高层钢框架屈曲约束支撑结构设计要点Main Points for Design of High-Rise Steel Frame Structure with BucklingRestrained Brace刘正雄，郑希明(中国中元国际工程有限公司，北京100089)LIU Zheng-xiong,ZHENG Xi-ming(China IPPR International Engineering...

本文于2003年7月4日收到。本文由国家自然科学基金资助项目(40074026)资助。・非地震・直接阻尼法低纬度磁异常化极技术姚长利¹　黄卫宁º　张聿文¹　张锡林»(¹中国地质大学地球物理学院;º东方地球物理公司国际勘探部;»广州海洋地质调查局第二海洋地质调查大队)摘  　要正则化坐标姚长利，黄卫宁，张聿文，张锡林.直接阻尼法低纬度磁异常化极技术.石油地球物理勘探,2004,39(5):...

opencv 计算仿射变换后对应特征点的新坐标    在图像处理中，经常需要进行仿射变换以实现图像的旋转、平移、缩放等操作。在进行仿射变换时，特征点的位置也会随之发生变化，需要计算出变换后特征点的新坐标。    OpenCV是一种常用的计算机视觉库，提供了多种图像处理函数，包括计算仿射变换后对应特征点的新坐标的函数。    通过OpenC...

frenet坐标系代码Frenet坐标系，也称为切向-法向坐标系，是一种非常重要的坐标系统，用于描述曲线在每一点上的切线和法向方向。它在计算机图形学、自动驾驶、机器人技术等领域发挥着重要的作用。本文将为您介绍关于Frenet坐标系的原理，并展示如何用代码实现Frenet坐标系的计算。Frenet坐标系的原理Frenet坐标系由两个单位向量组成：切向向量T和法向向量N。切向向量T指示了曲线在每一点上...

fme 对几何顶点坐标进行计算计算几何顶点坐标是计算机图形学和计算机视觉的基本问题之一。在这篇文章中，我们将介绍一种常用的技术，即特征匹配和极线约束，来计算两幅图像之间的几何变换，从而计算出目标物体的3D坐标。首先，让我们来了解一下几何顶点坐标计算的一些基本概念。在计算机图形学中，一个物体的3D坐标通常用一个三维向量表示，即(x, y, z)。在计算机视觉中，一个物体的2D坐标通常用一个二维向量表...

空间直角坐标系转换参数计算欧拉角是一种常用的坐标系转换方法，它使用三个角度来描述一个坐标系相对于另一个坐标系的旋转关系。常用的欧拉角表示方法有绕X轴旋转的俯仰角（pitch）、绕Y轴旋转的偏航角（yaw）和绕Z轴旋转的滚转角（roll）。通过测量两个坐标系之间的角度差，可以计算出坐标系转换的参数。四元数是一种更高效的坐标系转换方法，它使用四个实数来表示旋转关系。四元数具有单位长度的性质，可以通过旋...

曲面积分的坐标系和坐标变换曲面积分是微积分中的重要内容，在物理学、工程学等学科中有着广泛的应用。曲面积分的计算涉及到曲面上的函数和面积元素的积分，因此需要选择合适的坐标系，并进行坐标变换以简化计算。一、曲面积分的基本概念曲面积分是指对曲面上某个函数进行积分的过程。设曲面为S，函数为f(x,y,z)，则曲面积分的形式为∫∫S f(x,y,z)ds。其中，ds表示曲面S上的面积元素，其大小为dS，方向...

生物医学图像识别模型优化评估生物医学图像识别模型在医学诊断和研究领域中起着重要的作用。随着深度学习技术的快速发展，越来越多的生物医学图像识别模型被提出和应用。然而，这些模型往往需要经过有效的优化和评估才能够发挥其最大的作用。本文将探讨生物医学图像识别模型的优化和评估方法。一、生物医学图像识别模型的优化方法1. 数据预处理生物医学图像数据通常具有高维度、复杂性和噪声干扰等特点，因此在训练模型之前，需...

匹配阈值的预测计算和自适应算法实现作者：杨东勇　陈晋音　松本直文来源：《计算机应用》2008年第05正则化参数的自适应估计期        摘 要：基于否定选择算法，提出一种匹配阈值的预测计算方法，通过通用方程计算最优阈值，实验证明提高了检测率，同时分析了预测计算的适用范围。针对静态固定阈值的方法不能适应网络数据动态变化，利用遗传算法进化检测器同时实现阈值自...

RLS和LMS自适应算法分析RLS (Recursive Least Squares) 和 LMS (Least Mean Squares) 是两种常见的自适应滤波算法。它们在信号处理、通信系统和自适应控制等领域得到广泛应用。本文将对这两种算法进行分析比较。首先，我们来看看RLS算法。RLS算法使用最小均方误差准则来自适应调整滤波器系数。它利用递归方式计算出均方误差的最小值。RLS算法基于Wien...

