邓小平思想政治教育理论研究

来源 :湖北省社会科学院 | 被引量 : 0次 | 上传用户:liyanliang163
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现实应用中的许多问题都可归纳为一个矩阵分解问题。在大数据环境下,许多机器学习的内容都可以用矩阵的形式表达,例如计算机视觉以及图像处理等。然而在实际应用中往往涉及到成百上千条数据,传统的基于矩阵的数据处理技术的复杂度会随着问题规模的扩大呈二次方增长,这使得很多应用无法进行。受到核方法、子空间聚类和低秩表示等稀疏、低秩和分块技术的启发,提出以下工作来解决上述问题:首先,通过核方法将低维非线性数据映射到
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图像分割是图像处理的主要环节之一,主要是基于灰度、颜色相关的特征对图像进行划分,从而形成一定连续区域,提取出目标物体的一种行为。由于图像通常会表现出不确定性,尤其是遥感图像的“同物异谱、同谱异物”问题、噪声干扰问题,使得传统的分割方法往往不能获得理想的分割效果,对其后续的目标识别产生不良影响。为解决图像像素归属的模糊性和不确定性问题,一些学者引入了模糊数学方法。模糊C-均值聚类(FCM)方法在图像
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近年来,随着物联网的发展,网络传输带来的延迟会导致数据处理效率低下。而边缘计算的出现可以有效降低数据传输过程中的延迟现象,提高数据处理能力。而且现如今许多科学技术的崛起,使得快速处理海量数据,从中提取有用的信息变得愈加简单。但是,与此同时,边缘计算环境中的用户数据通常会交给半可信的授权实体去处理,可能会导致用户的隐私被泄露。因此,如何利用有效的隐私保护机制去保护用户数据,使其不被泄露,已成为人工智
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