基于模糊时间序列的计算机信息粒构建研究

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随着现在科技的快速发展,各种科技方法也随之孕育而生,例如信号处理、人工智能和模式识别等学科在各个领域都有所发展,当今的分析手段也由原先的人工分析转向智能化进行转变,但是其机构和内部的运行是较为复杂多变,现在更加强调的是处理方法和概念上改进,其中粒化计算则是强调从实际中进行处理,然后再是使用可行满意的近似解进行求解,这样来优化方法,使得方法也变得知识化,再使用一般的逻辑思维方法来求解方法。而模糊理论使用语义变量的性质,这样来处理在实际中出现的不确定性的烦恼,因此其也被应用于各大领域里。对于模糊理论的模
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目的:探析螺旋CT扫描技术在肺结核患者临床诊断上的应用价值。方法:选取2016年1月—2017年8月卫生保健中心收治的57例肺结核患者为主要对象,所有患者均接受X线检查、螺旋CT扫
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时序动作定位任务需要识别出一段长视频中的动作类别以及动作的起止时间,候选区域的选择是影响到识别效果和效率的重要因素。提出一种基于时空特征融合的候选区域提取网络,充分利用视频分割段的时间特征和空间特征来判断是否为候选区域。接着将候选区域输入到训练的CDC网络中进行帧级粒度上的动作分类。最后训练动作状态检测网络,对得到的候选区域进行修补,从而可以得到更为精确的动作发生的时间区域。在THUMOS14数据
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