国产又黑又粗又大又爽,欧美日韩亚洲人成电影,中国大胆老太性视频hd

數(shù)字視頻中錯(cuò)誤掩蓋技術(shù)研究綜述

根據(jù)目前錯(cuò)誤掩蓋領(lǐng)域研究熱點(diǎn)，從解碼端掩蓋技術(shù)以及編解碼結(jié)合的掩蓋技術(shù)兩個(gè)研究方向介紹其發(fā)展?fàn)顩r，比較并總結(jié)了傳統(tǒng)插值掩蓋技術(shù)和主要的新技術(shù)的優(yōu)劣。指出在編碼端進(jìn)行的錯(cuò)誤掩蓋技術(shù)發(fā)展?jié)u趨與其他學(xué)科結(jié)合，編解碼結(jié)合的掩蓋技術(shù)則致力于利用不同的數(shù)據(jù)隱藏技術(shù)在編碼端嵌入更有價(jià)值的冗余信息，有助于迅速了解錯(cuò)誤掩蓋領(lǐng)域技術(shù)的發(fā)展?fàn)顩r。最后指出了進(jìn)一步研究的方向。

發(fā)表于：9/23/2015

差影法模擬物體運(yùn)動(dòng)軌跡的研究與實(shí)現(xiàn)

物體在不同介質(zhì)中的運(yùn)動(dòng)軌跡受到介質(zhì)的粘度、比重的影響，將物體的運(yùn)行軌跡從圖片中提取出來(lái)，有助于分析物體在不同介質(zhì)中的運(yùn)動(dòng)規(guī)律。本文中動(dòng)態(tài)視頻轉(zhuǎn)換成靜態(tài)bmp圖片序列，采用差影法針對(duì)bmp圖片進(jìn)行處理，再將處理后的系列bmp圖片進(jìn)行整合，得到物體的運(yùn)行軌跡，呈現(xiàn)出物體運(yùn)行軌跡曲線。結(jié)果表明差影法對(duì)物體運(yùn)動(dòng)軌跡的模擬可靠有效。

發(fā)表于：9/23/2015

半導(dǎo)體技術(shù)發(fā)展遭遇瓶頸服務(wù)器如何加速

物聯(lián)網(wǎng)被炒得沸沸揚(yáng)揚(yáng)，而物聯(lián)網(wǎng)帶來(lái)的數(shù)據(jù)爆增也不容忽視，伴隨著數(shù)據(jù)的成千上萬(wàn)倍地增長(zhǎng)，我們會(huì)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中心的服務(wù)器承載的壓力越來(lái)越大，用戶對(duì)CPU的處理能力要求要來(lái)越高，服務(wù)器加速刻不容緩。

發(fā)表于：9/23/2015

基于數(shù)據(jù)挖掘的學(xué)習(xí)推薦系統(tǒng)的研究

為了讓學(xué)習(xí)者在學(xué)習(xí)過(guò)程中能夠快速獲得所需的知識(shí)和核心內(nèi)容，首先給出一個(gè)采用xml格式的多層次知識(shí)庫(kù)，并基于學(xué)習(xí)者的身份特征、學(xué)習(xí)行為和測(cè)試結(jié)果，利用改進(jìn)的協(xié)同過(guò)濾算法和基于約束的推薦算法，發(fā)現(xiàn)學(xué)習(xí)者的潛在學(xué)習(xí)需求，完成知識(shí)推送和個(gè)性化學(xué)習(xí)定制。最后，對(duì)學(xué)習(xí)推薦系統(tǒng)進(jìn)行了實(shí)現(xiàn)。所研制的系統(tǒng)滿足了學(xué)習(xí)者獲得所需知識(shí)和學(xué)習(xí)指導(dǎo)的需求，提高了學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)效率。

發(fā)表于：9/21/2015

SQL Server數(shù)據(jù)庫(kù)中DML觸發(fā)器的教學(xué)探討

針對(duì)初學(xué)者容易混淆AFTER觸發(fā)器與INSTEAD OF觸發(fā)器的問(wèn)題，首先用通俗的語(yǔ)言對(duì)觸發(fā)器進(jìn)行了概述，接著闡述了觸發(fā)器的工作原理，然后結(jié)合實(shí)例分析了AFTER觸發(fā)器與INSTEAD OF觸發(fā)器的主要區(qū)別與應(yīng)用，最后總結(jié)了觸發(fā)器應(yīng)用的注意事項(xiàng)。

