基于改进区块存储结构的高效数据检索模型.pdf

使用D3D11接口API以三纹理方式高效渲染显示YUV格式的视频数据

智慧农业就是将物联网技术运用到传统农业中去，运用传感器和软件通过移动平台或者电脑平台对农业生产进行控制，使传统农业更具有“智慧”。除了精准感知、控制与决策管理外，从广泛上讲，智慧农业还包括农业电子商务、食品溯源防伪、农业休闲旅游、农业信息服务等方面的内容。

设计了一种新的求解均匀分布的Pareto最优解集的多目标进化算法(MOEA),其主要的特点是使用了一种新的个体适应值的计算方式,方法是通过群体中某一个体与群体的最优非劣解集的最小距离来刻画个体的适应值的。算法还结合了遗传算法中的精英策略以及NSGA-Ⅱ中的拥挤距离[12],提高了非劣解向Pareto最优前沿收敛的速度,并且保证了Pareto最优解集的多样性。仿真结果表明,算法不仅能够获得分布良好的Pareto最优前沿,而且能够极大地简化计算,减少了算法的运行时间,其计算复杂度为ο(mn2)(m表示的是目标函数的个数,n是种群的规模)。

一种基于SVD的高效图像去噪方法

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在车内场景中，广泛的结构（例如车顶，窗户玻璃，行李架等）会影响波的传播。 通过根据相关对象的不同详细程度建立各种车内模型，可以对毫米波通道进行光线跟踪仿真。 通过与延迟和角度域中的特性进行比较，我们确定了最合适的环境模型，该模型可使设计人员获得理想的仿真精度以及网络规划的高效率。

efficiency_densenet_pytorch DenseNets的PyTorch> = 1.0实现，已优化以节省GPU内存。 最近更新 现在可以在PyTorch 1.0上使用！ 它使用检查点功能，使此代码更有效！！！ 动机 虽然DenseNets在深度学习框架中很容易实现，但大多数实现（例如）往往需要大量内存。 特别是，通过批处理规范化和串联操作生成的中间特征图的数量随着网络深度的增加而平方增长。 值得强调的是，这不是DenseNets固有的属性，而是实现的属性。 此实现使用一种新的策略来减少DenseNets的内存消耗。 我们使用来计算Batch Norm和串联特征图。 这些中

云服务测试：如何高效地进行云计算测试 PDF电子书下载 带书签目录 sample,这是书的前半部分样张,仅供大家预览，如有需要，请购买正版。