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利说明书(10)申请公布号 CN 114218602 A(43)申请公布日 2022.03.22(21)申请号 CN202111508267.8(22)申请日 2021.12.10(71)申请人 南京航空航天大学    地址 210016 江苏省南京市秦淮区御道街29号(72)发明人 黄志球 张小玉 (74)专利代理机构 322...

dim(diverse inputs iterative method    在计算机科学中，神经网络是一种复杂的数学模型，它通常包含大量的参数和计算节点。神经网络的训练过程涉及到大量的计算和数据操作，因此需要使用一种有效的优化算法来提高训练的速度和效果。Dim(Diverse Inputs Iterative Method)是一种非常有用的神经网络优化算法，下面我们将逐步介绍...

【实验5-1】用EXCEL验证二项分布逼近正态分布．实验准备：(1) 函数SUMXMY2的使用格式：SUMXMY2(array_x,array_y)功能：返回两数组中对应数值之差的平方和．其中Array_x为第一个数组或数值区域，Array_y为第二个数组或数值区域．(2) 函数BINOMDIST的使用格式：BINOMDIST(number_s,trials,probability_s,cumul...

二项式分布的生成函数 -回复二项式分布的生成函数是指在二项分布中，将概率分布函数通过特定的方式转化为生成函数。生成函数是一种数学工具，可以用来描述概率分布函数的性质和计算各种统计量。本文将一步一步回答关于二项式分布生成函数的问题。第一步，我们需要了解什么是二项式分布。二项式分布是一种离散概率分布，描述了在n次独立重复的伯努利试验中，成功事件发生的次数。其中，每次实验的成功概率为p，失败概率为1-p...

python accelerated_dtw函数使用方法一、简介在Python中，accelerated_dtw函数是用于计算两个序列之间的动态时间规整（DTW）距离的函数。DTW是一种用于衡量两个时间序列之间相似性的算法，它能够处理序列长度不一致的情况，通过允许时间对齐来到最佳匹配。accelerated_dtw函数通过使用一种加速方法来提高DTW计算的效率。二、安装与导入要使用acceler...

如何使用ChatGPT技术进行文本相似度计算使用ChatGPT技术进行文本相似度计算近年来，自然语言处理技术发展迅猛，其中ChatGPT技术是一种基于深度学习的生成式文本生成模型，具有出的表现。该技术不仅可以用于对话生成，还能应用于文本相似度计算。本文将探讨如何使用ChatGPT技术来进行文本相似度计算，并探讨其中的挑战和解决方案。一、ChatGPT概述ChatGPT是由OpenAI推出的一种生...

博士生导师研究方向介绍徐宗本院士、博导、教授主要研究方向介绍：信息处理的数学理论与方法及机器智能主要围绕国家重大需求和信息技术的某些前沿基础问题，开展数学科学、认知科学、数据科学与信息技术的交叉融合研究。典型研究领域包括：感知与认知模拟、计算心理学、稀疏信息处理、智能信息处理、计算机视觉与图像处理、机器学习与数据挖掘、压缩感知与雷达信号处理、数据建模及其工业应用等。彭济根博导、教授主要研究方向介绍...

卷积的全连接层的计算 理论说明1. 引言1.1 概述：在计算机视觉和深度学习领域中，卷积神经网络（Convolutional Neural Network）是一种广泛应用的深度学习模型。该网络结构通过多层卷积操作和全连接层（Fully Connected Layers）来提取输入数据的特征和进行分类预测。全连接层作为卷积网络的最后一层，起着整合特征并输出最终结果的重要作用。1.2 文章结构：本文将...

pca 计算方法摘要：1.PCA计算方法概述2.数据预处理3.求解主成分4.结果评估与分析正文：一、PCA计算方法概述主成分分析（PCA，Principal Component Analysis）是一种常用的降维技术，通过对原始数据进行线性变换，将高维数据映射到低维空间，从而实现对数据的主要特征的提取。PCA具有较强的理论基础和实际应用价值，广泛应用于数据挖掘、图像处理、生物信息学等领域。二、数据...

长江水质评价和预测的数学模型    长江水质评价和预测的数学模型    摘要：    长江是中国最长的河流，其水质对于保护生态环境和人类健康至关重要。因此，对长江水质进行评价和预测具有重要的研究价值。本文综述了现有关于长江水质评价和预测的数学模型，并探讨了这些模型的优劣以及未来的发展方向。通过这些数学模型，我们可以更好地了解长江水质的变化...

