银行间借贷系统的系统性风险和纳什均衡

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语义分割技术是指对目标图片进行像素级分类的图像分割技术,并且对于图像当中的每一个像素都标记一个语义类别,是计算机视觉领域的主要研究方向之一。该技术在自动驾驶,医疗图像分析,地理信息处理等方面应用广泛。随着深度学习的发展,语义分割的准确率也得到了巨大的提升。然而,基于卷积神经网络的语义分割技术的实现,需要大量精确标记的训练集样本支持,而在大部分实际应用场景中,无法有效获取大量精确标记的样本。因此,2
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随着传统燃料的不断枯竭和环境污染的加速,亟需发展新型的储能装置来解决环境和能源之间的矛盾。超级电容器展现出了良好的产业发展趋势,但是其低能量密度的缺陷限制着其更进一步的应用。为了解决这一难题,可以采取改进目前的电极材料或研制新的电极材料的有效措施。因此,本文通过调控碳的结构和形貌以及引入杂原子,研制出具有优异特性的纳米碳基材料,使其作为双电层电容器活性物质或作为基质承载赝电容材料,并构建对称/非对
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随着智能驾驶技术的高速发展,智能驾驶场景下双目立体匹配与三维重建已经成为智能驾驶环境感知模块的研究热点之一。然而,智能驾驶场景十分复杂,存在诸多“病态”区域,包括车玻璃区域等反光表面、交通标志杆等细长结构、天空或地面等弱纹理区域;这些区域会使得立体匹配的精度变低,从而导致智能驾驶场景三维重建效果变差。因此,为了提高“病态”区域的立体匹配精度,改善三维重建效果,论文从以下几个方面展开研究。首先,针对
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