检索结果-内蒙古大学图书馆

2010年中国计算机大会

作者：王晓峰张大鹏王绯史忠植中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室北京100190 中国科学院研究生院北京100049 中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室北京100190 中国科学院研究生院北京100049 燕山大学信息科学与工程学院河北秦皇岛066004 中国科学技术大学计算机科学与技术学院合肥230026 中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室北京100190

视频事件探测是视频内容自动理解领域的一个重要研究问题.在视频事件探测中,感兴趣对象的运动轨迹常被作为视频中探测事件的一种重要依据.目前基于轨迹的事件探测方法主要集中于根据轨迹几何特征进行视频事件探测,而忽略了与轨迹相关的... 详细信息

视频事件探测是视频内容自动理解领域的一个重要研究问题.在视频事件探测中,感兴趣对象的运动轨迹常被作为视频中探测事件的一种重要依据.目前基于轨迹的事件探测方法主要集中于根据轨迹几何特征进行视频事件探测,而忽略了与轨迹相关的语义信息.然而我们知道,轨迹的产生往往受到一些与轨迹相关联的语义信息的影响,如轨迹产生时的地理信息等.将轨迹相关联的语义信息整合到轨迹中可以使我们了解更多关于轨迹的信息.语义轨迹为我们提供了一个将语义信息与轨迹信息有效整合的方法.该文将语义轨迹应用到视频事件探测领域,提出了一个基于语义轨迹的视频事件探测方法.该方法将视频中抽取的感兴趣对象的原始轨迹转化为语义轨迹,并根据语义轨迹探测可能的视频事件.同时该方法还提供了一个描述语义轨迹特征以及对语义轨迹与轨迹特征进行匹配的方法.最后我们通过实验分析验证了基于语义轨迹的视频事件探测方法的有效性.

关键词：视频事件事件探测语义轨迹

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基于大型场景的高精度成像并行光线追踪算法

基于大型场景的高精度成像并行光线追踪算法

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2012全国高性能计算学术年会

作者： Wu Chang Ma 吴长茂 Zhang Yun Quan 张云泉 Yang Cong Li 杨聪俐 Luo Tao 骆涛 Qiu Zhen Ge 邱振戈 Xie Jin Hua 谢金华 Laboratory of Parallel Software and Computational Science Institute of Software Chinese Academy of 中国科学院软件研究所并行软件与计算科学实验室北京 100190 中国科学院软件研究所计算机科学国家重点实验室北京 100190 中国科学院研究生院北京 100049 Laboratory of Parallel Software and Computational Science Institute of Software Chinese Academy of 中国科学院软件研究所并行软件与计算科学实验室北京 100190 中国科学院软件研究所计算机科学国家重点实验室北京 100190 Laboratory of Parallel Software and Computational Science Institute of Software Chinese Academy of 中国科学院软件研究所并行软件与计算科学实验室北京 100190 School of Computer Science and Technology University of Science and Technology of China Hefei 2300 中国科学技术大学计算机科学与技术学院安徽合肥 230027 国家高性能计算中心安徽合肥 230026 Center of Satellite Surveying and Mapping Application the State Bureau of Surveying and MappingBei 国家测绘局卫星测绘应用中心北京 100830

光线跟踪(RayTracing)，也称为光迹追踪，是计算机图形学的核心算法之一，用于从三维场景生成逼真的二维图像.追踪光线是计算密集型操作，同时二维图像的每个像素需要投射一条甚至多条光线与场景求交，导致光线追踪计算量大效率低.对于... 详细信息

光线跟踪(RayTracing)，也称为光迹追踪，是计算机图形学的核心算法之一，用于从三维场景生成逼真的二维图像.追踪光线是计算密集型操作，同时二维图像的每个像素需要投射一条甚至多条光线与场景求交，导致光线追踪计算量大效率低.对于大型场景的高精度成像问题情况变得更加糟糕.本文针对大型场景的高精度光线追踪成像耗时大效率低的问题，提出了一种分布式并行渲染的光线追踪算法.在32个CPU核上最高取得了30.7的加速比，算法具有良好的效率和扩展性.

