基于MATLAB矢量化的物质点法(material point method,MPM)框架,分析车身前防撞梁的碰撞冲击问题。MPM在每一迭代步将物理参数在物质点和背景网格间相互映射,使用MATLAB矢量化框架可以使用户在快速入门的同时保证求解效率,其应力更新采...基于MATLAB矢量化的物质点法(material point method,MPM)框架,分析车身前防撞梁的碰撞冲击问题。MPM在每一迭代步将物理参数在物质点和背景网格间相互映射,使用MATLAB矢量化框架可以使用户在快速入门的同时保证求解效率,其应力更新采用车身结构材料的弹塑性本构模型。前防撞梁碰撞冲击数值算例结果表明,MPM可以保证求解精度,同时矢量化技术可以大幅提高求解效率。展开更多
深度嵌入聚类(deep embedding clustering,DEC)算法只通过自编码器,以单一实例重构的方式将数据嵌入到低维矢量化特征空间中进行聚类,而忽略了不同实例之间的关系,导致可能无法很好地区分嵌入空间中的实例。针对上述问题,提出基于对比...深度嵌入聚类(deep embedding clustering,DEC)算法只通过自编码器,以单一实例重构的方式将数据嵌入到低维矢量化特征空间中进行聚类,而忽略了不同实例之间的关系,导致可能无法很好地区分嵌入空间中的实例。针对上述问题,提出基于对比学习的矢量化特征空间嵌入聚类(vectorized feature space embedded clustering based on contrastive learning,VECCL)方法。通过对比学习以辨识数据实例之间异同性的方式,从数据中提取出具有同近异远聚类语义的特征,并作为先验知识带入DEC中,引导自编码器初始化带有深层数据信息的低维聚类特征空间。同时利用软分类标签构造熵损失,与自编码器的重构损失一起作为正则化项引入聚类损失函数中,共同细化聚类。实验结果表明,所提方法提取特征的能力更强,与DEC方法在数据集CIFAR10、CIFAR100和STL10上的实验结果相比,ACC分别提升48.1个百分点、23.1个百分点和41.8个百分点,NMI分别提升41.0个百分点、25.2个百分点和39.0个百分点,ARI分别提升45.4个百分点、16.4个百分点和41.8个百分点。展开更多
本文研究了基于MapGIS平台的地理信息栅格图像数据矢量化处理方法。首先,对栅格图像数据进行预处理,包括去噪、二值化和图像增强等操作,以提高图像质量和降低矢量化难度。其次,采用自动矢量化与手动矢量化相结合的方式,利用MapGIS软件...本文研究了基于MapGIS平台的地理信息栅格图像数据矢量化处理方法。首先,对栅格图像数据进行预处理,包括去噪、二值化和图像增强等操作,以提高图像质量和降低矢量化难度。其次,采用自动矢量化与手动矢量化相结合的方式,利用MapGIS软件中的矢量化工具,提取预处理后栅格图像的矢量数据。在矢量化过程中,结合地理信息系统(Geographic Information System,GIS)知识对矢量数据的拓扑关系、属性信息和空间关系进行校正和优化。最后,利用实例验证了本文方法的可行性和有效性。结果表明,基于MapGIS的地理信息栅格图像数据矢量化处理方法能够高效、准确地将栅格图像转换至矢量数据,为地理信息数据的处理和应用提供支持。展开更多
文档矢量化是一种将文档内容转化为数学向量表示的技术,一般来说就是将光栅图像或者栅格图像转换为矢量图像。通过矢量化,可以将文本数据转化为计算机可以理解和处理的形式,从而将文档资料通过计算机矢量化的格式(例如OFD,PDF等)完整地...文档矢量化是一种将文档内容转化为数学向量表示的技术,一般来说就是将光栅图像或者栅格图像转换为矢量图像。通过矢量化,可以将文本数据转化为计算机可以理解和处理的形式,从而将文档资料通过计算机矢量化的格式(例如OFD,PDF等)完整地保存下来,为印刷过程中的文本处理、信息检索等领域提供了更多可能性。首先,介绍了文档矢量化的背景;其次,介绍了传统文档矢量化模型;然后,将传统方法到基于深度学习的方法进行了全面综述并对不同的方法进行了比较;最后,对文档矢量化的应用领域和发展进行探讨和展望。Document vectorization is a technique that converts the content of a document into a mathematical vector representation, generally a raster image or raster image into a vector image. Through vectorization, the text data can be converted into a form that the computer can understand and process, so that the document data can be completely saved through the computer vectorized format (such as OFD, PDF, etc.), providing more possibilities for text processing, information retrieval and other fields in the printing process. Firstly, the background of document vectorization is introduced. Secondly, the traditional document vectorization model is briefly introduced. Then, the vectorization and the key techniques of vectorization processing in recent years are introduced. Finally, the application fields and development of document vectorization are discussed and prospected.展开更多
