以光流法为依据,提出了一种基于光流方向信息熵(entropy of oriented optical flow,EOF)统计的方法捕捉微表情关键帧.首先,采用改进的Horn-Schunck光流法提取视频流中相邻两帧图像的微表情运动特征;其次,采用阈值分析法筛选出投影速度模值较大的光流向量;之后,采用图像信息熵统计光流变化角度,进而得到视频序列的方向信息熵向量,通过对熵向量的分析,实现微表情关键帧捕捉;最后,本实验采用芬兰奥卢大学的SMIC微表情数据库和中国科学院心理研究所傅小兰的CASME微表情数据库作为实验样本,通过与传统的帧差法比较,证明了本文提出的算法优于帧差法,能够较好地表现出微表情变化趋势,为微表情识别提供基础

使用装备有产量监视仪的 CASE IH2366联合收获机,在黑龙江垦区进行农田作物 产量分布信息采集试验,取得了一些试验数据、经验和体会。通过试验对产量监视系统有了 更深入的了解,为今后的精准农业试验奠定了基础 关键词:全球卫星定位系统;联合收获机:产量监视仪 农田作物产量分布信息(基于GPS的收获机产量监视仪)的试验是实施“精准农业”的 第一步,只有采集到农田作物产量分布信息,才能用计算机软件绘制出谷物产量分布图(田 间信息处理),为作物生产管理决策提供条件 农田作物产量分布信息(基于GPS的收获机产量监视仪)的试验由黑龙江八一农垦大学 与黑龙江省友谊农场共同实施,试验地点在友谊农场五分场二队,取得了一些试验数据、经 验和体会

针对分类数据, 通过数据对象在属性值上的集中程度定义了新的基于属性值集中度的类内相似度(similarity based on concentration of attribute values, CONC), 用于衡量聚类结果中类内各数据对象之间的相似度; 通过不同类的特征属性值的差异程度定义了基于强度向量差异的类间差异度(dissimilarity based on discrepancy of SVs, DCRP), 用于衡量两个类之间的差异度.基于CONC和DCRP提出了新的分类数据聚类有效性内部评价指标(clustering validation based on concentration of attribute values, CVC), 它具有以下3个特点: (1)在评价每个类内相似度时, 不仅依靠类内各数据对象的特征, 还考虑了整个数据集的信息; (2)采用几个特征属性值的差异评价两个类的差异度, 确保评价过程不丢失有效的聚类信息, 同时可以消除噪音的影响; (3)在评价类内相似度及类间差异度时, 消除了数据对象个数对评价过程的影响.采用加州大学欧文分校提出的用于机器学习的数据库(UCI)进行实验, 将CVC与类别效用(category utility, CU)指标、基于主观因素的分类数据指标(categorical data clustering with subjective factors, CDCS)指标和基于信息熵的内部评价指标(information entropy, IE)等内部评价指标进行对比, 通过外部评价指标标准交互信息(normalized mutual information, NMI)验证内部评价效果.实验表明相对其他内部评价指标, CVC指标可以更有效地评价聚类结果.此外, CVC指标相对于NMI指标, 不需要数据集以外的信息, 更具实用性

对空间数据的处理是GIS的核心功能,GIS中的数据通常描述三部分信息 空间信息(位置,空间关系等等),非空间的属性信息,时间信息。数据按照其测 量尺度,可以分为定名、定比、间隔、比率量四种类型。由于各方面的原因,GIS 数据存在着质量问题,了解数据质量有利于数据的正确使用,避免出现“ Garbage in, Garbage Out”的情形。数据质量可以通过元数据进行描述,简单的说,元数据 是对数据的描述,在GIS应用不断发展、空间数据不断增长的情况下,元数据有 助于数据的共享和有效使用

一、大气边界层 二、大气能量学 三、大气波动 四、地转适应过程 五、大气波动的不稳定理论 六、低纬大气动力学基础

第一章大气动力学发展回顾与展望 第二章大气运动的坐标系与方程组一一 第三章大气中的涡旋运动 第四章大气的准地转运动 第五章大气边界层 第六章波动理论 第七章 Rossby波的传播与演变 第八章大气的非线性运动

1、课程的性质和目的 (写明本课程的授课对象,在人才培养过程中的地位及作用,学生通过学习该课程后,在思想、知识和能力等方面应 达到的目标。) 动力气象学是大气科学专业一门重要的专业基础课,属专业主干课、核心必修课,学分:4

•本章内容介绍了数据可视化的相关知识。数据可视化在大数据分析中具有非常重要的作用，尤其从用户角度而言，它是提升用户数据分析效率的有效手段。•可视化工具包括入门级工具、信息图表工具、地图工具、时间线工具和高级分析工具，每种工具都可以帮助我们实现不同类型的数据可视化分析，可以根据具体应用场合来选择适合的工具。•介绍了一些典型的数据可视化案例，从中可以深刻感受到数据可视化的魅力和重要作用。 10.1 可视化概述 10.1.1 什么是数据可视化 10.1.2 可视化的发展历程 10.1.3 可视化的重要作用 10.2 可视化工具 10.2.1 入门级工具 10.2.2 信息图表工具 10.2.3 地图工具 10.2.4 时间线工具 10.2.5 高级分析工具 10.3 可视化典型案例 • 10.3.1 全球黑客活动 • 10.3.2 互联网地图 • 10.3.3 编程语言之间的影响力关系图 • 10.3.4 百度迁徙 • 10.3.5 世界国家健康与财富之间的关系 • 10.3.6 3D可视化互联网地图APP 10.4 可视化工具实践 • 10.4.1 D3可视化库使用指南 • 10.4.2 Easel.ly信息图制作实践 • 10.4.3 数据可视化之魔镜 • 10.4.4 数据可视化之ECharts

4.1.1URL链接 RL(Universal Resource Location),即“统一资源定位器”。通常情况下,一个uL分为3个部分:协议代码、装有所需文件的计算机地址、含有信息的文件地址和文件名4.1.2路径 创建超级链接时必须了解链接与被链接文本的路径。在一个网站中,路径通常有3种表示方式:绝对路径、根目录相对路径和文档目录相对路径

提出了一种适用于多镜像站点环境下的分布式Web使用聚类局部挖掘算法LUC和全局挖掘算法GUC,较好地解决了Web访问信息的异地存储、分布式算法通讯量等因素给模式分析过程带来的困难.将给出的算法用Java语言加以实现,并对算法性能进行了研究.结果证明,该算法是有效的,可以用来高效、准确地在多镜像站点环境下发现Web用户群体模式