一种弱纹理目标立体匹配网络

现有深度估计方法在高分辨率图像下存在特征提取不够充分、局部信息特征提取差的问题,为此提出一种面向全局特征的Transformer立体匹配网络;该网络采用编码器-解码器的端到端架构,采用多头注意力机制,允许模型在不同子空间中关注不同特征,从而提高特征提取能力;模型将自注意力机制和特征重构窗口结合,能够提高特征的表征能力,弥补局部特征不足的问题,在减少计算负担的同时有效解决Transformer架构计算复杂度高的问题,将模型的计算复杂度保持在线性范围内;在Scene Flow、KITTI-2015数据集上分别进行实验,与现有方法相比,相关指标得到显著提升,验证了模型的有效性和实用性。

Windows应用程序中屏幕存储和恢复的方法

本文介绍在Windows程序中将屏幕图形以位图形式拷贝到内存设备背景中，然后在需要的时候再将内存设备背景中的位图像拷贝到屏幕上的方法。

WINDOWS设备环境详解

设备环境(DC)是Microsoft公司为了实现设备无关性而引入的一个概念,它在Windows程序设计中占有很重要的地位,是每个Windows程序员必须掌握的。文中详细分析了每种设备环境类的功能、适用范围以及它们之间的区别,并给出了设备环境类(CDC)的引用方法。

UNIX平台X Window集成环境下OpenGL程序设计

本文结合实例详细阐述了在X Window集成环境下进行OpenGL三维应用程序编制的问题,同时对一些实现特殊功能的函数给出了一种解决途径。

Windows程序专业打印功能实现方法

利用windows资源和C + +库函数可以实现专业程序中的打印功能 ,这些功能必须包括允许用户使用放弃过程来取消打印 ,在程序中必须使用打印对话框和PRINTDLG对话框 ,本文以VC + + 6.

基于X Window图形分层显示的实现

介绍了X Window图形系统的基本知识,给出了基于X Window系统实现图形分层显示的方法和具体实例。

基于最大熵原则的汉语语义角色分类

语义角色标注是近些年来兴起的自然语言处理的一个新的研究领域。与英语方面的研究相比,汉语方面的工作还不是很充分。该文在参考已有工作的基础上,基于最大熵原则,对汉语语义角色标注中的一个方面———语义角色分类进行了深入的研究。在提出了一些新的特征之后,该文还充分利用了语义角色之间的相关性,提取语义角色的上下文特征,从而提高标记的准确率;此外,通过对不同特征的单独研究,笔者发现了不同特征取得最优值时的窗口大小差别很大。发现这一现象后,笔者设计了一种基于贪心策略的选择算法,对不同的特征选择不同的窗口大小,使得标记结果进一步提高。在综合采用了以上的策略之后,笔者的汉语语义角色分类系统可以达到95.00%的准确率,比前人有较为显著的提升。从而证明了笔者的方法是有效的。

基于SOM的语义词典自动构建实验研究

语义词典在语言学和自然语言处理研究中占有相当关键的位置。语义词典的构造，通常有两类做法。一类是基于语言学家的主观判断，另一类则是基于机器的自动聚类。后者是本文所要研究的主题。本文基于大规模的语料库。利用自组织映射神经网络（SOM）对词典进行无监督的自动构造。首先从语料库中抽取待聚类词的上下文窗口中的词，并利用信息增益（Information Gain）对特征词进行选择，然后借鉴信息检索模型中的TFIDF计算特征向量中每一个特征的特征权重。最后将构造好的待聚类词的特征向量作为SOM的输入，经过网络的迭代计算将不同类别的词映射在SOM输出网格的不同结点。

基于上下文窗口中反向搜索的高光谱图像无损压缩

针对基于单波段预测的高光谱图像无损压缩压缩比低的问题,提出基于上下文窗口中反向搜索的高光谱图像无损压缩算法。首先,对待测像素设定上下文窗口,计算其预测参考值并进行反向搜索预测得到待测像素的候选预测值。然后,选取与预测参考值最接近的候选预测值作为待测像素的最终预测结果。最后,对预测残差图像进行一阶算术编码完成压缩过程。利用提出的算法对AVIRIS 1997高光谱图像进行了实验,结果显示,提出的算法通过对上下文窗口、等效系数和有效像素阈值的优化取值,使反向搜索预测的效果达到最好,经过算术编码器编码后,可以得到一个3.63倍的平均压缩比。该方法具有较低的算法复杂度和内存需求,优于当前已报道的基于单波段预测的其他各种高光谱图像无损压缩算法。

一种用于JPEG2000的高效位平面编码电路

研究了JPEG2000编码芯片的核心模块——位平面编码电路.通过分析EBCOT编码原理、现有算法及硬件实现中存在的问题,提出了一种基于双上文窗口并行的EBCOT系数位建模方法的新型位平面编码电路架构,可以实时生成编码时所需的状态信息,在提高整体编码速度的同时节省存储资源.仿真结果表明,对于一个512×512的YUV图像,采用码块大小为64×64的方式编码,1个时钟周期可以处理4个样本,并且减少约16kbit的存储器需求.

