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基于深度学习方法的城市视觉计算研究
【摘 要】
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随着城市化进程的推进,城市在发展中遇到的问题也逐渐凸显出来,如治安紊乱、绿化率低、以及宣传不到位等。为了有效解决这些问题,本文开展了城市视觉计算研究,该研究旨在利用图像处理、计算机视觉等技术对城市相关的可视媒体数据进行分析,并将结果用于解决城市发展中出现的问题,进而推动城市的繁荣与进步。首先,为了做好城市宣传,本文提出了基于深度学习方法的图像美学质量评估研究。该研究旨在将图像的语义信息加入到图像美
【机 构】
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山东财经大学
【出 处】
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山东财经大学
【发表日期】
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2020年01期
【基金项目】
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其他文献
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股票市场在国家整体经济体系中的重要地位越发突出,对股票价格的分析与预测是当前学术界最具吸引力的研究问题之一。股票价格时间序列作为一种动态的、不规则的、非线性的、非参数化的复杂数据,给股票价格预测研究工作带来挑战。随着神经网络技术的迅速发展,长短期记忆神经网络(Long Short-Term Memory,LSTM)因其在时间序列研究中的良好表现受到广泛关注。然而,在LSTM网络学习训练过程中,隐藏
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模糊认知图(Fuzzy Cognitive Map,FCM)是广泛应用于系统建模和仿真的离散非线性系统,它结合了神经网络和模糊逻辑的优点,具备较强的知识表达和逻辑推理能力,能够处理数据间的复杂因果关系,在预测与评估方面都具有重要的应用价值。随着社会发展的多元化,使用FCM进行预测的难度和复杂性大幅度提升。在复杂系统下,受人类认知能力的限制,选取的节点无法保证全面且有效,只能构建部分节点的因果关系模
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人脸具有独特的生理结构,可以反映出不同人的面貌特征。利用个体面部的差异特征,可以大致判断出一个人的身份以及其所属地域。由于人脸具有大量丰富的以及比较细微的面部表情,使得我们可以利用人脸的这些面部表情去传递一些情感信息,但是由于表情非常细微,而且受个体差异影响比较大,所以利用计算机去模拟人脸表情时具有一定的难度,因此使得表情合成技术逐渐变成一个研究热点。针对传统表情合成过程中存在的一些缺陷和问题,基
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金融市场是指由资金及其衍生物组成的交易市场,交易产品包括股票、外汇、期货等,其高风险与高回报的特性吸引了很多经济学者和投资者。因此,构建一个科学、预测精度高的模型,对有效把握金融市场的波动规律具有重要的理论和现实意义。而金融时序数据的运行规律与其所处的经济环境有密切关系,这种特性使得它具有高度的非线性。传统预测方法利用统计数学模型拟合金融数据的时间趋势,只关注到价格背后的运行规律,这类方法在复杂的
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图像分割是图像分析的关键步骤,也是图像处理和机器视觉中的重要研究课题。医学图像分割作为图像分割的一个重要应用领域,在临床医疗中发挥着越来越重要的作用。医学图像分割指的是从医学影像中提取的特定组织器官或病灶边缘,但由于这些病灶边缘常常伴有弱边缘、高噪声、灰度不均匀等特点,导致了医学图像难以有效分割。伴随着医学技术的进步,现有的医学图像类型已经不局限于传统的灰度图像,图像类型的多样性无疑增加了图像分割
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