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基于二次分解和宽度学习系统的容器云资源预测模型 被引量:1
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作者 谢晓兰 董宇 《实验室研究与探索》 北大核心 2025年第3期94-100,共7页
为提高容器云平台资源的可用性和服务响应速度,并保障容器云平台客户业务的稳定性,提出一种基于二次分解和宽度学习系统的容器云资源预测模型。用自适应噪声完备集合经验模态对原始时序数据分解处理,基于聚类分析将分解得到的模态分量... 为提高容器云平台资源的可用性和服务响应速度,并保障容器云平台客户业务的稳定性,提出一种基于二次分解和宽度学习系统的容器云资源预测模型。用自适应噪声完备集合经验模态对原始时序数据分解处理,基于聚类分析将分解得到的模态分量重构为高复杂度和低复杂度两类。对高复杂度分量二次分解,利用预训练模型提取各分量的潜在特征。将特征输入宽度学习系统,生成预测结果,并叠加各分量的预测结果,获得最终的预测输出。实验结果表明,该模型提高了预测准确度,减少容器云平台服务响应时间。 展开更多
关键词 容器云 云资源预测 二次分解 门控循环单元 宽度学习系统
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基于多源信息融合的船舶撞击弧形闸门风险评估 被引量:1
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作者 张超怡 陈星 +3 位作者 张启灵 邢喜旺 李端有 李明 《水利水电技术(中英文)》 北大核心 2025年第S1期534-542,共9页
随着内河航运的快速发展,各类水利设施面临船舶撞击的风险日益增大。相比于大坝等大体积混凝土挡水结构,闸门结构尺寸相对单薄,在遭受船撞后失效的风险更高,是挡水一线的薄弱环节,当前尚无成熟的方法定量评估闸门的船撞失效风险。针对... 随着内河航运的快速发展,各类水利设施面临船舶撞击的风险日益增大。相比于大坝等大体积混凝土挡水结构,闸门结构尺寸相对单薄,在遭受船撞后失效的风险更高,是挡水一线的薄弱环节,当前尚无成熟的方法定量评估闸门的船撞失效风险。针对弧形闸门,以有限元数值模拟结果作为评价数据输入,提出一种基于组合权重、云模型和D-S证据理论的多源信息融合评估方法,开展了闸门结构的风险评估研究。结果表明:船舶吨位200~3 000 t、船速1~8 m/s时,闸门遭受船撞后的失效风险等级为Ⅱ级,撞击后存在一定的质量隐患,但不会影响其安全运行。该方法能够直观呈现闸门风险等级,实现了失效风险的定量评估,评估结果可为水利基础设施通航安全管理及应急预案的制定提供科学依据。 展开更多
关键词 弧形闸门 船舶撞击 云模型 组合赋权法 D-S证据理论 数值模拟 多源信息
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基于IAHP-云模型的城市燃气门站管道风险评价
3
作者 丁战武 党鹏飞 +2 位作者 亓帅武 张晓婕 夏可茹 《机械工程师》 2025年第5期132-135,共4页
为准确、直观地评价城市燃气门站管道的风险,提出一种基于改进的层次分析法(IAHP)-云模型的城市燃气门站管道风险评价方法。首先,通过专家指导与统计分析,构建了包含破损失效、腐蚀失效、配套设施失效、安全教育管理及人为因素四个方面... 为准确、直观地评价城市燃气门站管道的风险,提出一种基于改进的层次分析法(IAHP)-云模型的城市燃气门站管道风险评价方法。首先,通过专家指导与统计分析,构建了包含破损失效、腐蚀失效、配套设施失效、安全教育管理及人为因素四个方面,以及16个指标因素的城市燃气门站管道风险评价体系。其次,采用IAHP方法确定各指标因素的综合权重并运用云模型绘制评价云图,确定管道风险等级。最后,以沈阳市某城市燃气门站管道为例进行风险评价,结果表明该门站燃气管道风险等级为较低风险,与实际情况相符。 展开更多
