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我市召开县(区)人武部党委第一书记党管武装工作述职会
【出 处】
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汉中日报
【发表日期】
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2020年01期
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随着互联网科技的迅猛发展,网民数量和上网时长日益增加,特别是“互联网+”战略的推进,互联网已日益成为公众日常工作、生活、学习不可或缺的平台和助手,深刻地改变着人们的生活方式、行为方式和价值观念,随之产生了蕴含着丰富信息的用户网络行为数据。分析网络用户行为可以深入挖掘用户的行为偏好和性格特征,不仅对社会学、安全领域等有着理论价值,而且对于网络信息、动态监控和威胁预警等应用具有实际意义。现阶段,针对网
近年来,随着神经网络的不断发展,以深度学习为基础的各类目标检测算法应运而生,并广泛应用于行人检测、目标追踪和无人驾驶等领域。YOLO目标检测算法因其检测速度快而成为实时目标检测技术中的研究热点。而目标检测所应用的公共场所监控画面、医疗影像结果以及防空预警中的红外摄像等,普遍为黑白图像,为了突出黑白图像中的检测目标,对图像着色技术也有很强的应用需求。本文针对YOLO目标检测算法和着色技术进行研究,主
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具有间隙约束的模式匹配能够用来计算模式的支持度,是序列模式挖掘的重点与基础,在生物信息检索、市场营销、时间序列预测等领域具有重要的意义。模式匹配包括精确模式匹配和近似模式匹配,在现实生活中,相对精确模式匹配,近似模式匹配允许存在一定的数据噪音,更具一般意义。具有间隙约束的模式匹配往往建立在各种约束条件下,其中无重叠约束在精简计算的同时,保留了有价值信息,具有更强的表达能力。无重叠约束允许任何两个出
近年来,随着风电场的建设规模不断扩大,风机部件的高频率故障严重阻碍了风电行业的发展,通过优化维护策略来降低运营维护成本成为迫切需要。仅通过人力进行风力发电场的运维工作,不但费时费力而且效率和精度没有保障。因此本课题通过利用风电场集控中心监控和数据采集（Supervisory Control and Data Acquisition,SCADA）系统的数据对风机进行健康度评估及故障模式预测,对风机的
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