特征抽取中的特征选择与特征权重计算指南特征抽取是机器学习和数据挖掘领域中的重要步骤，它的目标是从原始数据中提取出最有用的特征，以便用于模型训练和预测。在特征抽取过程中，特征选择和特征权重计算是两个关键的步骤。特征选择是指从原始特征集合中选择出最具有代表性和区分性的特征子集。特征选择的目的是减少特征维度，提高模型的泛化能力，并降低训练和预测的计算复杂度。常用的特征选择方法有过滤式、包裹式和嵌入式方法...

【奥鹏】吉大19秋学期《计算方法》在线作业二试卷总分:100  得分:100一、单选题（共15题，60分）1、由于代数多项式的结构简单，数值计算和理论分析都很方便，实际上常取代数多项式作为插值函数，这就是所谓的（）A泰勒插值B代数插值C样条插值D线性插值[仔细分析以上题目，运用所学知识完成作答]参考选择：B2、数值3.1416的有效位数为（）A3B4C5D6[仔细分析以上题目，运用所学...

第一章  数值计算基本常识一.填空题1. 用四舍五入得到的近似数0.628，有_____位有效数字，其绝对误差限是____________。2. 用四舍五入得到的近似数0.586，有_____位有效数字，其绝对误差限是____________。3. 用四舍五入得到的近似数0.69，其绝对误差是__________，由此计算出的相对误差限是__________。4. 用四舍五入得到的近似数...

矩量法中阻抗矩阵的稀疏化研究    本文旨在探讨矩量法中阻抗矩阵的稀疏化研究。首先，本文介绍了矩量法的基本概念，并介绍了阻抗矩阵的构成和特征。其次，介绍了阻抗矩阵的稀疏化技术，其中包括数据稀疏、正则化和稀疏模型。最后，我们进行了实际应用，通过使用稀疏化技术来优化阻抗矩阵，取得了较好的结果。    【关键词】哪种正则化方式具有稀疏性   ...

随着人工智能技术的不断发展，卷积神经网络在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了巨大的成功。然而，随着网络模型的不断加深和参数规模的不断增大，模型的存储和计算成本也在不断增加。为了解决这一问题，研究者们提出了一系列的参数剪枝和稀疏化方法，以在保持模型性能的同时减少模型的存储和计算开销。哪种正则化方式具有稀疏性一、参数剪枝参数剪枝是一种常用的模型压缩方法，它通过去除网络中的冗余参数来减小网络的...

如何提高人工智能模型的效率人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）作为一种近年来快速发展的技术，为我们的生活和工作带来了许多便利和创新。然而，随着人工智能模型的规模和复杂性增加，提高模型的效率成为了一个亟需解决的问题。本文将探讨如何提高人工智能模型的效率，并提供一些建议和方法。一、优化模型结构和参数设置1.模型简化：通过减少模型的复杂度和层数，可以降低模型的计算负担，从...

人工智能开发技术中的性能优化技巧人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）作为一项前沿的技术，正迅速应用于各个领域。随着AI应用的不断发展和扩大，人工智能开发技术中的性能优化技巧也日益受到重视。本文将探讨人工智能开发过程中的性能优化技巧，帮助开发者更好地提升AI系统的性能和效率。一、算法优化在人工智能开发中，算法是核心和灵魂。通过优化算法，可以提高AI系统的性能和准确度。...

AI使用技巧人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）作为一项新兴技术，正逐渐渗透到我们的日常生活中。AI不仅在工业和科学领域发挥着重要作用，同时也在商业、医疗和社交媒体等领域展现出了巨大的潜力。为了更好地利用AI技术，我们可以掌握以下几个使用技巧。一、多样化的数据集在进行AI学习和训练时，数据集的多样性是至关重要的。通过使用来自不同来源和不同领域的数据，我们可以更好地训...

云平台下的AI模型优化和实践随着云计算和人工智能的迅猛发展，企业和组织越来越需要使用先进的技术来处理和分析海量数据。云平台作为一个集成了计算、存储和网络的开放平台，为企业和组织提供了便利的部署环境和体系结构，使得AI模型的优化和实践变得更加容易。在本文中，将介绍云平台下的AI模型优化和实践的最新趋势和技术。一. 云计算平台作为AI模型优化与实践的基础云计算平台是构建AI模型和实践的核心基础。云计算...

python generalized reduced gradient method -回复题目：Python泛化减少梯度法：一步一步解析引言：在机器学习和优化领域里，梯度法是一种常见而有效的优化算法。其基本思想是通过迭代的方式，不断更新参数以最小化损失函数。然而，传统的梯度法在面对问题复杂、数据集庞大时，可能会遇到计算量巨大的问题。为了克服这种困境，一种用于求解大规模优化问题的方法被提出，称之为...