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为了研究基于分布式对象的并行计算,采用微软Windows Communication Foundation中的对等网络技术,设计并实现了一个并行计算环境。以并行求π为例,通过比较并行计算的加速比,证明了本并行计算环境的有效性。 相似文献
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针对图像检索中多区域加权聚合算法局部特征提取过程较繁琐、耗时及内存占用高等问题,提出多区域深度特征加权聚合算法（MR-CroW）。该算法通过增大深度卷积神经网络（DCNN）最后一个卷积层池化窗口,调整预训练DCNN模型VGG16,得到全局特征提取器; 选择子区域作为检索对象响应区域,抑制非主要目标噪声;引入跨维度加权聚合算法（CroW）,将多个区域特征进行加权聚合,得到最终的特征向量。在Oxford5K和Paris6K数据集上的实验结果表明,MR-CroW平均准确率（mAP）高于其它几种算法,特征处理阶段时间低于其它几种算法。 相似文献
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