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1.
贵工大校园网(Gutent)是贵州省第一家连入中国教育科研网(Cernet)和国际互联网(Internet)的大型网络,现已全校开通。校园网的总体建设目标是:逐步充实贵工大重点基础科研设施,先进衫的网络通信技术,把全校的教学、科研和行政机构连接起来,推动这些单位的信息资源建设,与国内外其它计算机互联实现资源共享,打破地域的限制,与国内外高校的发展保持同步。本文具体描述了校园网的物理结构和使用功能。 相似文献
2.
根据3D点云数据处理计算特点,按照BSP模型的技术思想,建立了3D点云BSP并行计算模型。讨论了HAMA框架下的3D点云BSP并行计算模型的实现方法,构建了一个由普通PC组成的HAMA计算集群。以3D点模型构建计算为例,给出了一种3D点云数据处理BSP算法设计方法。实例的计算结果表明:BSP并行计算方法能高效地完成3D点模型构建计算,与其它计算方法相比,计算效率有所提高。 相似文献
3.
手写体数字的识别在社会经济、社会生活的许多方面都有着广泛的应用。同时支持向量机是近几年来模式识别领域中的一种新技术,它被广泛应用到文字识别、人脸识别等应用中。为此将支持向量机技术应用到手写体数字的识别中,通过使用改进的C-支持向量机进行手写体数字的识别,并得出相应的识别率,结果表明此方法可行且有较高的识别率。 相似文献
4.
桥梁健康监测和养护已成为国内外相关领域的研究热点。详细地介绍了结构应变/温度补偿光纤光栅传感器的工作原理以及该新技术应用到贵州红枫湖单塔斜拉大桥健康监测系统中的布点设计、具体光路和应用结果。 相似文献
5.
6.
为了进一步提高入侵检测系统的检测准确率和检测效率,提出了一种基于深度卷积神经网络(dCNN)的入侵检测方法。该方法使用深度学习技术,如tanh、Dropout和Softmax等,设计了深度入侵检测模型。首先通过数据填充的方式将原始的一维入侵数据转换为二维的"图像数据",然后使用dCNN从中学习有效特征,并结合Softmax分类器产生最终的检测结果。该文基于Tensorflow-GPU实现了该方法,并在一块Nvidia GTX 1060 3GB的GPU上,使用ADFA-LD和NSL-KDD数据集进行了评估。结果表明:该方法减少了训练时间,提高了检测准确率,降低了误报率,提升了入侵检测系统的实时处理性能和检测效率。 相似文献
7.
基于卷积神经网络的行人检测器普遍采用图像识别网络,通常会引起多池化层导致小目标行人特征信息丢失、单一池化方法导致行人局部重要特征信息削弱甚至丢失等,针对以上问题,基于最大值池化和平均值池化方法,提出了一种自适应池化方法,结合通用目标检测器Faster R-CNN,形成了有效的行人检测器,达到增强行人局部重要特征信息、保留小目标行人有效特征信息的目的。对多个公开的行人数据集进行大量实验,结果表明,与传统的卷积神经网络行人检测器相比,所提方法将行人检测漏检率降低了2%~3%,验证了方法的有效性。新方法改进了卷积神经网络结构,在无人驾驶领域具有一定的参考价值。 相似文献
8.
IP协议是当今世界最成功的网络协议,随着Internet的高速发展,IP OVER DWDM将是未来网络通信的主要技术。本文讨论了IP OVER DWDM的四种网络模式,即big fat router模型,Client/Server模式,Augmented模式和Peer to Peer模式。 相似文献
9.
无线传感网是当前物联网技术研究的热点,无线传感网中如何对能耗进行控制以延长网络的生存时间又成为其中最受关注的问题.为了实现能耗的有效控制,通过对能耗模型的研究和建立,研究提出了一种基于多信道无线传感网的节能机制.它基于非坚持CSMA协议,是通过对非坚持CSMA协议中退避过程的控制和对物理层调制阶数的控制来达到控制能耗目的.同时结合多信道无线传感网中可使用多个信道的特点,建立的节能机制加入可用信道数量来共同分析和处理.最后仿真试验验证了文中提出的机制具有提升能耗效率的效果. 相似文献
10.
针对现有深度学习三维重建网络内存消耗严重、效率低下的问题,提出了高效的多视图几何三维重建网络(high efficiency multi-view stereo network,H-MVSNet)模型,将原始图片序列和预测的粗略深度图融合,进一步提高最终深度图的质量;构建轻量级的特征提取模块和正则化模块,减少提取冗余度;采用由粗到精的策略,建立高效的深度图细化模块,减少计算量。实验表明,H-MVSNet模型在DTU数据集中的精度误差可达0.327mm,计算一张分辨率为640×480的深度图仅需0.44s,内存消耗可低至2.46GB,显著提高了三维重建的精度和准确度。 相似文献