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黄柏皓
1
作者
黄柏皓
《艺术沙龙》
2015年第3期216-227,共12页
艺术实践不需附和流变的社会价值,当艺术作品褪去金钱价值,剪去商标,回归于本来的面貌,追求永恒的美感后,才能经由精神性的提升,避免艺术作品被消解的命运。 《艺术沙龙》:您觉得"新水墨"会成为未来的主流吗?如何看待"新水墨"的...
艺术实践不需附和流变的社会价值,当艺术作品褪去金钱价值,剪去商标,回归于本来的面貌,追求永恒的美感后,才能经由精神性的提升,避免艺术作品被消解的命运。 《艺术沙龙》:您觉得"新水墨"会成为未来的主流吗?如何看待"新水墨"的发展?黄柏皓:回首过去近二十年水墨艺术创作者学习、融合西方理论或转换、重新建构的实验过程,许多有难度的问题仍需要时间去解决。
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关键词
艺术作品
水墨艺术
艺术实践
艺术沙龙
十年
社会价值
实验过程
原文传递
混合属性数据集分布一致性度量的新方法
被引量:
2
2
作者
何玉林
金一
+2 位作者
戴德鑫
黄柏皓
黄家杰
《深圳大学学报(理工版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第2期170-179,共10页
数据分布一致性的度量是大数据随机样本划分生成过程中的一个关键问题,如何针对混合属性的数据集进行合理有效的分布一致性度量是目前随机样本划分技术研究的重点.提出一种新的基于深度编码和最大平均差异的混合属性数据集分布一致性度...
数据分布一致性的度量是大数据随机样本划分生成过程中的一个关键问题,如何针对混合属性的数据集进行合理有效的分布一致性度量是目前随机样本划分技术研究的重点.提出一种新的基于深度编码和最大平均差异的混合属性数据集分布一致性度量方法,不直接对两个不同的原始数据集进行分布一致性的度量,而是首先对混合属性中的离散属性进行独热编码,得到独热编码数据集;之后对独热编码数据集进行自编码处理,得到深度编码数据集;最后基于最大均值差异指标对两个不同的深度编码数据集进行分布一致性的度量.在Adult、Australian、CRX和German标准混合属性数据集上对所提方法进行性能实验验证,结果表明,与基于离散属性独热编码的最大平均差异方法和基于连续属性二进制化的相似性度量方法相比,新方法能够更加准确地对混合属性数据进行分布一致性的度量.
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关键词
人工智能
随机样本划分
分布一致性
最大均值差异
混合属性数据
独热编码
深度编码
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职称材料
题名
黄柏皓
1
作者
黄柏皓
机构
台南艺术大学
出处
《艺术沙龙》
2015年第3期216-227,共12页
文摘
艺术实践不需附和流变的社会价值,当艺术作品褪去金钱价值,剪去商标,回归于本来的面貌,追求永恒的美感后,才能经由精神性的提升,避免艺术作品被消解的命运。 《艺术沙龙》:您觉得"新水墨"会成为未来的主流吗?如何看待"新水墨"的发展?黄柏皓:回首过去近二十年水墨艺术创作者学习、融合西方理论或转换、重新建构的实验过程,许多有难度的问题仍需要时间去解决。
关键词
艺术作品
水墨艺术
艺术实践
艺术沙龙
十年
社会价值
实验过程
分类号
J212 [艺术—美术]
原文传递
题名
混合属性数据集分布一致性度量的新方法
被引量:
2
2
作者
何玉林
金一
戴德鑫
黄柏皓
黄家杰
机构
深圳大学计算机与软件学院
深圳大学大数据系统计算技术国家工程实验室
中国刑事警察学院刑事科学技术学院
出处
《深圳大学学报(理工版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第2期170-179,共10页
基金
公安部重点实验室开放基金资助项目(HJKF 201901)
公安部科技强警基础工作专项资助项目(2017GABJC09)
+1 种基金
深圳大学新引进教师科研启动资助项目(2018060)
大学生创新创业训练计划资助项目(201910590017)。
文摘
数据分布一致性的度量是大数据随机样本划分生成过程中的一个关键问题,如何针对混合属性的数据集进行合理有效的分布一致性度量是目前随机样本划分技术研究的重点.提出一种新的基于深度编码和最大平均差异的混合属性数据集分布一致性度量方法,不直接对两个不同的原始数据集进行分布一致性的度量,而是首先对混合属性中的离散属性进行独热编码,得到独热编码数据集;之后对独热编码数据集进行自编码处理,得到深度编码数据集;最后基于最大均值差异指标对两个不同的深度编码数据集进行分布一致性的度量.在Adult、Australian、CRX和German标准混合属性数据集上对所提方法进行性能实验验证,结果表明,与基于离散属性独热编码的最大平均差异方法和基于连续属性二进制化的相似性度量方法相比,新方法能够更加准确地对混合属性数据进行分布一致性的度量.
关键词
人工智能
随机样本划分
分布一致性
最大均值差异
混合属性数据
独热编码
深度编码
Keywords
artificial intelligence
random sample partition
distribution consistency
maximum mean discrepancy
mixed-attribute data
one-hot encoding
deep encoding
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
黄柏皓
黄柏皓
《艺术沙龙》
2015
0
原文传递
2
混合属性数据集分布一致性度量的新方法
何玉林
金一
戴德鑫
黄柏皓
黄家杰
《深圳大学学报(理工版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
2
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
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参考文献
引证文献
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