极限学习机在图像分割中的应用

计算机视觉是一门研究如何使用机器来观察、理解世界的科学,尤其在这信息技术快速发展的时代,用计算机视觉技术对图像信息进行处理、分析显得尤为重要。图像分割是图像分析、理解和识别的基础,分割效果直接决定了后续图像分析和识别的性能。图像识别是图像处理领域的一部分,是在图像分类基础上进一步对图像分割、识别的研究。[1]目前,已产生了很多图像分割算法,其中基于神经网络的图像分割算法应用最为广泛。但由于传统前馈神经网络在处理图像分割时存在迭代次数多、易陷入局部最优等问题,严重影响了其发展及应用。而极限学习机是一种新的机器学习算法,由于其可调参数少,学习速度快以及良好的泛化性能等优点,正日渐受到众多研究学者们的追捧。该文就以极限学习机的图像分割算法为基础,在确定了最优参数的基础上,建立了基于ELM的图像分割算法,并且通过仿真实验对算法的正确性和有效性进行了验证,指出这种算法能够更加快速地完成对图像的分割,并且图像分割孤立点少,边缘明显,同时该算法大大地缩短了样本的训练时间。

社交媒体视域下的沈阳城市形象传播研究

城市形象是一个城市外化的理念、规范、价值追求,其以符号的表象形式传递给公众。而沈阳多年一直无法摆脱固有的刻板印象,但其在社交媒体泛化的新时代,调整受众对于沈阳的认知基模或许面临新的机遇,利用社交媒体的特点,向大众进行行之有效的传播。

区块链技术在D软件公司费用报销领域的探索与应用

区块链技术3.0时代的来临,财务与信息技术的结合,给企业费用报销领域带来了新的机遇与挑战。D软件公司针对目前费用报销现状和诉求情况,结合区块链技术的特点,构建了由数据层、网络层、共识层、合约层和应用层五个层级组成的费用报销基础模型,实现了业务真实可靠、财务智能审核、数据分布式储存、交易加密传输、信息高效共享,为企业财务管理提供了有力支撑。