三角函数解答题复习要点

三角函数作为高考中的重点考查内容,一直是教学中的重点。纵观近几年的高考解答题,呈现出如下变化和特点：①降低了三角变换的考查要求,加强了对基本知识、基本技能、基本思想的考查;②加强了对三角函数图像及性质的考查;③在解三角形时。常辅以向量知识。笔据此总结出如下三种命题形式,作为高三复习时的要点。     

基于信息度量与SVM的文本图像自动提取技术

在网络文本图像的自动提取过程中,计算机难以直接实现基于高层语义特征的文本图像提取,因此文本图像提取技术的性能很走程度上依赖于底层统计特征的提取。广义归一化图像信息度量（GNPIM）和Lorenz信息度量（LIM）在灰度级上描述了图像的分布,在语义层上反映了图像的内容,是区分文本图像和一般连续色调图像的有效统计特征,作为支持向量机（SVM）的输入向量。可区分文本图像与连续色调图像,从而实现网络中文本图像的自动提取。实验结果表明,基于GNPIM、LIM与SVM的文本图像提取技术能够有效提取网络中的文本图像。且正确率高,速度快。     

数字图书馆基于内容的图像检索中的反馈技术

对数字图书馆中基于内容的图像检索技术中的多特征相似度匹配、多特征之间如何融合、多特征之间权值的调整算法及相关反馈算法进行了论述。     

基于通道先验损失的无监督图像去雾算法

图像去雾是图像处理的一个关键步骤.基于学习的方法由于在收集清晰和模糊图像的固有限制,通常依赖于合成数据进行训练,且由室内图像和相应的深度信息构成.在处理室外场景时,可能会存在域偏移问题.提出了一种完全无监督的训练方法,通过最小化暗通道先验能量函数来进行图像去雾.此外,只使用真实世界的室外图像进行训练,并通过直接最小化该能量函数来优化网络参数.实验结果表明该方法的性能与大规模监督方法相当,可见通过网络和学习过程,可以获得额外的正则化.     

图像挖掘的模型与技术研究

本文从图像挖掘的定义和特点出发,分析了典型的图像挖掘模型：功能驱动模型和信息驱动模型,并探讨了目前常用的图像挖掘技术,如相似性搜索、图像关联规则挖掘、图像分类、图像聚类和神经网络等。     

基于深度学习的天气雷达回波外推的研究进展

基于深度学习的天气雷达回波外推预测降水的性能实现了新的进展。综述了常见的循环神经网络、卷积神经网络、深度生成模型和多个网络的组合深度学习模型,并从实际应用角度分析了不同深度神经网络在天气雷达回波外推预测降水量任务中的优点与不足。此外,简要分析了天气雷达回波外推的过程机理,并对最新的研究进展进行了介绍。并分析了天气雷达回波外推面临的一些挑战和潜在的解决方案,为相关研究人员提供有益的参考和借鉴。     

儒家课程思想中的后现代图像

本文从探讨儒家课程思想入手,通过将儒家的课程思想与后现代主义进行对比,从超越"二元对立"迈向"中庸和谐",从反对"人类中心"迈向"化成天下",从消解"理性主体"迈向"内省体悟"三个方面来逐步勾画出了儒家课程思想中的后现代图像。并指出我们应该使用后现代主义来促进儒家课程思想在当代得到进一步发展。     

改进YOLOv1的视频图像运动目标检测

针对视频图像中运动目标位置和大小变化频繁的特点,通过改进网络结构和训练过程,搭建了基于YOLOv1的神经网络框架。该框架采用ResNet50进行特征提取,增加卷积层和全连接层优化对不同尺度特征信息的传递,通过Sigmoid层和BN层在稳定输出结果的同时,加快训练速度。PASCAL VOC2007数据集和实景视频数据的实验表明,相比原始YOLOv1,本文方法的FPS和mAP分别提高了4.44%和4.57%,满足视频图像运动目标检测的实时性和精度要求。