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现在,全球已进入互联网时代,在各个领域都能收集到丰富多样的数据信息.通过对这些数据信息的处理,可以更加丰富,具体的描述客观对象,帮助人们找到事物的本质规律,以致做出正确的判断与措施来提高社会资源利用率
为进一步强化航道安全,解决海事CCTV人工值守、非自动化问题,提出了基于稀疏表示的船体检测方法。利用稀疏表示实现对船体的检测时,首先构建样本特征矩阵,然后利用K-SVD算法对样本特征矩阵进行学习,得到
稀疏八度 一种基于指针的稀疏八叉树数据结构。 有关线性实现,请参见 。 ·· 安装 该库需要对等依赖关系 。 npm install math-ds sparse-octree 用法 点数 impor
稀疏矩阵的转置实现C++数据结构运行环境：VisualStudio2005#include"Triple.h"#includeusingnamespacestd;templateclassTSMatr
一种图像修复算法，基于结构稀疏的图像修复，虽然有点过时，可以参考
传统的基于自然图像块的稀疏表示模型在字典学习的过程中需要求解一个非常高计算复杂度的大规模优化问题以及在稀疏编码和字典学习过程中，每一个图像块都是独立考虑的，忽略了块与块之间的相关性，从而导致了不够精确
基于结构调制稀疏表示的图像超分辨率
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针对目前遥感图像融合不能为有效兼顾多光谱图像的光谱信息和全色图像的空间信息导致融合图像质量不佳的问题,提出基于结构稀疏表示与细节注入的遥感图像融合方法。该方法首先采用双重稀疏表示分别获取全色遥感图像对
作为典型的不规则算法，稀疏矩阵向量乘的计算过程具有非常低的访存局部性和计算访存比，因此在基于cache的通用处理器上计算效率很低。提出了一种面向可重构计算平台的基于IEEE-754浮点数据格式标准的稀
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