基于深度学习的SLAM回环检测算法研究

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文本关键词提取是自然语言处理领域的基本问题,主要方法有TF-IDF、Text Rank和主题模型等,近来,基于神经网络的关键词提取方法也成为研究主流,但是TF-IDF以其操作简单且提取效率高等优点仍被广泛使用。本文从研究这些模型出发,提出一种新的基于语境和词义分类的关键词提取方法,它保留了传统TF-IDF模型在运算效率方面的优势,同时使得关键词提取过程中词义信息表现得更加准确。具体研究内容如下:(
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0-1背包问题是组合优化范畴中一类重要的NP-难问题,该问题不仅经常出现在人工智能的各个研发环节,现实生活中也大量存在,如:投资决策问题、货物装载问题、网络资源分配问题以及材料切割问题等等。虽然精确算法可以计算其最优解,但问题输入规模过大时,求解速度较慢且不具有实际应用价值。启发式算法可以有效求解大规模的复杂问题,但物品维度过高时近似性较差。所以,对求解该问题的算法做进一步研究具有重要意义。信息传
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近年来,由于我国突发事件的频繁发生,社会的安全和财产因此受到了很大的威胁和损失。为了减少突发事件带来的损失,提高应急救援效率,需要对城市应急资源进行优化配置研究,以满足受灾群众对应急资源的需求。本文基于韧性视角,展开了对城市应急资源选址及调度模型的研究。主要研究内容分为以下四个部分:(1)基于文献计量的我国应急资源研究。根据检索到的我国应急资源研究领域的1503篇文献,基于文献计量视角分析发现,在
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股骨骨折是骨科疾病中的常见损伤,大多数是由老年人摔伤或骨折疏松引起的,并且发生率呈逐年上升趋势。发生骨折后,骨折断端会碎裂成两块或多块以上,治疗骨折需要对产生的骨折碎片进行复位,恢复骨骼的原生解剖结构和外观形状。骨折复位中,解剖复位是一种理想状态下的最佳复位,是医生进行骨折复位必须要遵守的标准,是基础也是最关键的一步,然而,解剖复位要求骨折碎片断裂面之间重叠面积最大、位移小,是医学骨折碎片复位过程
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