参数化模型
数字化服务管理实践模型:ITIL 4 提供了一个IT产品交付和运营的端到端数字化运营模型,同时,它也让IT团队能 持续在更大范围的业务战略中扮演举足轻重的角色。ITIL 4 还提供了一个整体的端到 端
详细的讲述了信号的稀疏表示和稀疏分解问题,很适合做开题报告。
无论是Fisher判别分析(FDA)还是基于核的FDA(KFDA),在小样本情况下都会面临矩阵的病态问题,正则化技术是解决该问题的有效途径。为了便于研究正则化FDA与支持向量机(SVM)的关系,推导了
模式识别就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读,把环境与客体统称为“模式”。随着计算机技术的发展,人类有可能研究复杂的信息处理过程,其过程的一个重要形式是生命体对环境及客体的识别。模式
协同过滤技术是推荐系统中应用最为广泛的算法,其面临着数据稀疏性问题、冷启动、规模可扩展性等问题。工作体现在两点:一是在基于项的协同过滤模型中,改进了项间的相似度计算方法,相比调整余弦方法仅考虑一个要素
IS-VINS:关于VINS的信息稀疏化(IS-VINS)
在新的两味Nambu–Jona-Lasinio模型中研究了轻夸克星的结构。 通过在Fierz变换的Lagrangian中保留向量项的贡献,可以实现一个两太阳质量的纯夸克星。 为了克服正则化过程中三动量
利用图像非局部不连续性测度的概念,建立了面向图像超分辨的非局部正则化能量泛函和相应的变分框架.理论分析了该框架与目前关于双边滤波等一类广义邻域滤波器和经典的变分偏微分方程模型之间的联系.推导了该非局部
全局和局部结构内容自适应正则化的单幅图像超分辨模型