关键词：光线追踪算法高精度成像并行计算分布式计算

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自适应引力密度峰值聚类优化算法

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微电子学与计算机 2024年第3期41卷 21-28页

作者：罗岚詹凤周传华任太娇周昊安徽工业大学管理科学与工程学院安徽马鞍山243002 中国科学技术大学计算机科学与技术学院安徽合肥230026 马鞍山学院经济与管理学院安徽马鞍山243100 安徽工业大学复杂系统多学科管理与控制安徽普通高校重点实验室安徽马鞍山243002

针对密度峰值聚类(Density Peak Clustering,DPC)算法对截断距离的取值较为敏感,密度度量标准不统一且人为选取聚类中心存在主观性的问题,提出了一种自适应引力密度峰值聚类优化(Optimized Adaptive Gravitational Density Peak Cluster... 详细信息

针对密度峰值聚类(Density Peak Clustering,DPC)算法对截断距离的取值较为敏感,密度度量标准不统一且人为选取聚类中心存在主观性的问题,提出了一种自适应引力密度峰值聚类优化(Optimized Adaptive Gravitational Density Peak Clustering Algorithm,OAGDPC)算法。首先采用模糊加权K-近邻技术(Fuzzy Weighted KNearest Neighbors Density Peak Clustering,FKNN-DPC)重新定义了局部密度,统一了密度度量的标准;然后提出一种自适应选择聚类中心的策略,结合基于引力的密度峰值(Gravitational Density Peak Clustering,GDPC)算法中牛顿万有引力定律与DPC算法的参数映射,使用引力类比距离,并设置综合考虑局部密度和引力的决策参数,依据决策参数降序折线图的顶角变化自适应确定聚类中心;最后聚集非中心点并识别异常点。实验选取DPC、GDPC、FKNN-DPC和OAGDPC在人工和UCI数据集上进行测试,结果表明,OAGDPC算法在各数据集上都有良好的表现,特别在聚类结果准确性、自适应能力、鲁棒性方面相对于对比算法具有明显优势。

关键词：密度峰值聚类聚类中心自适应 K最近邻模糊邻域

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基于注意力机制和多分支联合的行人重识别方法

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微电子学与计算机 2024年第2期41卷 1-10页

作者：周昊詹凤周传华任太娇罗岚安徽工业大学管理科学与工程学院安徽马鞍山243002 马鞍山学院经济与管理学院安徽马鞍山243100 中国科学技术大学计算机科学与技术学院安徽合肥230026 安徽工业大学复杂系统多学科管理与控制安徽普通高校重点实验室安徽马鞍山243002

行人重识别是指在行人图像中进行跨设备检索的任务,是一种在视频监控、智能安防等领域具有重要应用价值的技术。因受环境因素(如光照、角度、遮挡等)的干扰产生噪音,加大了行人信息特征的提取和辨别的难度,为此本文提出了一种基于注意... 详细信息

行人重识别是指在行人图像中进行跨设备检索的任务,是一种在视频监控、智能安防等领域具有重要应用价值的技术。因受环境因素(如光照、角度、遮挡等)的干扰产生噪音,加大了行人信息特征的提取和辨别的难度,为此本文提出了一种基于注意力机制的多分支联合网络结构来提高模型的识别能力。该模型选用Omni-Scale Network作为骨干网络,实现全尺度特征的融合,同时嵌入串行的通道注意力机制和位置注意力机制,强化模型深层语义表达,最后借助多损失联合函数对模型进行监督训练,实现行人特征的全局特征提取和输出能力。仿真实验结果表明:该模型在公开数据集Market1501、DukeMTMC-reID以及CUHK03-Labeled(Detected)上的行人图像信息特征提取综合表现优于DRL-Net、DCAL等同类算法,Rank-1值分别达到了95.3%、90.1%和80.4%(Labeled)/78.1%(Detected),mAP值分别达到了89.2%、80.47%和78.9%(Labeled)/75.4%(Detected),具有较高的识别准确率。

