多属性联合约束的高光谱图像混合噪声去除算法研究

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高光谱图像(HSI)是由几十至几百个连续的波段信息组成,具有光谱分辨率高、纹理信息丰富等优点。其图谱合一的特性,为深度挖掘地物信息提供了有利条件,被广泛应用于资源勘探、城市规划、军事监测等不同领域。然而,在高光谱图像捕获和传输过程中,受仪器故障与大气环境等因素的干扰,导致高光谱图像被各种噪声污染,限制了后续的分析与应用性能。因此,如何有效地恢复高光谱图像是遥感图像处理领域的一个重点研究方向。高光谱图像去噪是根据观测图像以及高光谱图像自身的空间几何结构特点,从噪声图像中恢复出原始图像的过程。通过利用高
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  近年来,预训练语言模型被创造性的提出。由于预训练语言模型的优秀表现,现有的绝大部分机器阅读理解模型,在编码阶段使用预训练语言模型编码给定的文章和文章相关的问题,在信息融合阶段使用多种注意力机制将文章信息跟其相关的
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随着地理定位和地理标记技术的普及,许多基于位置的应用正在涌现,如附近美食的定位和酒店预订等。最近几年,许多学者对组合空间关键字查询(Co SKQ)进行了广泛的研究。然而,组合空间关键字查询问题通常只寻找一组对象作为结果。但在实际应用场景中,用户往往希望得到多组查询结果,并从中选择出其最感兴趣的查询结果。另外,现有处理Co SKQ问题的方法都基于索引结构,这不仅需要额外内存开销,而且不适用于流数据源
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