基于神经网络算法的三维模型预取系统

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三维漫游已经成为十分普遍的远程游览或监控的一种方式。三维漫游过程中,系统往往需要动态调用数据并生成三维模型,这会影响系统运行的效率,降低用户体验。针对这一问题,提出一种基于神经网络的智能预取系统。历史访问日志中,模型的特征与被访问频率之间的映射被提取出来,并用以训练系统。系统可以根据模型特征判断哪些模型更可能被用户请求到,并把它们提前存入内存中。通过某三维变电站实时监控与装配管理系统对该预取系统进行验证。结果表明,通过短时间(一天)对系统的训练,即可做出长期(三个月)的高准确率(90%)的预测,有效
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摘 要:在當前的社会中,绝大多数人的阅读量都是比较偏低的,甚至很少去主动阅读,出现这种情况的主要原因是,在小学时期人们并没有养成阅读的良好习惯,故而没有培养出阅读的兴趣,更没有掌握阅读的技巧,即使是想要阅读,也常常没有应有的效率。而且,面对这样的现实情况,从事语文教学的教师们应该积极地提高小学生课外阅读的兴趣和能力,丰富他们的阅读量,让他们养成良好的阅读习惯,进而为他们日后的学习生活打下较为坚实的
摘 要:学习中的迁移指的是已经获得的知识对新知識的影响,包括有促进作用的正迁移以及不利影响的负迁移。在高中化学教学过程中,老师应当利用好迁移理论来进行课堂教学,引导学生的思维展开合理的迁移,可以给学生带来十分重要的启发。有效利用迁移理论能够让学生对一些核心的知识掌握得更加牢固,从而提高学生应用知识的能力。  关键词:高中化学;实践研究;应用知识  一、 思维模式的迁移  迁移理论能够在化学教学中的
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协同分割的一种典型定义是指在给出的一组图像中,将"相似的东西"共同分割出来。提出一种快速的协同分割算法。这种方法首先对一组图像进行特征提取,根据提取的特征确定"相似的东西"在图像中的大致范围,然后使用CPMC(constrained parametric min-cut)算法产生一系列的二值分割结果,最后通过构建随机森林对分割结果与基准之间的"相似度"进行学习,使得分割结果按"相似度"自动进行排列
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