搜索结果: 1-15 共查到“参数估计”相关记录347条 . 查询时间(2.484 秒)
上海微系统所在视觉三维人体姿态估计研究方面取得进展(图)
三维 估计 仿生
2024/8/28
2024年7月10日,中国科学院上海微系统与信息技术研究所仿生视觉系统实验室李嘉茂研究员团队在视觉三维人体姿态估计领域取得了重要进展。题目为“Rotated Orthographic Projection for Self-Supervised 3D Human Pose Estimation”的成果被机器视觉领域顶级三大国际学术会议之一European Conference on Compute...
闪电,是自然界中最壮观的物理现象之一,不仅对人类生活和生产构成威胁,并且还是触发其它大气现象和生态系统变化的关键因素。随着技术的进步,研究人员正在使用更先进的工具和方法来研究闪电,以期更好地理解其复杂的物理过程。
上海天文台在国际地球自转参数EOP预报竞赛中获得佳(图)
上海天文台 球自转参数 EOP预报
2022/12/15
2022年11月9日,上海天文台地球自转研究团队在国际EOP预报竞赛中获得佳绩。研究团队围绕国际上已有各主流预报方法存在的缺陷,有针对性地建立了一套全新的极移短期预报框架,使它能够与多种预报方法相结合来提高EOP预报精度,极移短期(10天内)预报精度位于国际前列。
空时自适应检测(Space-time Adaptive Detection, STAD)是以空时联合处理为框架、以目标检测为目的的信号处理技术,与单纯的时域或空域维处理相比,具有更强的目标检测及干扰抑制能力。现有STAD技术离实际应用尚有不小的差距,主要有以下原因:一是在计算中需求解高维协方差矩阵的逆阵,计算量巨大;二是通常假设目标具有理想的采样模型,不存在能量泄露,与实际情况严重不符;三是现有的...
安徽师范大学数学计算机科学学院概率论与数理统计英文课件Chapter6 Parameters Estimation
安徽师范大学数学计算机科学学院 概率论 数理统计 英文课件 Chapter6 Parameters Estimation
2019/11/26
安徽师范大学数学计算机科学学院概率论与数理统计英文课件Chapter6 Parameters Estimation。
山东大学科技期刊社四期刊获中国高校期刊奖励
山东大学科技期刊社 四期刊 中国高校 期刊奖励
2018/11/20
2018年11月5日,中国高校科技期刊研究会公布了2018年度全国高校“杰出·百佳·优秀科技期刊”评选结果。山东大学科技期刊社编辑出版的《山东大学学报(理学版)》被评为“中国高校百佳科技期刊”;《山东大学学报(医学版)》《山东大学学报(工学版)》《山东大学耳鼻喉眼学报》被评为“中国高校优秀科技期刊”。近年来,科技期刊社紧紧围绕学校“双一流”建设,以创建“名刊强社”为目标,认真谋划发展蓝图,实施“期...
安徽师范大学数学与统计学院2007年度安徽省高校省级自然科学研究项目。
安徽师范大学数学与统计学院2008年度安徽师范大学青年基金项目。
技术名称:基于相空间特征参数估计的Q值反演技术(图)
相空间特征 参数估计 Q值反演技术 国家天元数学西北中心
2023/1/4
安徽师范大学概率论与数理统计课件Chapter6 Parameters Estimation
安徽师范大学 概率论 数理统计 课件 Chapter6 Parameters Estimation
2017/3/6
安徽师范大学概率论与数理统计课件Chapter6 Parameters Estimation。
多尺度量子谐振子优化算法的并行性研究
多尺度量子谐振子优化算法 算法并行性 加速比 并行粒度 函数优化
2016/12/3
多尺度量子谐振子优化算法(MQHOA, multi-scale quantum harmonic oscillator algorithm)是一种利用量子谐振子波函数构造的新的智能算法,采样运算是MQHOA算法的基本运算单元和主要运算量,采样运算的独立性赋予MQHOA算法内在并行性。通过对MQHOA算法群体参数和采样参数进行实验,确定算法的并行粒度并提出多尺度量子谐振子并行算法(MQHOA-P, ...
Gain Fixed Pattern Noise Correction via Optical Flow
Digital camera CMOS image sensor Fixed pattern noise (FPN) Optical fl ow estimation gain FPN CDS
2015/8/17
Fixed pattern noise (FPN) or nonuniformity caused by device and interconnect parameter variations across an image sensor is a major source of image quality degradation especially in CMOS image sensors...