發(fā)表于：9/21/2015

邏輯模型樹(shù)算法性能分析與改進(jìn)研究

邏輯模型樹(shù)（LMT）算法是基于樹(shù)歸納和邏輯回歸的一種分類算法。為驗(yàn)證LMT算法的優(yōu)勢(shì)，利用3個(gè)UCI標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集建模，將LMT算法與其他決策樹(shù)方法進(jìn)行對(duì)比分析。針對(duì)LMT算法在建立邏輯回歸模型時(shí)會(huì)導(dǎo)致較高的計(jì)算復(fù)雜性的問(wèn)題，研究利用赤池信息量準(zhǔn)則改進(jìn)LMT算法，提升算法時(shí)間性能，避免模型過(guò)度擬合。在UCI標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集和煙葉綜合質(zhì)量評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)中應(yīng)用改進(jìn)的LMT算法進(jìn)行建模驗(yàn)證，結(jié)果表明，該改進(jìn)方法在模型精度和召回率方面基本優(yōu)于其他決策樹(shù)方法，時(shí)間性能比改進(jìn)前提升50%左右，能較好地評(píng)價(jià)煙葉綜合質(zhì)量。

發(fā)表于：9/21/2015

卡爾曼濾波在核脈沖全譜數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)中的應(yīng)用

針對(duì)核脈沖全譜數(shù)據(jù)采集技術(shù)中采用的深度加權(quán)濾波法在數(shù)據(jù)量少時(shí)平滑效果差、滯后大的缺點(diǎn)，設(shè)計(jì)了卡爾曼濾波算法替代傳統(tǒng)濾波算法進(jìn)行解譜的方案。濾波算法首先根據(jù)信號(hào)與噪聲的狀態(tài)空間模型，建立狀態(tài)方程和測(cè)量方程，然后根據(jù)廣義卡爾曼濾波對(duì)測(cè)量方程進(jìn)行更新，最后根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)的標(biāo)準(zhǔn)刻度井測(cè)量數(shù)據(jù)確定測(cè)量矩陣，對(duì)測(cè)量數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波。實(shí)測(cè)結(jié)果表明，該濾波算法相對(duì)于傳統(tǒng)濾波算法，能夠消除譜圖的統(tǒng)計(jì)漲落，提高光滑度，遏制滯后，并保證濾波后曲線不失真。

發(fā)表于：9/20/2015

“中國(guó)制造2025” 中國(guó)由大變強(qiáng)的戰(zhàn)略之舉

根據(jù)世界銀行統(tǒng)計(jì)，我國(guó)已超過(guò)美國(guó)成為全球第一制造業(yè)大國(guó)。但是，必須清醒看到，我國(guó)是第一制造業(yè)大國(guó)，還不是第一制造業(yè)強(qiáng)國(guó)。從制造業(yè)強(qiáng)國(guó)這個(gè)角度看，我國(guó)還有很大差距。在許多領(lǐng)域，我們掙的依然是吃老本的資源錢(qián)、技術(shù)含量低的“血汗錢(qián)”。因此，在自豪和驕傲的同時(shí)，也應(yīng)當(dāng)感受到巨大的壓力和挑戰(zhàn)。馬克思說(shuō)，問(wèn)題與解決問(wèn)題的手段同時(shí)產(chǎn)生。“中國(guó)制造2025”，就是創(chuàng)造性地解決問(wèn)題、實(shí)現(xiàn)由制造業(yè)大國(guó)向制造業(yè)強(qiáng)國(guó)邁進(jìn)的戰(zhàn)略之舉。

發(fā)表于：9/18/2015

基于集對(duì)分析的本體案例檢索模型

案例檢索是案例推理系統(tǒng)中的一個(gè)關(guān)鍵過(guò)程，是近年來(lái)人工智能領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)之一。案例相似度的計(jì)算方法是案例檢索的關(guān)鍵技術(shù)。將集對(duì)分析理論引入目標(biāo)案例，與案例庫(kù)中源案例的相似度比較，建立兩個(gè)比較案例的集對(duì)，通過(guò)屬性的重要度和聯(lián)系度構(gòu)建了本體案例檢索模型；通過(guò)本體的詞義擴(kuò)展解決檢索詞的多詞同義問(wèn)題，有效提高了不確定性問(wèn)題的檢索精度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，基于集對(duì)分析的本體案例檢索模型不僅減少了運(yùn)算量，還提高了查全率和查準(zhǔn)率

發(fā)表于：9/17/2015

互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代大數(shù)據(jù)究竟是什么

“大數(shù)據(jù)”是近年來(lái)IT行業(yè)的熱詞，大數(shù)據(jù)在各個(gè)行業(yè)的應(yīng)用逐漸變得廣泛起來(lái)。那么，什么是大數(shù)據(jù)？大數(shù)據(jù)時(shí)代怎么理解呢？

