【摘 要】
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Urban modeling facilitates the generation of virtual environments for various scenarios about cities. It requires expertise and consideration, and therefore con
【机 构】
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Department of Computer Science and Information Technology,La Trobe University,VIC 3086,Australia;Ins
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Urban modeling facilitates the generation of virtual environments for various scenarios about cities. It requires expertise and consideration, and therefore consumes massive time and computation resources. Nevertheless, related tasks sometimes result in dissatisfaction or even failure. These challenges have received significant attention from researchers in the area of computer graphics. Meanwhile, the burgeoning development of artificial intelligence motivates people to exploit machine learning, and hence improves the conventional solutions. In this paper, we present a review of approaches to urban modeling in computer graphics using machine learning in the literature published between 2010 and 2019. This serves as an overview of the current state of research on urban modeling from a machine learning perspective.
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摘要：目前工程上的雷达导引头主要采用多重频参差及一维集方法进行解距离模糊。一维集解距离模糊方法具有较好的鲁棒性，但其需要对所有可能的距离进行排序，在模糊重数越高、重频越多时效率受限。针对工程应用中需要快速准确解距离模糊这一问题，本文提出了一种基于投票机制的动态解距离模糊算法，避免了大量的距离排序运算，仅在有限的投票极值点进行解距离模糊，因而极大地改善了解模糊算法效率。仿真试验表明，该算法能快速高效
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