为了解决传统地图制图数据组织方法存在的不足和缺陷,提出一种基于地理信息系统(Geographic Information System,GIS系统)的地图矢量化成果可视化表达方法。该方法以ArcGIS平台为基础,利用ArcMap软件进行二次开发实现对地图矢量图层及...为了解决传统地图制图数据组织方法存在的不足和缺陷,提出一种基于地理信息系统(Geographic Information System,GIS系统)的地图矢量化成果可视化表达方法。该方法以ArcGIS平台为基础,利用ArcMap软件进行二次开发实现对地图矢量图层及属性信息的处理与分析功能;在此基础上,结合空间数据管理技术及面向对象分析理论,构建了一套适用于地理实体专题图件制作过程的地图符号库、注记库、符号库等数据库;并通过Web端的地图浏览器来实现各类专题图件的在线编辑、修改以及输出显示等操作。最后本文从多个方面阐述了基于GIS地图矢量化成果可视化表达的关键技术问题及其在实际工作中的应用情况,以期能够进一步提高地图制图数据组织效率,促进其向更高质量发展。展开更多
文摘基于MATLAB矢量化的物质点法(material point method,MPM)框架,分析车身前防撞梁的碰撞冲击问题。MPM在每一迭代步将物理参数在物质点和背景网格间相互映射,使用MATLAB矢量化框架可以使用户在快速入门的同时保证求解效率,其应力更新采用车身结构材料的弹塑性本构模型。前防撞梁碰撞冲击数值算例结果表明,MPM可以保证求解精度,同时矢量化技术可以大幅提高求解效率。
文摘深度嵌入聚类(deep embedding clustering,DEC)算法只通过自编码器,以单一实例重构的方式将数据嵌入到低维矢量化特征空间中进行聚类,而忽略了不同实例之间的关系,导致可能无法很好地区分嵌入空间中的实例。针对上述问题,提出基于对比学习的矢量化特征空间嵌入聚类(vectorized feature space embedded clustering based on contrastive learning,VECCL)方法。通过对比学习以辨识数据实例之间异同性的方式,从数据中提取出具有同近异远聚类语义的特征,并作为先验知识带入DEC中,引导自编码器初始化带有深层数据信息的低维聚类特征空间。同时利用软分类标签构造熵损失,与自编码器的重构损失一起作为正则化项引入聚类损失函数中,共同细化聚类。实验结果表明,所提方法提取特征的能力更强,与DEC方法在数据集CIFAR10、CIFAR100和STL10上的实验结果相比,ACC分别提升48.1个百分点、23.1个百分点和41.8个百分点,NMI分别提升41.0个百分点、25.2个百分点和39.0个百分点,ARI分别提升45.4个百分点、16.4个百分点和41.8个百分点。
文摘本文研究了基于MapGIS平台的地理信息栅格图像数据矢量化处理方法。首先,对栅格图像数据进行预处理,包括去噪、二值化和图像增强等操作,以提高图像质量和降低矢量化难度。其次,采用自动矢量化与手动矢量化相结合的方式,利用MapGIS软件中的矢量化工具,提取预处理后栅格图像的矢量数据。在矢量化过程中,结合地理信息系统(Geographic Information System,GIS)知识对矢量数据的拓扑关系、属性信息和空间关系进行校正和优化。最后,利用实例验证了本文方法的可行性和有效性。结果表明,基于MapGIS的地理信息栅格图像数据矢量化处理方法能够高效、准确地将栅格图像转换至矢量数据,为地理信息数据的处理和应用提供支持。
文摘文档矢量化是一种将文档内容转化为数学向量表示的技术,一般来说就是将光栅图像或者栅格图像转换为矢量图像。通过矢量化,可以将文本数据转化为计算机可以理解和处理的形式,从而将文档资料通过计算机矢量化的格式(例如OFD,PDF等)完整地保存下来,为印刷过程中的文本处理、信息检索等领域提供了更多可能性。首先,介绍了文档矢量化的背景;其次,介绍了传统文档矢量化模型;然后,将传统方法到基于深度学习的方法进行了全面综述并对不同的方法进行了比较;最后,对文档矢量化的应用领域和发展进行探讨和展望。Document vectorization is a technique that converts the content of a document into a mathematical vector representation, generally a raster image or raster image into a vector image. Through vectorization, the text data can be converted into a form that the computer can understand and process, so that the document data can be completely saved through the computer vectorized format (such as OFD, PDF, etc.), providing more possibilities for text processing, information retrieval and other fields in the printing process. Firstly, the background of document vectorization is introduced. Secondly, the traditional document vectorization model is briefly introduced. Then, the vectorization and the key techniques of vectorization processing in recent years are introduced. Finally, the application fields and development of document vectorization are discussed and prospected.
文摘为了解决传统地图制图数据组织方法存在的不足和缺陷,提出一种基于地理信息系统(Geographic Information System,GIS系统)的地图矢量化成果可视化表达方法。该方法以ArcGIS平台为基础,利用ArcMap软件进行二次开发实现对地图矢量图层及属性信息的处理与分析功能;在此基础上,结合空间数据管理技术及面向对象分析理论,构建了一套适用于地理实体专题图件制作过程的地图符号库、注记库、符号库等数据库;并通过Web端的地图浏览器来实现各类专题图件的在线编辑、修改以及输出显示等操作。最后本文从多个方面阐述了基于GIS地图矢量化成果可视化表达的关键技术问题及其在实际工作中的应用情况,以期能够进一步提高地图制图数据组织效率,促进其向更高质量发展。
