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近年来,随着科学技术的进步,收集到数据的维数也越来越大。因此如何有效地从海量数据中挖掘出有用的信息逐渐成为科学研究的热点问题。尤其是在生物统计以及基因研究的领域,数据的维度通常都是远高于样本数量(n>>p),又称之为超高维数据。目前统计学中的多数方法以及很多机器学习中的算法只能适用于低维数据,而高维以及超高维领域的研究却相对较少。在超高维的研究范畴中,通常会先将数据的维度降低到可以处理的范围,然后再进行下一步的运算,因此如何提高变量选择的准确性就成为了一个亟待解决的问题。其中,多重检验就是解决这一困难的方法之一,而近年来对于这个领域的研究较少。多重检验的方法最常用的是通过控制整体错误率(FWER)或错误发现率(FDR)来控制第一类错误率,即在FWER或FDR不超过某一阈值的条件下进行变量选择。Barber和Candes(2014)[1]首次提出了采用knockoff的方法来控制FDR,并发现其检验功效比经典BH方法更好,在多重检验这一领域产生了一定的突破。而这种方法只能应用在低维数据当中,即约束了n
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自然场景图像中的文字检测是计算机视觉领域的一项重要研究内容。由于自然场景的复杂性、文字本身多样性以及图像质量等因素的影响,该类图像的文字检测任务具有挑战性。本课
近年来,在教育信息化、远程教育和web2.0等应用带动下,在线教育得到快速发展。当前的在线教育并不是完全以用户为中心,并不能根据用户的认知水平和认知风格,为每个用户提供最
随着网络技术的迅速发展,网络已经从各个方面不断地、深入地渗透到我们的社会生活当中。虽然网络给我们带来了太多的便利,但同时也使得信息安全的问题日益突出,已经成为影响国家政治稳定、经济发展、国防安全以及文化安全的重大问题。作为保障信息安全的密码学的重要分支,数字签名发挥着越来越重要的作用。基于属性的数字签名是于2007年提出的一类特殊数字签名,能够细粒度地划分身份特征,使得数字签名不再是签名者和验证者
Bezier曲线以及B样条曲线在传统几何设计中具有举足轻重的作用.近年来,随着几何工业的发展,传统Bezier曲线以及B样条曲线因其本身的缺陷已经很难满足人们的需要.与此同时许多有理形式的Bezier曲线被提出来,这解决了传统方法的问题,但有理化方法不仅存在渐进问题,而且权因子的使用不当会对曲线曲面设计产生一定的破坏性.鉴于上述问题,大量带形状参数的类Bernstein基或类B样条基孕育而出.目前
为满足尖端技术领域对钨合金零件提出的高表面质量要求,需对钨合金零件进行精密/超精密加工。但目前采用切削等方式加工时存在严重的刀具磨损现象,使获得的钨合金零件表面质
随着工业制造等行业的迅猛发展,工艺水平不断提高,作为保证产品质量的测量定位工作也变得愈发重要,实现高精度的自动化定位成为研究热点和难点。相较于人工定位,激光定位具有检测精度高、安全性好、操作便捷等优点,但是传统的激光中心位置检测算法对光斑形态要求较高,在光斑出现一定畸变时,计算结果可能会出现较大误差。因此,需要提高复杂情况下的激光光斑中心检测精度,保证测量工作的顺利完成。本文的主要研究内容是激光光
论文主要研究塔里木盆地柯坪、巴楚、塔中和塔北地区寒武系盐下肖尔布拉克组白云岩,以碳酸盐岩沉积岩石学、石油地质学、储层地质学等多门学科为理论基础,结合野外露头、岩心
红外探测技术在军事、农业、工业、交通、航空航天、医疗等领域有广泛应用。作为红外探测技术的核心器件,红外探测器及其应用技术是各国争先发展的热点和核心。扩大红外探测器成像面阵规模、缩小像元尺寸是红外探测器发展的主流方向。对红外探测器的验证测试是检验红外探测器性能品质的重要环节,也是红外探测器后端工艺改进的重要依据和支撑。多通道大面阵红外探测器在天文观测、光度测量、对地观测等领域有着至关重要的作用。我国
长周期结构因其特殊的显微组织和优异的性能而广泛受到研究者们的关注。由于其堆垛结构的复杂性以及其独特的组织结构,人们在对长周期结构物质在进行EBSD分析时,发现电子束入
在日常表达中,我们使用隐喻表达抽象的认知体验或者传达审美感受。同时,我们的认知思维机制和概念系统是建立在隐喻之上。因此,隐喻机制的计算实现是自然语言处理任务中必不可少的一环。隐喻计算旨在发掘和表征语言中普适存在的隐喻机制,一般包含如下两个方面的内容:一是识别语料中的隐喻表达,与非隐喻表达进行区分;二是描述隐喻的表述意义,实现隐喻意义的有效理解。本文基于隐喻的认知与语言学特性,运用相关计算模型,解决