【摘 要】
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图象三维重构技术作为计算机视觉领域一个重要的研究方向，己在社会生产生活的各个方面显示出越来越不可忽视的地位和作用，尤其在工业、农业、国防、医学、空间技术等领域，具有广
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图象三维重构技术作为计算机视觉领域一个重要的研究方向，己在社会生产生活的各个方面显示出越来越不可忽视的地位和作用，尤其在工业、农业、国防、医学、空间技术等领域，具有广泛的应用价值。从明暗恢复形状（SFS）的方法，由于只需要单幅图象的灰度信息就可恢复景物的三维表面形状，所以，近年来，在理论研究和实践应用中得到了不断的发展和完善，成为图象三维重构技术的一个研究热点。
针对传统SFS算法大多是基于正交投影，采用了许多不符合实际情况的假设条件，本文主要学习研究了一种在三角面元模型下重建物体三维外形的SFS算法，该算法采用单目图象，且是基于透视投影的。该算法是属于一种线性方法。
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今年5月初,我随奥运圣火从被称为“天涯海角”的海南三亚,直冲海拔5200米左右的珠峰大本营,经历了从事新闻工作以来用时最短、跨度最大的海拔攀升。
In early May this year
近年来，基于视频的交通参数检测是智能交通领域新的研究方向，具有广阔的应用前景，同时基于视频的交通参数检测技术涉及了图像处理、计算机视觉、模式识别以及人工智能等学科与领
为公司营业收入进行有效的预测,对公司营业收入管理有着重要的参考意义。传统统计学方法存在"抗噪能力"差、在高维特征数据上容易过拟合的问题,同时,在样本量相对较少的条件下,相对复杂的金融时间序列问题并不适合简单地使用神经网络模型进行任务建模。针对上述问题,本文提出在模型复杂度相对可控,并且"抗噪能力"较强的XGBoost模型的基础上,结合卷积神经网络对数据集特征做深度特征挖掘进行营收预测任务建模工作。
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本文以网络实训室建设为例,结合云计算、虚拟化技术的特点和应用优势设计构建了基于OpenStack的云虚拟网络实训室,从而实现了设备资源的统一分配和管理以及虚拟工作场景的构建,解决了当前实训室建设存在的规模小、成本高以及利用率低的困境实现教学与企业行业应用的无缝接轨。