基于深度和子树约束最小树形图的高编码效率图像删除

图像删除是指从一个压缩图像集中去除一个或多个图像,生成一个新的压缩图像集。针对当前图像删除方法存在搜寻的预测参考图像不佳,导致编码效率不足的问题,提出一种基于深度和子树约束最小树形图的高编码效率图像删除方法。该方法充分考虑所有剩余图像之间的相关性,确定最佳的预测参考。首先,提出一种新的图像分类方法,将所有图像分成需编码图像、无需编码图像和待删除图像等三类;其次,设计一种新的深度和子树约束最小树形图法,深入探究需编码图像之间以及需编码图像和无需编码图像之间的关系,构建新压缩图像集的最小树形图;最后,根据得到的最小树形图对需编码图像进行压缩,生成新的压缩图像集,实现图像删除。实验结果表明,与现有先进方法相比,所提方法取得了更高的编码效率,同时却有着相近的计算复杂度。

几类子树超图相关组合代数性质

拟在子树超图这一重要的图论对象上研究与顶点可分解和shellable相关的组合代数性质.在给定树上删除一个点时,都可构造出一个保持一定的子树关系的新树.借助这一构造以及归纳法,证明了极大完全子树超图都是顶点可分解的;对于由路径诱导的任一子树超图,利用字典序构造出其独立复形的极大面上的一个shelling序,从而证明了其满足shellable性质.

黑莓子树与乌鸫鸟

可怜的黑莓子树再也无法忍受了,现在它的树枝上又长满了黑莓子,厚脸皮的乌鸫鸟用尖喙和利爪在啄着它的嫩枝。“求求你,至少放过我的叶子吧!”黑莓子树向乌鸫鸟恳求道:“我知道你十分喜欢黑莓子,它们是你最中意的果实,但请不要剥去我的叶子,它能保护我免受阳光暴晒,也请不要用你的爪子撕掉我柔软的树皮。”

留一棵柿子树点缀冬天

我小时候,院子里有一棵柿子树,每年都结很多柿子。在食物匮乏的年代,柿子是难得的甜蜜美食,深秋时节将柿子全部摘下,吃一部分,剩下的晒成柿饼。前几年,老柿子树太过茂盛,已然遮天蔽日。于是,父亲把它好好地修剪了一番。修剪后的柿子树亭亭如风华少年,结出的果子鸡蛋大小,比较瘦长,很玲珑小巧的模样,母亲说它们长得俊模俊样的。

缤纷了四季, 我的柿子树

世界的缤纷从哪里来?我在我家的这棵柿子树上找到了答案。春天,柿子树长出了嫩绿的叶子,它们像一个个绿色的小巴掌,可爱极了。春天的柿子树得很快,没过几天,它们的枝条又长高一截,新长出的枝叶向上勃发,长度快赶上我的手臂了!

无私奉献的棬子树

棬子树又叫乌桕、木子树,属大戟科乌桕属落叶乔木,集品形、赏色、观叶、采果于一体,应用于园林。春花秋实,一年四季都是风景,不仅可供人们观赏,其黑色、圆球形的种子所含的油料还可制多种油漆,种子外被白色蜡质假种皮又是制蜡烛和肥皂的好原料,具有极高的价值。

正本清源盆景植物名(四十七)——白棠子树 紫珠 老鸦糊

紫珠与白棠子树、老鸦糊因有着较高相似度而常被弄混,统称为“紫珠”,三者均为唇形科(原在马鞭草科)紫珠属灌木,都有着玲珑精致、纯净高雅的紫色果实。其中的白棠子树因叶片较小,株型紧凑而常用于制作盆景(图1-4)。白棠子树,白棠子树(Callicarpa dichotoma)别名小叶紫珠、小紫珠。

一种高效的最大频繁Embedded子树挖掘算法

提出了一种高效的最大频繁Embedded子树挖掘算法--CMPETree Miner。该算法采用先序遍历序列存储树,并将节点的范围属性加入该序列,采用伪投影技术对频繁子序列进行投影,并对投影序列中的每个节点编码。在挖掘带编码的频繁子序列过程中,对频繁子序列进行高效剪枝,得到最大频繁Embedded子树,无需生成所有频繁Embedded子树。实验结果表明,CMPETree Miner算法是高效可行的。

