基于超像素分割的视差图像拼接研究

来源 :广西师范大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:op0034
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近年来,随着农药的过度使用,绿色无公害产品越来越少,环境问题日趋严重。本文利用高效安全无污染的生物制剂褐藻寡糖外源喷施黄瓜幼苗,将黄瓜幼苗分为喷施组和未喷施组;再配制不同浓度(0.05%、0.1%、0.2%、0.3%、0.5%、)的褐藻寡糖溶液喷施黄瓜幼苗。对黄瓜幼苗的生长指标,抗氧化酶活性及抗氧化酶相关基因、WRKY基因家族对褐藻寡糖应答情况进行测定。旨在探究不同浓度褐藻寡糖对黄瓜的生长、产量及
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在三维网格模型的研究和分析中,三维网格模型分割是较为常用的方法。随着三维采集技术的发展,在虚拟现实技术、动画技术、生物学、医学图像扫描等应用领域中,三维模型分割算法的研究也越发受到重视。目前,聚类逐渐成为三维网格模型分割的主流方法并且机器学习和深度学习也逐渐融入到三维网格模型分割当中。在这种趋势下,三维网格模型分割依然存在以下问题,首先用来描述模型表面特征的特征描述子容易受模型姿态变化所影响,从而
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社交媒体已经发展成不可或缺的交流工具,文本数据一直呈指数增长,如何管理和利用这些庞大的文本数据已经成为是一个巨大的挑战问题。采用机器学习方法对文本分类管理和挖掘利用是一种有效的自然语言处理手段,也是近20年来的研究热点。最近,神经网络模型已经被证明能够有效地从文本数据中提取重要的特征,很多学者采用神经网络模型提取欧氏空间数据的特征并广泛用于实际应用中的文本分类。不过,大多数实际应用场景中的文本数据
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近邻传播聚类(Affinity Propagation,AP)算法是聚类领域的一种新型聚类算法。其广泛应用于计算机视觉和计算生物学领域,能够帮助研究者对动植物进行精确分类,对种群结构产生更好的认识等。然而,当数据集中含有个人敏感信息时(如顾客消费记录,收入等),面对有一定背景知识的攻击者,聚类过程中可能会引起个人敏感信息的泄露。如何在聚类过程中对敏感信息进行保护,同时又能保证聚类结果的效用性是一个
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区块链作为一项革命性技术,解决了多方参与下的共识问题,为各行业带来了新的发展机遇。然而,区块链的交易吞吐量限制了区块链的发展,并且现有区块链的交易传播速度远低于区块传播,这危害了区块链的安全。机器学习在许多方面都有着优异的表现,但是依赖于一个中心的第三方软件更新服务,这阻碍了多方联合培训模型和软件开源共享。机器学习需要算力支持,且具有不可预知、可验证的特点,有希望取代哈希算法作为工作量证明。不过机
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近年来随着移动通信技术的发展,无线通信网络中的移动设备数量呈爆发式地增长,随之出现了大量的新兴互联网应用,尤其是移动视频业务的快速发展,导致视频数据产生的流量在通信网络中所占比例越来越大。在以高带宽消耗视频文件作为服务访问热点的场景中,传统的云计算模式受限于回程链路的带宽容量,难以同时响应大规模的视频请求,导致网络拥塞,响应时延过长等情况频繁出现。为了克服现有网络架构的局限性,研究人员提出了在网络
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