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衰减信道下的迭代学习控制
【机 构】
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北京化工大学
【出 处】
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北京化工大学
【发表日期】
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2021年01期
【基金项目】
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其他文献
随着现代汽车不断推进智能化和电动化,传统的排放诊断协议OBD(On-Board Diagnostic,车载自动诊断系统)已经不能很好满足各种类汽车电控单元(Electronic Control Unit,ECU)的故障诊断需求。现如今,ISO 14229所制定的UDS(Unified Diagnostic Services,统一诊断服务)协议由于具备超越OBD的通用性,正在汽车行业迅速推广。另外,
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水是人类赖以生存的重要资源,在人类各项生产活动起着重要的作用,同时作为生态环境的基本有机组成部分,是任何其它资源都无法替代的。近些年随着中国经济获得巨大成功,我国工业化水平显著提升,但与此同时地表水所受工业污染也日益严重。水质预测是保护地表水资源的基础性工作,是解决水资源危机的重要手段。水质预测准确反映未来地表水体质量的变化趋势,对于加强水资源保护利用,改善水污染防治现状,推进生态环境修复具有重要
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车道线是代表道路规则的重要交通标志之一,随着交通数字化以及智能化不断深入普及,对车道线进行高效鲁棒地自动化检测是充分了解交通环境的前提之一,因此具有重大的研究意义。然而目前主流车道线检测方法通常把车道线检测任务看作是一个语义分割任务,但受限于类别数目有限,这些方法往往需要额外的后处理步骤进行聚类或者拟合才能检测可变数量的车道线,难以满足越来越复杂的道路环境与实时性要求。另外,虽然目前视频数据逐渐成
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动作识别在计算机视觉领域一直是一个热门的研究方向,在自动驾驶、视频监控和体育分析等方面有广泛的应用。由于骨架数据不易受背景和视角的干扰再加上计算代价小,基于骨架的动作识别越来越受到研究者的注意。近年来,一些研究者提出采用图卷积的方法挖掘关节点之间的内在相关性作为骨架运动的特征表示,取得了不错的效果,但仍存在两个难点问题:(1)由于图卷积操作的局部属性,在区分具有相似运动片段的动作时往往会产生混淆;
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城市区域空气质量分布与人们身心健康息息相关,若能实时的掌握空气质量分布状况,对居民户外活动预防以及相关政府部门后续环境治理,都有着很重要的参考意义。空气污染物分布具有时空交互性,并且受到外部因素的影响,如天气、交通量、路网结构以及土地用途等方面;此外,城市区域已建立的空气质量监测站点所覆盖的区域,相对于整个城市面积来说,比较稀疏,这一系列因素导致空间细粒度空气质量分布预测问题是具有挑战性的。然而,
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目标检测是计算机视觉领域一项基础且具有挑战性的工作,其研究成果可广泛应用于自动驾驶、视频监控、机器人导航等领域。目标检测器是目标检测研究的核心,其性能的好坏直接决定了目标检测的应用水平及其广泛程度。然而,现有目标检测器在MS COCO数据集上仍未达到及格线的水平,定位准确度不高和非平衡学习是限制其性能的两大因素。因此,开展与之相关的研究工作,具有重要且现实性的意义和价值。针对上述两种限制因素,本文
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