间作柿子树对苹果根际土壤微生物群落结构和功能的影响

【目的】揭示柿子树与苹果树间作体系下,苹果根际土壤的微生物群落结构和理化性质。【方法】以间作(I)和非间作(NI)的苹果根际土壤为材料,采用高通量测序技术,对苹果根际土壤微生物群落结构进行分析。【结果】间作柿子树增加了苹果根际土壤有机质(OM)、水解性氮(AN)、全磷(TP)含量,降低了土壤中有效钾(AK)含量。Alpha多样性分析表明,间作对苹果根际土壤细菌丰富度指数和多样性指数无显著影响,但显著降低了根际土壤真菌的Ace指数(P=0.03)。β多样性分析表明,间作和非间作土壤细菌和真菌群落结构都存在显著差异。LEfSe分析发现,间作显著增加苹果根际土壤中17个细菌属丰度,分别为Sporacetigenium、Tepidisphaera、Agromyces、Alkanindiges、Phycisphaera、假黄色单胞菌属(Pseudoxanthomonas)、Terrimonas、Pseudohaliea、Paenisporosarcina 9个已知属,8个未知属;显著降低4个细菌属丰度,分别为Sporichthya、Methylocystis、Devosia、Altererythrobacter。间作显著增加1个真菌属丰度,为Arthrographis;降低3个真菌属丰度,分别为柱孢属(Cylindrocarpon)、Metacordyceps、外瓶霉属(Exophiala)。Spearman相关性分析表明,根际细菌属Pseudomonas与有效磷(AP)、全磷(TP)呈显著正相关,真菌属Naganishia与有效磷(AP)呈显著正相关;真菌属Polyscytalum、Minimedusa与有效磷(AP)呈显著负相关。PICRUSt2结果显示,间作显著降低了根际细菌碳水化合物运输和代谢以及胞外结构两大类功能丰度;FUNGuild功能分析显示,间作显著降低了病原-腐生过渡型真菌在苹果根际土壤的丰度。【结论】苹果与柿子树间作可提高苹果根际土壤OM、AN、TP含量,显著增加根际有益微生物的相对丰度,减少病原真菌微生物的相对丰度,为探讨间作抗病机理提供数据参考。

基于子树交换的神经机器翻译数据增强方法

神经机器翻译在双语资源丰富的场景下,具有良好的性能,但在资源稀缺的情况下,其翻译性能急剧下降.针对稀缺资源翻译任务,本文提出一种基于子树交换的数据增强方法.首先,将目标端句子生成对应的句法树;其次,使用子树交换算法生成新的伪单语数据;最后,利用反向翻译方法生成目标译文,构成伪平行数据.实验结果表明,同基线模型和已有数据增强方法能相比,基于句法子树交换数据增强方法能显著提高模型的翻译性能.

浅析柿子树栽培丰产技术及盛果期冬季修剪方法

柿子树的种植历史非常久远,有广泛的种植范围。随着人们对饮食多元化的需求,水果的品种也不断丰富,柿子种植品种也经过不断的研发更加满足消费者多元化的口味需求。本文通过对柿子树的丰产栽培技术进行分析探究,以及结合具体情况对柿子树的盛果时期进行修剪技术的研究,为柿子树的丰产提供技术保证,从而保障柿子树种植的收益。

大班数学活动:阿松爷爷的柿子树

设计意图我班幼儿能够熟练地进行10以内数的顺数和倒数,但是对于不同数字之间的组合排列规律还不是很清楚。因此我在班本课程“柿子树下的故事”中,借助绘本《阿松爷爷的柿子树》将数字排列规律融于故事情景中,利用“解码进柿子园”“认识新品种柿子”“设计柿子号码牌”游戏,让幼儿自主探索、学习。活动目标1.学习将3个数字按不同的方式进行组合排列。2.能够运用数字的组合排列规律,判断和设计不同的号码牌。

基于最小相关实体子树的XML关键字查询算法

针对目前XML关键字查询结果中包含了许多无意义的节点的问题,提出了一种语义相关的查询算法。由于XML文档具有半结构化和自描述的特点,通过充分利用节点间的语义相关性,提出了最小最低实体子树(SLEST)的概念,在这个概念中,关键字之间仅存在物理连接关系;为了捕获关键字之间的IDREF引用关系,提出基于最小相关实体子树(SIEST)的算法,并利用最小最低实体子树和最小相关实体子树代替最小最低公共祖先(SLCA)作为查询结果。实验结果表明,提出的算法能有效提高XML关键字查询结果的查准率。

