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针对传统的粒子系统实时仿真存在只能针对单一自然景物模拟、计算耗时、图像不真实、算法复杂等问题,提出了一种基于粒子系统和图形处理器(GPU)加速通用可扩展的自然景物模拟算法。在该算法中,粒子的物理运动计算过程和渲染阶段完全由CPU转移至GPU,可以增加粒子数量和提高渲染速度;同时,在渲染过程中,可以较好地利用硬件支持的粒子图技术来改善渲染中粒子的外表,选择不同纹理,从而能够较方便地模拟不同的自然景物。最后,在GPU上实现了雪花、喷泉、烟花、瀑布等模拟,算法充分利用了GPU的多通道并行处理性和可编程性,提高了自然景物模拟的实时性,可运用于虚拟现实系统。 相似文献
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基于深度学习的YOLO目标检测综述 总被引:1,自引:0,他引:1
目标检测是计算机视觉领域的一个基础任务和研究热点。YOLO将目标检测概括为一个回归问题,实现端到端的训练和检测,由于其良好的速度-精度平衡,近几年一直处于目标检测领域的领先地位,被成功地研究、改进和应用到众多不同领域。该文对YOLO系列算法及其重要改进、应用进行了详细调研。首先,系统地梳理了YOLO家族及重要改进,包含YOLOv1-v4, YOLOv5, Scaled-YOLOv4, YOLOR和最新的YOLOX。然后,对YOLO中重要的基础网络,损失函数进行了详细的分析和总结。其次,依据不同的改进思路或应用场景对YOLO算法进行了系统的分类归纳。例如,注意力机制、3D、航拍场景、边缘计算等。最后,总结了YOLO的特点,并结合最新的文献分析可能的改进思路和研究趋势。 相似文献
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在对海量信息进行分类的过程中,常通过信息文本模型及相似度来完成分类,无法完全表示信息属性,导致信息分类时出现冲突。提出基于冲突博弈的海量信息智能分类方法,对信息特征进行提取;在此基础上,根据海量信息的正交属性确定海量信息的分类策略,引入纳什均衡策略和帕累托最优策略,求取海量信息分类问题的最优解,完善分类策略;利用冲突信息检测方法判断冲突信息检测分类是否存在冲突,若存在冲突,则转化为约束满足问题,通过分析分类问题的约束变量确定分类中的操作冲突内容,建立海量信息分类中冲突判别的表达式,实现海量信息的智能分类研究。实验结果表明,采用所提方法进行海量信息的智能分类时,分类效果较好,过程较为简单,对计算机网络运行的影响较小,为冲突博弈算法在海量信息分配中的实际应用提供了借鉴。 相似文献
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基于ASP.NET的电子商务平台设计与实现 总被引:4,自引:0,他引:4
电子商务是在Imernet开放的网络环境下,采用电子形式开展的商务活动。这种新型的商业运营模式基于浏览器/服务器应用方式,实现了消费者的网上购物、商户之间的网上交易和在线电子支付。阐述了电子商务的系统结构,实现了电子商务的一般在线功能。同时详细描述了各个功能模块及所采用的关键技术,并对ASP.NET与CGI,PHP,JSP等Web技术进行比较。试验表明基于ASP.NET的程序设计使得该系统更易维护、更安全、更稳定。 相似文献