关键词 城市燃气门站管道 改进的层次分析法 云模型 风险评价
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融合SAR的光学遥感影像双激活门控卷积厚云去除
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作者 杨金辉 高贤君 +3 位作者 寇媛 于盛妍 许磊 杨元维 《浙江大学学报(工学版)》 北大核心 2025年第4期804-813,841,共11页
针对现有基于深度学习的去云方法性能不稳定、色调不均衡等问题,提出融合合成孔径雷达(SAR)和光学数据的遥感影像厚云去除网络.利用SAR图像的真实纹理信息和光学图像的空谱特征信息,从全局和局部构建特征重建任务,引导网络重建云遮挡区... 针对现有基于深度学习的去云方法性能不稳定、色调不均衡等问题,提出融合合成孔径雷达(SAR)和光学数据的遥感影像厚云去除网络.利用SAR图像的真实纹理信息和光学图像的空谱特征信息,从全局和局部构建特征重建任务,引导网络重建云遮挡区域的缺失信息.使用双激活门控卷积块和通道注意力块构建空谱特征推理重建模块,提高网络对非云区域有用信息的特征提取能力.根据云形态和含云量不同将SEN12MS-CR-TS数据集拆分成4个子数据集进行训练和测试.实验结果表明,此方法的峰值信噪比(PSNR)和结构相似性指数(SSIM)比去云效果最优的对比方法分别高出1.0384 dB和0.0915,说明融合SAR和光学数据的遥感影像厚云去除网络可有效去除影像中的云,并完成云下细节信息的重建. 展开更多
关键词 厚云去除 SAR 数据融合 门控卷积 双流引导
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高分辨率彩色距离选通三维成像
5
作者 宋博 王新伟 +2 位作者 孙亮 张钰润 周燕 《红外与激光工程》 北大核心 2025年第11期176-186,共11页
彩色三维成像技术能够同步获取目标的颜色信息和三维空间信息,在机器人视觉、自动驾驶、生态监测及科学调查等领域极具应用潜力。然而,传统的彩色三维成像技术普遍存在作用距离有限、水平分辨率较低以及易受复杂背景干扰等问题,严重制... 彩色三维成像技术能够同步获取目标的颜色信息和三维空间信息,在机器人视觉、自动驾驶、生态监测及科学调查等领域极具应用潜力。然而,传统的彩色三维成像技术普遍存在作用距离有限、水平分辨率较低以及易受复杂背景干扰等问题,严重制约了其实际应用。针对此,一种高分辨率彩色距离选通三维成像方案被提出,该方案融合激光距离选通三维成像与彩色成像技术,实现了远距离、高分辨率且具有背景抑制能力的彩色三维成像。首先,该方法设计了彩色距离选通三维成像ABCABC的工作时序,交替采集目标区域A帧和B帧选通图像及C帧彩色图像;然后,采用DeDoDe特征匹配算法实现选通图像和彩色图像的像素级匹配,无需繁琐的标定过程;最终,通过距离能量三维重建算法获取目标点云数据,并赋以彩色信息,输出彩色距离选通点云数据。实验上,基于立体目标靶的彩色距离选通三维成像实验结果表明,彩色距离选通三维点云密度是传统激光雷达的57倍以上,测距误差≤2 cm@距离10 m;LiRAI系统的空间分辨率是LiDAR系统的7.58倍。此外,室外雕像、植被冠层和穿迷彩服人员等目标彩色选通点云的获取,展现出彩色距离选通三维成像具有过滤复杂背景实现感兴趣目标成像的优势。 展开更多
关键词 彩色三维成像 距离选通三维成像 稠密点云 激光雷达
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基于距离选通成像的点云分割方法研究
6