关键词：行人重识别残差网络注意力机制多损失联合函数

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一种含共享变量维持声明的并行程序语言

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小型微型计算机系统 2011年第7期32卷 1387-1393页

作者：汪晨张昱付小朋张伟中国科学技术大学计算机科学与技术学院合肥230027 中国科学技术大学苏州研究院软件安全实验室江苏苏州215123

现今的并行编程实践多采用锁来同步对共享资源的访问,编程难且易出错;新引入的原子区构造虽简化了编程,但支持其实现的软硬件技术尚不令人满意.本文就同步提出一种新的语言级抽象-共享变量维持声明,它允许程序员从局部于线程的观点声明... 详细信息

现今的并行编程实践多采用锁来同步对共享资源的访问,编程难且易出错;新引入的原子区构造虽简化了编程,但支持其实现的软硬件技术尚不令人满意.本文就同步提出一种新的语言级抽象-共享变量维持声明,它允许程序员从局部于线程的观点声明当前线程对某共享变量s访问的维持需求,即声明当前线程在运行时从上次访问s到这次访问s期间不允许其他线程访问s.从而,程序员无须考虑该如何使用锁等具体机制来同步对共享变量的访问,也可以避免或解决原子区所面临的一些问题.本文给出了共享变量维持声明的语法和语义描述,讨论了由这种声明信息生成共享变量访问控制代码的方法.

关键词：并行程序语言同步共享变量维持访问控制

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特约主编寄语

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南京信息工程大学学报 2019年第3期11卷 238页

作者：陈恩红中国科学技术大学大数据学院中国科学技术大学计算机科学与技术学院中科大智慧城市研究院(芜湖) 语音及语言信息处理国家工程实验室大数据分析及应用安徽省重点实验室安徽省计算机学会中国计算机学会

信息技术的飞速发展将人们带入了移动互联的网络时代,从而引发了数据的爆炸式增长。大量数据蕴含的丰富信息已成为社会舆论与经济民生的晴雨表,大数据利用成为提高核心竞争力的关键因素。国家"十三五"规划明确将大数据升级为... 详细信息

信息技术的飞速发展将人们带入了移动互联的网络时代,从而引发了数据的爆炸式增长。大量数据蕴含的丰富信息已成为社会舆论与经济民生的晴雨表,大数据利用成为提高核心竞争力的关键因素。国家"十三五"规划明确将大数据升级为国家战略,驱动经济社会创新发展。而大数据时代科学研究范式正发生重大变革,它要求从各种各样类型的海量数据中,揭示新规律、发现新知识、得出新

关键词：深度学习机器学习

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把握机会窗口期减缓气候变化对中国居民健康影响

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科学通报 2023年第15期68卷 1899-1905页

