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用于智能车辆系统的结构化轮廓和空间信息道路检测的优化卷积神经网络;基于链路连通性的多无人机异构网络接入选择方法

【用于智能车辆系统的结构化轮廓和空间信息道路检测的优化卷积神经网络】“据说道路检测是遥感分析中的一个主要研究领域,由于数据的复杂性,它通常很复杂,因为它在外观上有所不同,类间和类内差异较小,这往往会导致道路提取中的错误和差距”。此外,大多数监督学习技术都存在人工标注价格高或训练数据不足的问题。因此,拟引入一种新的道路检测模型。这项工作利用了一个基于VGG网络体系结构的连体完全卷积网络(称为“s-FCN-loc”),该网络考虑了语义轮廓、RGB通道和位置,从而可以在精确分割道路区域之前进行。作为主要贡献,我们进行了超像素分割,将RGB图像作为FCN网络的输入,并将图像的道路区域设置为目标。此外,使用AND运算对分割输出进行融合,以获得准确检测道路区域的最终分割输出。为了使检测更加准确,FCN的卷积层通过一种新的改进模型(称为面向距离的海狮算法(DSLnO)模型)进行优化选择。所提出的DSLnO+FCN模型实现了最小的负测度值,准确率比传统方法高8.2%。最后,在KITTI道路检测数据集上对该方法进行了评价,取得了较好的效果。对积极措施和消极措施进行了分析。

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小程序下找地点、查路线、搜地铁,用这3个插件就够了!

自从2017年微信上线小程序以来,小程序已经迅速成长为一个巨大的生态,吸引各行各业的开发者或服务商参与其中。而由于小程序与线下场景的结合日益紧密,地图类功能已经成为越来越多小程序的“标配”,背后也大部分直接或间接的依赖腾讯位置服务提供的地图能力:如出行利器小程序「摩拜单车」,吃喝玩乐的小程序「美团外卖」,圈粉无数的小程序「玩转故宫」,校园导览类小程序「清华校园导览」,领略大美云南的「游云南」等等。 一般来说,如果只是开发一些简单的地图功能,小程序开发者还可以轻松应对;但随着地图应用场景的增多,开发者就可能

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中国工程院院士顾国彪:突破散热难题,解决大数据发展能耗掣肘——访中国工程院院士 顾国彪

云计算、物联网、人工智能等领域的发展,都离不开大量的数据存储和计算,因此为计算机和服务器行业带来了一定挑战。众所周知,大规模的数据中心建设需要数量众多的服务器来支撑,于是我们经常能看到成排的服务器组成的巨大机房。而这些服务器,大多需要24小时不间断运行,所以发热量和耗电量可想而知。 📷 以Facebook类社交媒体网站为例,它的数据处理需求是巨大的,有统计称,Facebook每天需处理几亿张照片、几十亿个“赞”和上百亿条消息,其数据处理能量消耗相于大约3万家美国家庭所消耗的总电量。同时,数万台发热的服务器也

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领券