發(fā)表于：9/17/2015

Authorware7中多級(jí)菜單的實(shí)現(xiàn)方法研究

在各種多媒體作品中人機(jī)交互方式有時(shí)需要采用多級(jí)菜單方式。雖然Authorware7提供了下拉菜單的交互方式，但要實(shí)現(xiàn)二級(jí)以上的下拉菜單還需借助外部函數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)。利用外部文件WINAPI.U32中的有關(guān)菜單操作函數(shù)，探討并研究了Authorware7實(shí)現(xiàn)多級(jí)下拉菜單的制作方法，并給出了一個(gè)三級(jí)下拉菜單的實(shí)例制作過(guò)程。

發(fā)表于：9/16/2015

一種新的基于訪問(wèn)興趣相似性的P2P網(wǎng)絡(luò)模型

針對(duì)在非結(jié)構(gòu)化對(duì)等網(wǎng)絡(luò)(Unstructured Peer to Peer)中查找資源時(shí)傳統(tǒng)資源搜索方法的檢索效率不高、通信開(kāi)銷過(guò)大的問(wèn)題，提出了一種新的基于訪問(wèn)興趣相似性P2P網(wǎng)絡(luò)模型。在對(duì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)不作全面改變的情況下，通過(guò)發(fā)現(xiàn)訪問(wèn)頻譜相似節(jié)點(diǎn)，建立少量訪問(wèn)頻譜相似節(jié)點(diǎn)間的遠(yuǎn)程連接，可以改善傳統(tǒng)的非結(jié)構(gòu)化對(duì)等網(wǎng)絡(luò)資源搜索，并在此基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)了一種資源搜索算法。仿真試驗(yàn)證明，該模型在一定程度上提高了非結(jié)構(gòu)化P2P資源搜索的效率，同時(shí)減少了網(wǎng)絡(luò)中的通信冗余信息量。

發(fā)表于：9/15/2015

基于Linux+ARM的多格式視頻圖像采集系統(tǒng)的設(shè)計(jì)

設(shè)計(jì)了基于S3C2440微處理器的視頻圖像采集系統(tǒng)，詳細(xì)分析了該系統(tǒng)的啟動(dòng)過(guò)程。在一塊裸板上搭建起整個(gè)視頻圖像采集系統(tǒng)。結(jié)合V4L2技術(shù)完成了支持YUV、MJPEG圖像格式的USB攝像頭和支持RGB圖像格式的CMOS攝像頭的多格式視頻圖像采集系統(tǒng)。測(cè)試結(jié)果表明，該系統(tǒng)可以在LCD顯示屏上動(dòng)態(tài)顯示多格式攝像頭所采集到的視頻圖像，且視頻圖像具有清晰度高、流暢性好、穩(wěn)定性強(qiáng)等特點(diǎn)，具有進(jìn)一步推廣使用的廣闊前景。

發(fā)表于：9/15/2015

基于雙旋轉(zhuǎn)模板的黑白棋盤(pán)角點(diǎn)檢測(cè)算法

攝像機(jī)標(biāo)定技術(shù)已被廣泛地應(yīng)用于三維重建技術(shù)中。針對(duì)標(biāo)定時(shí)需要手動(dòng)確認(rèn)角點(diǎn)比較耗時(shí)且可能存在誤差的問(wèn)題，本文提出一種基于雙旋轉(zhuǎn)模板的黑白棋盤(pán)角點(diǎn)檢測(cè)算法。該算法首先通過(guò)Harris算法獲得初始角點(diǎn)，然后通過(guò)構(gòu)造旋轉(zhuǎn)模板對(duì)獲得的角點(diǎn)進(jìn)行迭代篩選，最終求解得到符合標(biāo)定要求的角點(diǎn)。實(shí)驗(yàn)證明本文算法不僅具有較高的穩(wěn)定性，還提高了黑白棋盤(pán)上有效角點(diǎn)的檢測(cè)精度和效率。

發(fā)表于：9/15/2015

基于雙正交小波變換和圖像復(fù)雜度的水印算法

數(shù)字水印技術(shù)是一門(mén)將數(shù)字信息嵌入多媒體數(shù)據(jù)并能提取的一門(mén)技術(shù)。本文提出一種基于雙正交小波變換和圖像復(fù)雜度的可逆水印算法。該算法對(duì)原始圖像進(jìn)行雙正交離散小波變換后分解成頻帶，基于熵的值決定嵌入頻帶，通過(guò)圖像復(fù)雜度的五個(gè)特征值決定嵌入位置。仿真結(jié)果表明，該算法取得良好的效果，且能較好地抵抗模糊、噪聲、銳化等濾波操作，具有良好的魯棒性。

發(fā)表于：9/15/2015