作者：蔡闻佳张弛张诗卉艾思奇白玉琪鲍俊哲常楠陈彬陈慧琪程亮亮崔学勤戴瀚程 Bawuerjiang Danna 底骞董伟董文轩窦德景范维澄范星房小怡高仝高源耿阳关大博郭亚菲 Ian Hamilton 胡艺馨华峻翊黄存瑞黄弘黄建斌蒋俏蕾姜晓朋柯丕煜 Gregor Kiesewetter Pete Lampard 李传玺李瑞奇李双利梁璐林波荣林华亮刘欢刘起勇刘小波刘心远刘昱甫刘钊刘竹楼书含鲁晨曦罗勇罗震宇马伟 Alice McGushin 牛彦麟任超阮增良 Wolfgang Schöpp 单钰理苏婧孙韬淳王灿王琼文三妹谢杨熊辉徐冰徐朦颜钰杨军杨廉平杨秀俞乐岳玉娟曾仪娉张镜张少辉张曜张仲宸赵继尧赵亮赵梦真赵琦赵哲周景博朱征宏陈冯富珍宫鹏清华大学地球系统科学系北京100084 北京理工大学管理与经济学院北京100081 中山大学公共卫生学院广州510080 郑州大学公共卫生学院郑州450001 南京医科大学公共卫生学院南京211166 北京师范大学环境学院北京100875 北京大学环境工程学院北京100871 清华大学新闻与传播学院北京100084 清华大学万科公共卫生学院北京100084 浙江大学地球科学学院杭州310058 清华大学公共安全研究所北京100084 清华大学工程物理系北京100084 百度研究院北京100091 山东师范大学环境与生态研究院济南250013 中国气象科学研究院气象影响与风险研究中心北京100086 山东师范大学商学院济南250013 中国疾病预防控制中心传染病预防控制所传染病预防控制国家重点实验室北京102206 清华大学建筑学院北京100084 中国疾病预防控制中心环境与人群健康重点实验室环境与健康相关产品安全所北京102206 Energy Institute University College LondonLondon WC1E 6BTUK 南方科技大学统计与数据科学系深圳518055 香港大学建筑学院中国香港999077 世界卫生组织驻华代表处北京100600 Pollution Management Research Group EnergyClimateand Environment ProgramInternational Institute for Applied Systems Analysis(IIASA)Schlossplatz 1-A-2361 LaxenburgAustria Department of Health Sciences University of YorkYork YO105DDCanada 山东大学齐鲁医学院公共卫生学院流行病学系济南250002 中国科学技术大学计算机科学与技术学院合肥230027 Department of Geography and the Environment University of North TexasDenton TX 76203-5017USA 清华大学环境学院北京100084 Geography College of Life and Environmental SciencesUniversity of ExeterExeter EX12LUUK 山东大学气候变化与健康研究中心济南250002 Institute for Global Health University College LondonLondon WC1H 0ALUK School of Geography Earth and Environmental SciencesUniversity of BirminghamBirmingham B152TTUK 清华大学人文学院北京100084 北京航空航天大学经济与管理学院北京100083 香港科技大学(广州)信息枢纽人工智能学域广州511443 暨南大学环境与气候研究所广州510632 清华大学气候变化与可持续发展研究院北京100084 清华大学苏世民学院北京100084 清华大学体育学部北京100084 中国科学院大气物理研究所大气科学和地球流体力学数值模拟国家重点实验室北京100029 香港大学地球科学系和地理系中国香港999077

随着中国总人口的不断增加以及改革开放以来经济的飞速发展,中国面临来自气候变化的健康威胁也在不断上升.与此同时,中国也处于一个独特的机遇窗口期,如果能够有效应对气候变化带来的健康风险,将造福今后几代人的健康.反之,如果没有及... 详细信息

随着中国总人口的不断增加以及改革开放以来经济的飞速发展,中国面临来自气候变化的健康威胁也在不断上升.与此同时,中国也处于一个独特的机遇窗口期,如果能够有效应对气候变化带来的健康风险,将造福今后几代人的健康.反之,如果没有及时、充分的应对措施,气候变化对中国居民健康和生命的威胁将与日俱增.为了推动更及时且有利于改善人群健康的气候应对行动,由清华大学牵头建立的柳叶刀倒计时亚洲中心在全球柳叶刀倒计时工作的基础上[1,2],从2020年开始,聚焦气候变化对中国人群健康的影响进行全面且系统的评估[3,4].

