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压缩感知(compressed sensing, CS)理论表明稀疏信号可以从欠定系统中被准确恢复,但在很多实际应用中,信号不一定有标准稀疏性而可能拥有一些其他的结构特点,典型的一种就是块稀疏信号,它的非零元仅在很少的一些块中出现.本文考虑从很少的线性测量中恢复块稀疏信号,并得到经混合l_2/l_q(0
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水文气象因素引起的重力变化是影响地震重力变化成果解释的重要因素。为此，本文以北疆地区为研究区域，借助GLDAS（Global Land Data Assimilation Systems）全球水文模型数据、大气模型数据，计算2016-01～2017-12时段内水文气象因素对研究区域的重力影响。计算结果表明，陆地水影响的年变化为1.3 μGal，两期陆地水影响空间分布的差异低于1 μGal；大气影响
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当前国内外的智慧社区建设中，不同技术企业主体的认知差异和产品特点造成智慧社区类型的多样。从智慧社区内技术产品的应用方式来看，智慧社区可以被划分为“信息+”、“空间+”“产品+”和“综合+”等四种建设模式。技术产品与空间载体的类型特点和组合关系起到重要作用。智能技术产品可以分为技术驱动型产品和需求驱动型产品两类，而空间要素可以分为结构性空间要素和附着性空间要素两类，因而，智能技术产品与空间要素结合可
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在当前技术塑造的“新”城市背景下,多方应对疫情的手段相比17年前的非典时期有着千差万别。笔者将以各种新兴技术为线索,观察和讨论泛智慧城市(即不囿于政府主导的智慧城市)的不同技术在这次疫情应对过程中如何提高城市的韧性(弹性)。一、大数据:不仅是对海量数据的应用,更是对应着思维方式或城市与社会运行方式的改变。
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解决机载遥感图像质量易受环境影响的问题，对其进行超分辨率重建。对现有深度学习机载遥感图像超分辨率重建方法存在的特征提取能力差、重建图像边缘平滑、模型训练困难的问题进行改进，增强图像重建效果。将生成对抗网络作为模型的整体框架，使用密集剩余残差块增强模型特征提取能力，增加跳跃连接，有效提取机载遥感图像的浅层和深层特征，引入沃瑟斯坦式生成对抗网络优化模型训练。该方法能够有效对机载遥感图像进行4倍重建，在
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近年来环境污染问题日益严重，其中农民燃烧秸秆问题已成为产生环境污染的一个重要组成部分。由于秸秆燃烧现象通常发生在乡镇，不容易被查证、且难以统计，因此对秸秆燃烧现象的治理难以取得较好效果。随着遥感技术的发展，可以远距离、大范围、实时地监测秸秆燃烧情况，准确地获取秸秆燃烧火点的位置以及各区县的火点数量，大大提高了秸秆燃烧现象督查的工作效率。本文以Modis数据为数据源，采用遥感监测方法获得山东省的秸秆
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相位恢复问题在物理和工程中有着广泛的应用.设X是Banach空间, 1
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分析了目前广播星历精度评估中存在的问题，详细论述了广播星历精度评估过程中对精密星历进行天线相位中心改正的取值方法，提出了利用单颗星单日钟差均值做二次差对广播星历钟差的系统性偏差进行改正的方法。选取了2019年9月1日至11月1日共计62天的MEGX混合广播星历和精密星历，对GPS、GLONASS、Galileo、BDS进行多方面精度评估，结果表明，精度评估所选用的天线相位中心改正值以及消除广播星历
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针对轨道交通节点与常规公交的自适应接驳问题，考虑到公交线网的日均满载率、线路的客运能力、线网的重复性、客流负载率等约束条件，运用ARCGIS软件强大存储与计算能力、良好的线网叠加能力以及优化网络拓扑节点不间断的客流检测分析，基于宁波市城市轨道交通规划建设背景，结合已有研究，探索宁波城市轨道交通与公交线网协调优化关系以及两者的接驳形态，综合运用可达性方法、最短线路标记法等，研究宁波轨道交通网与公交线
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针对野外复杂环境下面部表情特征不一致导致识别率低的问题，提出了一种基于卡方距离度量学习的凸优化算法，用于面部表情识别。该算法将卡方距离引入大间隔最近邻居(Large margin nearest neighbor,LMNN)分类技术中，然后采用随机梯度下降法来求解修正的凸优化损失函数，同时为了避免过度拟合训练数据，算法将Dropout技术用于度量学习。实验结果表明，相对于其他算法，所提出的算法在面
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近年来，航班延误引发的旅客扰乱事件屡见不鲜，提高延误航班旅客行为状态预测能力，可为民航业界应急管理和策略实施提供有效支持。从旅客自身、特定环境、管理水平等方面阐述了航站楼延误航班旅客行为状态变化的致因机理，找出了导致其变化的具体因素，利用多项Logistic回归模型和BP神经网络分别建立了延误航班旅客行为状态定量预测模型，并通过实例验证了两种模型的有效性。验证结果表明，BP神经网络模型较Logis
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