基于复杂网络的软件拓扑分析与复杂性度量

来源 :沈阳师范大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:youngw258
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近些年,随着互联网技术的不断发展和大规模数据集的出现,深度学习因为其出色的计算能力在很多传统的计算机视觉任务上取得了巨大的成功。深度学习技术的广泛应用离不开卷积神经网络算法和循环神经网络算法,现如今,大部分研究是将图像划分到一个或者多个离散的标签中去,可以具体的描述出图像中的物体类别,但是并没有描述出图像中各个物体之间的关系和图像中正在发生的事情。视频是连续的图像,视频对比图像的静态空间信息外还包
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随着物联网和5G技术的快速发展,并入物联网的智能移动终端设备呈暴涨式的速度增加,并在我们日常生活的方方面面发挥着越来越重要的作用。智能移动终端设备在计算资源、存储能力以及电池能量方面能力有限,无法满足移动终端设备上运行的密集型应用程序所需的高计算能力、低响应延迟以及高宽带。这样的资源缺口可以由远程的集中式云计算来填补,然而对于低响应延迟以及产生的巨大能耗成本方面却无法达到理想的效果。在物联网和5G
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深度学习自2006年被提出后,受到了学术界和工业界的高度关注,迅速成为机器学习领域最为活跃的一个分支。卷积神经网络算法是(Convolutional Neural Network)深度学习研究领域非常重要的分支,在许多领域应用广泛且取得了优秀的成绩,特别是在计算机视觉方面,卷积神经网络在图像分类和目标检测上不断突破。卷积神经网络架构简单,但是通过不同模块的最终组合可以实现更高效率的网络训练,而且卷
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炭烟颗粒物是柴油车尾气排放的主要污染物之一,也是危害环境和人体健康,造成城市污染的主要来源。然而,目前所研制的去除炭烟的催化剂存在低温活性差等问题,低温等离子体技术具有在较低温度下可以活化反应气体成分,促进化学反应的发生这一优势,使得该技术在催化领域受到广泛关注。但等离子体自身存在能耗高及选择性低等问题,因此,为了提高催化剂的低温催化活性,降低冷等离子体能耗问题,采用低温等离子体与催化剂相结合作用
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协作通信系统的研究已经取得了很多成果,一些成果已经在当前的通信网络中得到应用,并认为是未来通信系统重要的候选技术。与此同时,随着全社会对碳排放的控制有着越来越大的期待,绿色通信就成为必然要求,能量收集通信系统是绿色通信的一种实现途径。调研发现,对于能量收集协作通信系统而言,在能量和数据协作传输的过程中如何应用链路自适应技术是一个需要思考的问题;同时,对于现实的多用户场景,在节点收集能量有限的情况下
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我国每年生产约15万吨抗生素,广泛用于畜牧业和养殖业。抗生素的残余很容易积累在地表水中,对人类以及生态带来严重问题。特别是四环素类抗生素,在水中具有较强的化学稳定性,传统的处理废水中的抗生素的方法主要有吸附法、生物法、电解法等,这些方法很难根除这些污染物,而且这些方法的高能耗导致的高运行成本和传质限制等因素使其在大规模生产中的适用性仍然受到限制。本文中首先用化学沉淀法成功合成了Ni(OH)_2半导
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线性参数变化系统(Linear Parameter-Varying systems)作为重要的时变系统,其状态空间矩阵是一些时变参数的确定函数,虽然这些参数是未知的,但都是实时可测的。线性参数变化系统已经广泛应用于实际工程中,如战斗机、导弹自动导航系统、机器人控制、飞行控制系统等多个领域。由于实际中的系统往往含有非线性和时变的特性,会引起被控对象与建立的系统之间的误差,随着科技的发展以及研究的逐步
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核物质的对称能一直是核物理领域研究的热点,重离子碰撞中的椭圆流v_2作为探究对称能的敏感观测量而备受关注。椭圆流表征两原子核相撞后,粒子在出射平面被挤出的情况,它携带了碰撞过程中形成的高密区域核物质的信息。输运模型是研究重离子碰撞的重要工具之一,其中动力学过程主要包括核子-核子碰撞和平均场这两大部分,本论文的主要目的是探究这两部分对椭圆流的形成和演化的影响。基于极端相对论量子分子动力学(Ur QM
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近年来,随着经济的快速发展,环境污染已经成为人类社会最为关键问题之一。抗生素已经被证明是一类新的污染物,环境中抗生素的来源、传播、归宿、影响和风险十分关键。此类广谱抗生素在水环境中存在,尽管浓度不高,也会对人类健康甚至生态系统造成严重的威胁,抗生素在生物体内不能完全被代谢掉,因此如何有效的降解抗生素已经成为了一项必要解决的难题。常规用来降解抗生素的技术包括吸附法、电化学法、高级氧化法、膜处理法和光
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