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大数据是多源异构的。在信息技术飞速发展的今天,多模态数据已成为近来数据资源的主要形式。研究多模态学习方法,赋予计算机理解多源异构海量数据的能力具有重要价值。本文归纳了多模态的定义与多模态学习的基本任务,介绍了多模态学习的认知机理与发展过程。在此基础上,重点综述了多模态统计学习方法与深度学习方法。此外,本文系统归纳了近两年较为新颖的基于对抗学习的跨模态匹配与生成技术。本文总结了多模态学习的主要形式,并对未来可能的研究方向进行思考与展望
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定理中的曲线C可以不是简单曲线. 此定理成立的条件之一是曲线C要属于区域 B. 如果曲线C是B的边界,函数f(z)在B内与C上解 析,即在闭区域B+C上解析,甚至f(z)在B内解 析,在闭区域B+C上连续,则f(z)在边界上的积 分仍然有
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在岩体力学研究中,为对地质弱面进行统计加工和对岩体结构进行几何分析,常常需要用到赤平投影方法。本文从解析球面圆的'赤平投影入手,系统地討论了赤平极射投影和Lambert投影的关系;给出了吴尔夫网和施密特网的解析表达式;对这两种通用的投影网在等角性和等面性方面的特征进行了分析。在此基础上给出了一个简化的算式,以确定吴尔夫网中等价圆的半径,如果以吴氏网为基础以电算机制作等密曲线,这一算式将有实用价值
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一个以z为中心的圆域内解析的函数f(z),可以 在该圆域内展开成z-z0的幂级数.如果f(z)在zo 处不解析,则在z的邻域内就不能用z-z的幂 级数来表示.但是这种情况在实际问题中却经 常遇到.因此,在本节中将讨论在以z为中心 的圆环域内的解析函数的级数表示法
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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
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在热力学分析的基础上,以高炉渣为原料,引入适当的添加剂,利用碳热还原-氮化的方法制备了Ca-α-Sialon-SiC粉,得到的Ca-α-Sialon含量最高可以达到81%;利用统计模式识别结合人工神经元网络优化了工艺
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一、拟合优度检验 二、方程的显著性检验(F检验) 三、变量的显著性检验(t检验) 四、参数的置信区间
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2.1.1 随机抽样 2.1.2 无偏点估计 2.1.3 μ的u估计 2.1.4 σ2的χ2估计 2.1.5 μ的t估计
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3.1.1 相对数 3.1.2 参数估计 3.1.3 参数检验 3.1.5 列联表分析的方法选择
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5.1.1 积矩相关系数 5.1.2 相关系数的假设检验 5.1.3 秩相关
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