动具有较好的鲁棒性,与其它方法相比,本算法复杂度较低,运算速度更快,得到的骨架也更简洁.     

美国研制能思考在机器人

<正>谷歌公司正与牛津大学的两支人工智能研究小组合作,研制先进的类人机器人。第一支研究小组的任务是帮助机器人更好地了解用户的想法和意图,第二支研究小组的任务是通过深度学习技术提高机器人的视觉识别能力。据国外媒体报道称,谷歌正在研制一种模拟人类大脑的超快量子芯片,这让搜索和软件更加直观。被谷歌收购的人工智能创业公司Deep Mind联合创始人、谷歌工程部副总裁杰米斯·哈萨比斯在博客中表示:"对于当前的人工智能研究来说,这无疑是一个非常令人兴奋的时刻。我们在很多方面不断取得进步,其中包括图像识别和语言理解能力。我们很高兴地宣布与牛津大学展     

一个加权的Erdoes—Mordell型不等式的指数推广

考虑了作者在文献[1]中给出的一个加权Erdoes—Mordell型不等式的指数推广，得出了两个类似的结果．提出并应用计算机验证了一个更一般的猜想。     

借用平抛运动辨析矢量、标量的求和

我们知道，矢量的合成遵守几何法则(平行四边形定则或三角形法则)；而标量的合成遵守代数法则。但在平时的教学中却发现许多同学对矢量遵守的平行四边形定则心存疑虑，解题时不能很好地应用。甚至有的同学在对标量求和时错误地应用了平行四边形定则。下面我们借用一道平抛运动的习题，来对上述问题作一辨析。     

卡尔达诺的构造性几何证明

基于对《大术》第7章关于三项方程变换法则的几何证明的构造性特点分析,总结了卡尔达诺的构造思想,并按照其方法把他针对三项三次方程的证明自然地推广到一般三项方程.由此认为,卡尔达诺在《大术》中的几何证明大多区别于经典的综合证明,而属于以分析为基础的验证.他对涉及高次方程的几何证明一般是通过具体例子来展示一般方法,但是,他针对特殊情形的证明方法具有一般性.另外,在方法论上指出,古证复原方法也适用于历史上存在的几何证明.     

木材在机械加工中崩茬的控制

在木材的机械加工过程中，崩茬是比较容易出现的制造缺陷，如何有效的控制崩茬问题的出现是非常重要的。本文主要分析崩茬的原因以及平行四边形法则在控制崩茬问题上的应用。     

关于在2—距离空间中集值映射不动点(续)

本文系上篇论文[3]的续篇。在其中,进一步论述了2—距离空间中集值映射不动点的一系列结果。     

新视觉看直径为1的圆

在具体研究问题时可以借助基本圆将几何问题转化为三角问题来思考,也可以把三角问题转化为几何问题来认识,从而实现三角函数与几何图形之间相互转化,发挥各自解决问题的优势。     

希多夫法测定离子迁移数的改进

本文介绍对希多夫法测定离子迁移数实验方法的改进。新方法在节约实验经费,简化操作步骤提高实验结果的重现性诸方面取得了良好的效果。     

三角形速度场解析平面变形辊拔与辊挤

文章对平面变形辊拔与辊挤问题建立了运动许可的三角形速度场并获得上界解析解。该解与 Avitzur 以连续速度场得到的上界解进行比较表明,有时本文解法可得到更低的上界值。