说明：应用背景格子-的方法是用于数值模拟物理现象，作为一种替代经典的求解器偏微分方程。应用的主要领域是流体力学，特别是数值解不可压缩，含时变的斯托克斯方程。强度的LBM然而基于其方便地表示复杂的能力物理现象，从多相流到流体化学反应。由于该方法是基于分子描述一种流体，可以直接用于微观物理的知识制定适当的数学...

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说明：Zernike 矩是图像的映射到一组复杂的泽尼克多项式。Zernike 多项式正交海誓山盟，Zernike 矩能够代表交错图像没有冗余或重叠的信息之间的时刻。Zernike 矩是对象的显著依赖于翻译中的 ROI 与缩放。尽管如此，其震级是独立于该对象的旋转角度。因此，我们可以利用它们来描述对象的形状...

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说明：基于实例的超分辨率深深连接传统 _分析_ 内插方法，因为他们分享同样的目标。传统的插值方法 (例如线性，双三次，和三次样条插值)，通过已知像素的平均值作为计算 HR 网格中缺失的像素，隐式地施加 _smoothness_ 事先。然而，自然图像经常呈现强烈的不连续性，如边缘和角，和因此产生振铃和模糊输...

说明：支持向量机 (SVM) 第一次听到于 1992 年，由宝狮、 尺管和在柯尔特-92 Vapnik 介绍。支持向量机 （支持向量机）是一套用于分类和回归的相关监督的学习方法。他们属于一个家庭的广义线性分类器。另一项条款，在的支持向量机 (SVM) 是一个分类和回归的预测工具，使用机器学习理论来最大化同...

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说明：人工神经网络（Artificial Neural Networks，简写为ANNs）也简称为神经网络（NNs）或称作连接模型（Connection Model），它是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系...

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说明：我们建议无寄生图象的、 高动态范围 (HDR) 图像合成算法使用矩阵低秩完成框架，我们称之为 RM HDR。我们的基础辐照度的地图和低动态范围 （LDR） 图像曝光呈线性关系的假设，制订无寄生图象的区域检测作为秩极小化问题。我们将纳入约束上移动对象， 即、 稀疏性、 连接性和先验论下和暴露区域到框架...

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说明：最近的研究表明 70%的可利用的光谱不利用有效。增加带宽变得昂贵的频率的短缺。因此为有效地利用频谱，我们需要嗅探谱来确定是否它是正在利用初级用户，或不。认知无线电的术语是指通过电台参数使用遥感光谱信息。有各种频谱感知技术提出了但仍有的文学是在这一领域的研究人员去探索更多的余地复杂的方法。有三个主要类...

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说明：局部性约束线性编码 （LLC）这可以看成是 LCC 的快速实现，利用项目纳入每个描述符的局部性约束其局部坐标系。实验结果表明，通过使用 LLC 生成最终表示形式 （图 1）代码可以达到令人印象深刻的影像分类精度甚至与线性支持向量机分类器。此外，优化采用 LLC 的问题具有解析解，计算的复杂性在哪里只...

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说明：人脸识别作为一个复杂的模式识别问题，近年来得到了广泛的关注，识别领域的各种方法在这里各显所长，而且发展出了许多新方法，大大丰富和拓宽了模式识别的方向。现有一个描述人脸不同角度的图像库，包含了10个人，每人5幅图像，分别描述人脸的朝向：左方、左前方、前方、右前方和右方。创建LVQ神经网络，对任意给出的...

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