分层子树合并聚类算法

为了解决传统分层合并聚类算法可能产生不唯一的二叉树结果问题,提出了分层子树合并聚类算法, 其基本思想是通过在数据集的最小树中分析θ-极大紧邻子树然后合并它的顶点集,该算法每步可将多个对象聚类,计算结果用多叉树表示．在理论上证明了该树在不计分支次序时是唯一的,并且通过计算实验说明,在样本中存在较多距离彼此相等的点对时,该树所描述的聚类结果要明显比传统分层合并聚类算法用二叉树描述的聚类结果更为合理．

有序树的频繁子树挖掘研究

对各种主要的频繁子树挖掘算法进行综述与分析,主要包括频繁Induced子树挖掘与频繁Embedded子树挖掘;讨论了挖掘算法中使用的两种技术:基于候选生成-测试的方法和基于模式-增长的方法;对各典型算法的性能进行了实验分析比较。

基于最大频繁Induced子树的GML文档结构聚类

提出了一种基于最大频繁Induced子树的GML文档结构聚类新算法TBCClustering.通过挖掘GML文档集合中的最大频繁Induced子树构造特征空间,并对特征空间进行优化;采用CLOPE聚类算法聚类GML文档,可自动生成最小支持度与聚类簇的个数,无需用户设置;不仅减少了特征的维数,而且得到了较高的聚类精度.实验结果表明算法TBCClustering是有效的,且性能优于PBClustering算法.

基于图数据的极大频繁子树挖掘算法研究

由于极大频繁子树中已经隐含了所有频繁子树信息,尤其处理大型图数据集时候,挖掘极大频繁子树对提高频繁子树挖掘算法效率具有重要意义.首先在有效编码的基础上提出连接和扩展操作算法,通过两个算法产生所有极大候选子树;其次引入嵌入集计算解决子树同构问题,对子树同构问题进行了优化,进一步提出了一种新的极大频繁子树挖掘算法(MFST);最后证明了算法的正确性和分析了算法在最坏情况下的时间性能,并与其它基于半结构化数据集的频繁子树挖掘算法进行了比较.实验结果表明,MFST算法具有更好的时间性能和空间性能,可以在图数据集中有效挖掘频繁子树.

一种新的频繁子树增量式更新方法

讨论频繁子树增量式更新问题,提出一种新的频繁子树增量式更新算法。提出有效树集概念和增量式更新策略,在更新挖掘时,无须重新运行子树挖掘程序,能充分利用已有的挖掘结果,算法只需要进行一次数据库遍历操作。提出候选子树剪枝策略,在更新挖掘过程中,能大幅减少子树同构次数,有效地提高了算法的运行效率。通过大量实验分析表明,算法有效可行且具有较高的运行效率。

d-子树划分问题

边赋非负权无向简单图的一簇顶点两两不相交的子树称为它的一个d-子树划分(d为非负实数),如果这些子树的顶点集的并等于此图的顶点集,且每棵子树的直径不超过d.图的d-子树划分问题就是求它的一个含子树数最少的d-子树划分及其所含的子树数.d-子树划分问题在有线通信网络、道路交通网络、城市供水网络、电力传输网络等网络的运行管理、维护与测试中具有很强的应用背景.文中证明了对任意正实数d,边赋非负权二分平面图的d-子树划分问题是NP-完全问题;提出了求解边赋非负权树d-子树划分问题的一个线性时间算法,详细地讨论了算法的实现策略.所提出的算法具有简明易实现、耗费时间少等特点.

基于频繁子树模式的GML文档结构聚类算法

提出了一种基于频繁子树模式的GML文档结构聚类算法GCFS(GML Clustering based on Frequent Subtree patterns),与其他相关算法不同,该算法首先挖掘GML文档集合中的最大与闭合频繁Induced子树,并将其作为聚类特征,根据频繁子树的大小赋予不同的权值,采用余弦函数定义相似度,利用K-Means算法对聚类特征进行聚类。实验结果表明算法GCFS是有效的,具有较高的聚类效率,性能优于其他同类算法。