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图编辑距离(GED)和(非)-isomorphic图

图编辑距离（Graph Edit Distance，GED）是一种用于衡量两个图之间相似度的度量方法。它衡量的是将一个图转换为另一个图所需的最小编辑操作数，包括插入、删除和修改节点以及插入、删除和修改边。

GED的计算是一个NP-hard问题，因为它需要考虑所有可能的编辑操作序列。因此，通常使用启发式算法来近似计算GED。常用的启发式算法包括A*搜索算法、基于动态规划的算法和基于图匹配的算法。

GED在许多领域都有广泛的应用，包括图像处理、模式识别、生物信息学和社交网络分析等。在图像处理中，GED可以用于图像检索、图像分类和图像生成等任务。在生物信息学中，GED可以用于比较蛋白质结构和基因组序列等。

腾讯云提供了一些与图编辑距离相关的产品和服务，如图数据库TGraph、图计算引擎Graph Engine和图像识别服务。这些产品和服务可以帮助用户在云环境中进行图编辑距离的计算和应用。

  • TGraph：腾讯云的图数据库产品，提供高性能的图数据存储和查询服务。官方链接：https://cloud.tencent.com/product/tgraph
  • Graph Engine：腾讯云的图计算引擎，支持大规模图数据的计算和分析。官方链接：https://cloud.tencent.com/product/ge
  • 图像识别服务：腾讯云提供的图像识别服务，可以用于图像检索和图像分类等任务。官方链接：https://cloud.tencent.com/product/imagerecognition
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科研绘图中有两种图像类型，矢量图（通常是PDF和AI格式）和位图（通常是JPG、TIF、PNG格式）。...矢量图和位图的区别以及优缺点，大家都很了解： 位图由像素（图片元素）的单个点组成的，这些点可以进行不同的排列和染色以构成图样，当放大位图时，可以看见赖以构成整个图像的无数单个方块。...矢量图是由线连接的点，矢量文件中的图形元素称为对象。每个对象都是一个自成一体的实体，它具有颜色、形状、轮廓、大小和屏幕位置等属性。...之前我们也出过很多期教程，教大家去使用Adobe Illustrator或者CorelDRAW去编辑矢量图文件，这也是最正宗的操作方法，但是又带来一些问题，经常有人会问： AI或者Illustrator...读研究生期间就一直有一个问题萦绕在我们心头，如何能够便捷快速地实现矢量图的编辑和拼图，不用安装软件，还能快速出图？ 现在，有这么一个工具，即开即用，在线编辑，功能完备，开源免费，你要不要试试啊？

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由图观察可知，该收益率序列存在波动聚集现象。...表 ARCH-LM检验结果 检验方法 统计量 P值 LM(12) 170.9818 < 2.2e-16 4、平稳性检验 在时间序列模型中，序列的平稳性会直接影响到模型的拟合效果，非平稳的序列容易产生谬误回归...但是就其他参数而言，GED分布下，参数拟合都是显著的。方差方程中ARCH项和GARCH项系数均高度显著，然而均值方程和方差方程中的的常数项均不显著。...通过对比对数似然函数值，发现残差服从GED分布和SGED分布时，模型拟合效果要优于正态分布、t分布和偏t分布。...对APARCH (1,1)模型来说, 除了方差方程 和 显著外，其他系数基本不显著。通过对比对数似然函数值，发现残差服从GED分布和SGED分布时，模型拟合效果要优于正态分布、t分布和偏t分布。

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由图观察可知，该收益率序列存在波动聚集现象。...表 Ljung-Box检验结果检验方法统计量P值LB2(12)34.18530.0006306为了进一步探究序列的自相关性，对序列作ACF、PACF图。由图可见，该收益率序列存在自相关现象。...但是就其他参数而言，GED分布下，参数拟合都是显著的。方差方程中ARCH项和GARCH项系数均高度显著，然而均值方程和方差方程中的的常数项均不显著。...通过对比对数似然函数值，发现残差服从GED分布和SGED分布时，模型拟合效果要优于正态分布、t分布和偏t分布。...对APARCH (1,1)模型来说, 除了方差方程 和 显著外，其他系数基本不显著。通过对比对数似然函数值，发现残差服从GED分布和SGED分布时，模型拟合效果要优于正态分布、t分布和偏t分布。

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针对压缩视频理解的编码框架

因此，需要研究传输比特率和视频理解性能的权衡。本文提出面向理解的视频编码框架（UVC），引入了轻量可学习分析流来编码下游分析所需信息，兼顾工业编解码器的高效性和深度学习的编码能力。...视频重建网络(R-Net) 图4 降采样（倍率为4）； 使用一个CNN进一步降采样，并增加通道数； 用Tdense处理 S^i 得到前半、后半分别是 ^i 和 ^i ，并进行变换得 f^i ； 通道融合...全局边缘信息描述： GED(X)=A(Edge-Net(X^1),......widehat{X})),D(GED(X))/\tau)}{\sum_{i=1}^Bexp(D(GED(\widehat{X})),D(GED(X_i^-))/\tau)}\quad(4) D(x,...本文的框架继承了传统视频编解码器高效性和神经网络灵活编码能力的优点。实验结果表明，本文的方法在三个下游视频理解任务（动作识别、动作检测和多目标跟踪）上远远优于基准工业编解码器。

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【短道速滑八】圆形半径的图像最大值和最小值算法的实现及其实时优化（非二值图）

在图像处理中，我们可以看到很多函数都是带有半径这个参数的，不过99%的情况下这个半径其实都是矩形的意思，在目前我所实现的算法中，也只有二值图像的最大值和最小值我实现了圆形半径的优化，可以参考...：SSE图像算法优化系列二十五:二值图像的Euclidean distance map（EDM)特征图计算及其优化 一文，这里通过特征图实现了圆形半径算法的O(1)算法。...在实际的需求中，还有很多场合下需要圆形的最值算法，我们目前知道的有几个算法，比如在Photoshop中，选区的扩展和收缩，在图层样式的描边算法中等等，都不是普通的矩形半径。...在GIMP中这个函数的主要作用也是对选区进行收缩和扩展。...我测试了下，对于一副1000*1000的灰度图，半径为1时，耗时在2ms，半径为10时，耗时120ms，半径20时，耗时180ms,半径100时，耗时590ms。

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isomorphic reactjs

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开放域信息抽取最新动向

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