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近现代建筑遗产保护与再生设计方法探讨——以南京青石街项目为例
【机 构】
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东南大学
【出 处】
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东南大学
【发表日期】
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2020年期
【基金项目】
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其他文献
数学应用题是以自然语言为基础,基于任何学科领域(数学、物理、化学、生物等)的任何数学问题。由于数学应用题类型多样、复杂程度不一,解决这些用自然语言描述的问题,需要对表达式和答案进行适当的推理。因此,自动数学应用题解算器的设计一直是将人工智能应用到教育领域的热门话题。近年来,顶级的数学应用题解算器大多都采用深度学习方法,然而,它们大都存在忽略数据预处理的重要性,缺乏对数学应用题文本数据的时序性考虑等
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特征选择是数据降维的一种常用方法。在信息爆炸的现代社会下，如何设计一个有效的特征选择算法来处理如基因数据、数据流等数量庞大、形式多样的数据是一个长期的任务，也是未来一段时间机器学习领域中的热点问题。目前特征选择的研究热点及趋势主要集中在两个方面：一是研究特征与类之间的关联性，如在基因表达式分析上，特征选择的目的是找出所有与类别相关的特征，这些特征的变化很可能会导致某些疾病的发生。但是目前的很多特征
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特征选择技术的快速发展使学习模型能够更快速、更准确的从高维数据中提取具有重要性和相关性的特征，已经广泛应用于机器学习、图像处理、文本分类和模式识别等多个重要领域。K近邻（K-nearest neighbors）算法是一种无参数的简单算法，具有对异常值不敏感的优势。近年来，它也被用于特征选择方法的研究中。然而，目前的研究工作仍存在以下问题：首先，已有结合K近邻的模型大多数在对测试样本的类别进行判定时
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随着计算机以及移动设备的快速崛起,文本图像以及照片承载着越来越多的重要信息。但是,文本图像的质量降低问题却越来越突出,比如图像模糊、图像污损、拍照抖动以及图像压缩等原因造成的图像质量降低,本文主要解决降质问题中的文本图像模糊问题。近年来由于深度学习的快速发展,特别地,随着计算机视觉的飞速发展,基于深度学习解决常见图像降质问题的方法也越来越多,但是在文本图像去模糊领域依然缺少一种可靠的解决方法以及相
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随着中国经济的快速发展，人们生活水平不断提高，各类大型的人员密集的公共场所也日益增多。人群聚集的机会增多，给公共建筑内行人安全提出了更高的要求。如果行人设施的结构设计或者疏散管理出现问题，不仅会造成行人拥挤堵塞，甚至会导致事故的发生。因此，关于行人疏散及行人运动行为等方面的研究已成为交通工程领域的一个重点研究方向，同时具有重要的社会意义。其中，关于行人流宏观和微观模型研究成果丰富，但行人流介观模型
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随着经济社会的发展特别是科技水平的不断提升，占地球表面71%的海洋日益受到世界各国的重视。遥感因具有覆盖面大、观测频率高、全天时、全天候等优势，已成为海洋监测的重要手段。获取海面高程(Sea Surface Height，SSH)测量数据是海洋遥感的一个重要任务，也是掌握海洋战略环境状态和海洋灾害预警的重要信息支撑。当前海面高程测量主要采用传统雷达高度计，沿卫星运行轨迹实现一维高程测量，由于轨道间
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伴随“互联网+”概念的提出，信息化在社会生产生活中起到的重要作用日益深入人心。其中网络作为促进信息流通的重要载体与具体手段，扮演着核心角色。随着新的网络范型不断出现，网络维度由最初的陆基网络扩展到了海基网络、空基网络以及天基网络。网络在越来越重要的同时，其具体表现形态变的越来越复杂。因此，如何持续保证底层网络的正确性，为上层应用提供可靠性保障，不仅在网络工程、网络运维中占有重要地位，在网络理论的学
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雾计算通过在网络边缘扩展云数据中心所提供的服务，使得用户能够就近分析并处理数据，降低了服务响应的延迟，缓解了主干网络的数据拥塞，弥补了云计算的不足，为万物互联下的实时性应用和服务提供了基础。 任何基于网络的分布式应用在投入生产环境之前，必须经过长期的反复测试，雾计算应用也不例外，但是目前仍缺乏专业的雾计算实验平台。大部分研究者依靠模拟或仿真工具来进行实验，结果的真实性和准确性存在很大问题，所以设
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