关键词：减缓气候变化人群健康柳叶刀居民健康窗口期倒计时应对措施把握机会

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以气候行动助力健康老龄化

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科学通报 2023年第33期68卷 4472-4479页

作者：蔡闻佳张弛张诗卉白玉琪 Max Callaghan 常楠陈彬陈慧琪程亮亮崔学勤戴瀚程 Bawuerjiang Danna 董文轩范维澄房小怡高仝耿阳关大博胡艺馨华峻翊黄存瑞黄弘黄建斌江林朗蒋俏蕾姜晓朋金虎 Gregor Kiesewetter 梁璐林波荣林华亮刘欢刘起勇刘涛刘小波刘心远刘钊刘竹楼书含鲁晨曦罗震宇孟文君苗卉任超 Marina Romanello Wolfgang Schopp 苏婧汤绪王灿王琼 Laura Warnecke 文三妹 Wilfried Winiwarter 谢杨徐冰颜钰杨秀姚芳虹俞乐袁嘉灿曾仪娉张镜张璐张锐张尚辰张少辉赵梦真赵琦郑大山周浩周景博罗勇宫鹏清华大学地球系统科学系北京100084 北京理工大学管理与经济学院北京100081 Mercator Research Institute on Global Commons and Climate Change Mercator Research Institute on Global Commons and Climate ChangeBerlin 10829Germany 南京医科大学公共卫生学院南京211166 北京师范大学环境学院北京100875 中山大学公共卫生学院广州510080 北京大学环境科学与工程学院北京100871 清华大学新闻与传播学院北京100084 清华大学公共安全研究所北京100084 清华大学工程物理系北京100084 中国气象科学研究院气象影响与风险研究中心北京100086 山东师范大学商学院济南250013 清华大学建筑学院北京100084 东南大学经济管理学院南京211189 中国海洋大学国际事务与公共管理学院青岛266003 清华大学万科公共卫生学院北京100084 中国科学技术大学计算机科学与技术学院合肥230027 世界卫生组织驻华代表处北京100600 复旦大学大气与海洋系/大气科学研究院上海200438 复旦大学极端天气/气候事件与人体健康风险互联和治理国际卓越中心上海200438 Pollution Management Research Group EnergyClimateand Environment ProgramInternational Institute for Applied Systems Analysis(IIASA)Laxenburg 2361Austria Department of Geography and the Environment University of North TexasDenton TX 76203-5017USA 清华大学环境学院北京100084 中国疾病预防控制中心传染病预防控制所传染病溯源预警与智能决策全国重点实验室北京102206 北京经济管理职业学院临空经济管理学院北京100102 Belfer Center for Science and International Affairs Harvard UniveristyCambridge 02138USA 北京大学城市与环境学院北京100871 香港大学建筑学院中国香港999077 Institute for Global Health University College LondonLondon WC1H 0ALUK 清华大学人文学院北京100084 北京航空航天大学经济与管理学院北京100083 山东大学齐鲁医学院公共卫生学院流行病学系济南250002 清华大学气候变化与可持续发展研究院北京100084 北京大学体育教研部北京100871 清华大学苏世民学院北京100084 山东大学气候变化与健康研究中心济南250002 清华大学城市治理与可持续发展研究院北京100084 百度研究院北京100091 香港大学地球科学系和地理系中国香港999077

在中国宣布碳中和目标以及频繁遭受极端气候事件的背景下,2021年以来中国社会对气候变化的关注度持续高涨.与此同时,随着中国人口老龄化趋势愈加明显,气候变化所带来的健康风险问题日益突出.采取健康友好型的气候变化应对策略及碳中和... 详细信息

在中国宣布碳中和目标以及频繁遭受极端气候事件的背景下,2021年以来中国社会对气候变化的关注度持续高涨.与此同时,随着中国人口老龄化趋势愈加明显,气候变化所带来的健康风险问题日益突出.采取健康友好型的气候变化应对策略及碳中和实现路径,将可以有效减少人类(尤其是老年人群)的空气污染暴露情况.这方面的行动不仅有助于改善人类健康和福祉,还能够促进经济社会的高质量发展.

关键词：健康老龄化碳中和气候变化应对极端气候事件人口老龄化趋势老年人群健康风险实现路径

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