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利用主轴因子法的严重性代码异味相关性分析
【出 处】
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小型微型计算机系统
【发表日期】
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0年期
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网络新闻内容除了直接的文本信息之外,通常还使用高度语义概括后的标签信息对新闻中出现的图片、音视频等多媒体信息进行描述,使得新闻内容中出现了不同语义层次、不同粒度的内容概念(直接的文本特征与标签特征)描述.文本特征维度通常较高,导致特征数较少的视图在聚类中的作用被弱化.同时,各个视图对聚类簇结构的贡献程度不一样.针对以上两个问题,本文首先在每个单独的视图上,进行混合粒度的统一操作(针对不同粒度进行统
面部表情识别广泛应用于各种研究领域,针对面部表情识别使用深度神经网络方法结构复杂、可解释性差和传统机器学习方法特征提取缺乏多样性、识别率低的问题.提出了一种新的深度卷积级联森林(Deep Convolution Cascade Forest,DCCF)方法用于人脸面部表情识别,该方法通过卷积神经网络深度学习人脸面部显著特征,并采用基于随机森林的级联结构森林逐层学习识别出不同的面部表情特征,提高了人
发展为重民生为先 四川省广安市委书记王建军： 民生工程建设要多听听民意。和谐社会，民生为先。政府必须坚持把惠民生、帮民富、保民安作为头等大事，财政资金主要投向民生保障，社会事业重点改善民生需求。经济发展就是“做蛋糕”，改善民生就是“分蛋糕”。做，要做大；分，要分好。这样，做的人就有积极性，蛋糕才会越做越大。改善民生是经济社会发展的根本目的。如何把政府用于民生的钱用好，花得让群众满意而不是落下埋
随着车辆数量的快速增加,交通拥堵问题变得日益严重.如何引导车辆安全高效地通过交叉路口已经受到了学界的广泛关注.已有的控制方法主要是在线优化信号灯的相位配比.然而相位
卷积神经网络在图像去噪方面取得了很好的效果,但是传统的压缩-解压缩结构的神经网络会不可避免地损坏原始图像信息.为了更有效地去除图像中的噪声,本文提出一种改进的多尺度特征融合并行稠密残差去噪神经网络框架,旨在更好地恢复图像边缘和纹理信息.首先使用并行网络结构以结合不同深度的图像信息,每个分支由一些残差稠密块构成,在此基础上加入残差块之间的远程跳跃连接以克服网络训练过程中出现的梯度消失和梯度弥散问题并
新华社北京3月21日电(记者谭晶晶)国务院总理温家宝21日在人民大会堂会见出席中国发展高层论坛2011年会的70名境外代表,同他们进行了长时间友好、坦诚的交谈,并回答了提问。
隆盛镇位于北流市中部,距北流市区24公里,东邻容县黎村、灵山两镇,南与新丰镇交界,西与六麻镇接镶,北与大坡外镇、清水口镇相连。圭江从南向北流经镇域,
Longsheng Town is
为了解决传统直线提取算法中由于梯度信息孤立而造成检测效果不理想的问题,本文提出结合边缘块的连通域信息进行边缘连接的直线提取方法.首先提取图像边缘图,利用边缘点的连通域,建立边缘点标注模型,进行边缘块搜索.然后用邻接矩阵统计边缘块之间的位置信息,采用深度优先搜素算法,得到初始路径.最后利用直线的几何特征作为路径筛选条件,完成图像直线特征检测.通过理论分析与实验研究表明,该算法可以有效地完成各类场景中
图像的噪声阻碍了高级视觉任务对图像的理解,且去除图像的噪声是一个具有挑战性的任务.现有的基于卷积神经网络的图像去噪方法在去除噪声的同时,对图像纹理会引入一定程度的破坏,导致去噪后图像无法保留图像的纹理.为了解决这个问题,本文提出一种用二分支U-Net网络来融合特征和保留纹理的图像去噪方法.首先选取一种去噪方法的两个不同去噪参数的预训练模型分别得到同一张噪声图像的不同去噪结果,其中一个结果中去噪效果
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