对称与非对称：中文词义消歧中局部上下文窗口问题研究

词义消歧是一个分类过程，局部上下文是主要的分类特征。对称窗口指上下文边界与歧义词的左右距离相等，大部分消歧系统凭经验将其作为最优的局部上下文窗口，很少选择非对称窗口。对称窗口是否优于非对称窗口？本文以Senseval-3中文数据集为例对这一问题展开研究。首先，对训练集采用交叉验证法确定最优窗口，它是非对称的。并采用此非对称窗口与多组经典的对称窗口进行了对比消歧测试，结果表明非对称窗口的表现优于对称窗口。进一步在独立采用词或词性作为特征的情况下进行交叉验证评估，发现趋于对称的窗口总体上表现是优秀的。在不进行辅助计算的情况下，可以选择对称窗口作为局部上下文窗口，但它并不是最优的。

一种基于上下文窗口的本体演化方法

传统本体演化方法都是顺序地处理多个本体演化需求,其中关于演化代价的影响因素不明确。针对该问题,分析影响演化代价的因素,提出一种基于上下文窗口的本体演化方法,将演化过程转变为图的启发式搜索过程,结合窗口内信息,从局部范围内全局地选择演化路径。实验结果表明,与传统方法相比,该方法能够进一步降低演化代价。

Open GL多窗口显示的应用

本文对虚拟现实立体视觉软件实现部分进行了讨论 ,通过提出在单文档应用程序中分割窗口 ,间歇性地当前化 RC,解决了在较低硬件配置中实现 Open GL多窗口显示的问题。

词位标注汉语分词中上下文有效范围定量分析

在利用条件随机场进行基于词位标注的汉语分词时,特征窗口的宽度是决定条件随机场学习效果的重要参数。针对特征窗口最佳宽度的选择问题,设计了一组特征模板,并选取Bakeoff2005中的测试语料,使用CRF++0.53工具包进行了对比实验,定量分析了影响分词效果的有效上下文范文。通过实验得出以下结论:下文对分词性能贡献要大于上文;影响分词性能的特征窗口的宽度不超过五,以四字或五字窗口为宜。

协作上下文感知下无线传屏数据不一致性消除

为了提高无线传屏的链路稳定性和数据传输可靠性,增强无线传屏的视觉效果,研究建立了一种感知环境下多媒体数据共享的节点协作感知模式,确定了基于协作上下文感知的无线传屏模型及其工作方法,并针对传屏中出现的数据不一致性问题,提出了一种面向突发错误的数据不一致性消除算法.该算法通过反馈和加窗处理,提升了算法的抗突发错误能力,并提高了无线传屏中传屏数据不一致性消除的正确率,使无线传屏数据可以在复杂环境下获得可靠的传输.仿真结果表明,在数据包含突发错误时该算法的正确率优于其他同类算法.

基于三词位的字标注汉语分词

借助于统计语言模型将汉语分词转换为字序列标注并实现汉语分词已经成为近年来汉语分词的主流方法,但统计语言模型训练时间较长一直是这一方法中的最大问题。提出了一种基于三词位的字标注汉语分词方法,并在bakeoff2005提供的语料上进行了对比实验,结果表明该方法可以取得接近四词位字标注分词方法的性能,但在模型的训练时间上明显优于四词位标注方法。

多内存设备描述表缓冲实现GIS图形导出

提出了一种利用多个内存设备描述表作为缓冲实现对GIS(Geographical Information Sys tem)软件开发过程中绘制图形选择性地导出的方法;介绍了Windows映射模式/图形设备接口/设备描述表的概念及相互关系,并给出了基于MFC的程序流程图.

基于Pocket PC的上下文菜单实现

介绍了基于PocketPC中的"点按"操作概念,论述了在PocketPC中上下文菜单的实现原理及方法,并给出了基于MFC下的WindowsCE应用程序实现上下文菜单的步骤和代码实例。

天才的故事编造者——《敞开的窗户》文体赏析

短篇小说《敞开的窗户》以其准确的选词、逻辑严谨的句法和极尽渲染的语境,生动地刻画了人物性格,推动了故事情节的发展,制造了出人意料的戏剧性结果。小说优美的文体特征显示出了其独特的魅力。

嵌入式操作系统任务切换方法对比分析

嵌入式操作系统在很多领域得到应用。由于嵌入式实时操作系统支持多任务,使得程序开发更加容易,在便于维护的同时还能提高系统的稳定性和可靠性,所以逐步成为嵌入式系统的重要组成部分。本文介绍4种嵌入式实时操作系统VxWorks、μClinux、μC/OS-II和Windows CE,对多任务的调度切换进行了分析比较。