基于随机森林模型的中长期债券信用利差研究

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图像中目标分辨率的缺乏对传统目标识别算法的性能造成了严重的影响,特别是在远距离的广角监控视频、无人机远程、航空影像等场景下。超分辨率技术作为计算机视觉领域的核心技术之一,已经成为解决此类小目标识别问题的一种流行又极具挑战性的方案。但在传统的超分辨率动机和小目标识别所需要的动机之间存在着本质的区别。前者旨在提高目标的视觉清晰度,而后者则是通过增强特定特征来提高分类器的识别精度。近期的工作在超分辨率的
逆向设计是近年发展起来的一种基于不同算法实现高密度、高性能集成硅基器件的方法。对于片上光互连领域,逆向设计能有效降低集成硅基器件的尺寸,同时保持硅基器件高水平的性能,用于硅基器件的逆向设计算法一直在朝着高效的方向发展。最近,将多种算法融合以实现高效率的逆向设计成为了热门的研究方向,通过发挥出不同算法的优势可以最大程度提升逆向设计的效率。本论文中采用了两种新型的高效率逆向设计算法:第一种算法将伴随法
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点云数据配准任务的目的是对两帧点云数据做空间点级的匹配工作,在无人驾驶、家用机器人、无人机的飞行、地理信息系统的研发等领域有着良好的应用前景。随着深度神经网络广泛应用于点云数据的分类,分割等工作,并取得了很不错的成果,点云的配准工作也引入了深度学习方法,并取得了明显的进步。在此背景下,本文运用卷积神经网络对点云的配准任务进行了深入研究。对于两帧高度重叠的点云配准,传统的方法通过自定义的方法来寻找最
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