作者 张小渔 张来线 +3 位作者 李迎春 郭惠超 肖振兴 孟勇承 《电光与控制》 北大核心 2025年第11期102-108,共7页
通过模拟天基平台所获取的卫星表征信息,对卫星的太阳能帆板、载荷天线、推进器等重点部位进行分割,将目标物体从点云数据中分割出来,提高后续点云配准与姿态识别的精度,对后续卫星姿态调整、状态研判等具有重要意义。根据三维成像点云... 通过模拟天基平台所获取的卫星表征信息,对卫星的太阳能帆板、载荷天线、推进器等重点部位进行分割,将目标物体从点云数据中分割出来,提高后续点云配准与姿态识别的精度,对后续卫星姿态调整、状态研判等具有重要意义。根据三维成像点云特点,提出了一种针对非连续点云的三维点云分割网络,将位置编码技术与SA技术相结合,设计局部特征提取模块,提高点云特征提取能力;设计融合分割模块,扩展点云特征维度,提高网络性能;建立动态分割结构,通过重新计算点云中每个点的标签,实现点云分割。实验结果表明,该网络对卫星点云的分割准确度达91.36%,优于常用的点云分割算法。 展开更多
关键词 距离选通成像 点云分割 深度学习
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基于PointNet++的皮肤创面识别方法研究
7
作者 孙榕 纪小刚 +1 位作者 李华彬 辛嘉铭 《计算机仿真》 2025年第9期286-292,共7页
目前皮瓣移植手术普遍通过样布勾勒创面边缘轮廓确定移植皮瓣形状,该过程中样布与伤口直接接触带来感染风险且难以精确获取皮瓣轮廓。为此,提出了一种通过基于PointNet++的皮肤创面识别方法。首先,利用三维扫描仪非接触式扫描患者受创部... 目前皮瓣移植手术普遍通过样布勾勒创面边缘轮廓确定移植皮瓣形状,该过程中样布与伤口直接接触带来感染风险且难以精确获取皮瓣轮廓。为此,提出了一种通过基于PointNet++的皮肤创面识别方法。首先,利用三维扫描仪非接触式扫描患者受创部位,获取原始创伤点云数据并构建数据集;接着,优调PointNet++模型结构及参数,减小创伤边缘区域的分割误差;最后,在特征提取阶段引入门控机制加强网络重要特征提取能力,并结合P-CBAM注意力机制对特征权重进行重新赋值,从而增强创伤特征表达的鲁棒性。实验结果表明,在测试集中的分割准确度达到了91.26%,相较于原始模型准确度提高5.79%。通过分割实例对比,采用深度学习方法分割后的创伤区域与手动分割得到的创伤形状、面积高度一致,满足皮瓣移植手术的要求。 展开更多
关键词 皮肤创伤 点云网络 点云分割 注意力机制 门控机制
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基于GCN-GRU-ATT的云平台资源负载预测
8
作者 赵旭辉 傅颖勋 马礼 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第8期2403-2409,共7页
云计算技术的广泛应用使资源负载预测对云服务的高效稳定运行至关重要,为解决传统方法难以应对动态复杂性的问题,提出了混合预测模型GCN-GRU-ATT。该模型融合了图卷积网络(GCN)和门控循环单元(GRU),并引入注意力机制,有效提升了预测准... 云计算技术的广泛应用使资源负载预测对云服务的高效稳定运行至关重要,为解决传统方法难以应对动态复杂性的问题,提出了混合预测模型GCN-GRU-ATT。该模型融合了图卷积网络(GCN)和门控循环单元(GRU),并引入注意力机制,有效提升了预测准确性和模型适应性。通过深入分析云资源间的复杂拓扑关系并处理资源使用的时间序列数据,GCN-GRU-ATT在资源需求波动大和系统动态复杂的情况下显著优化了资源分配和管理。实验结果表明,与LSTM、RNN、ARIMA-LSTM和CNN-LSTM模型相比,GCN-GRU-ATT在多个关键性能指标上表现优异。 展开更多
关键词 云计算 资源负载预测 图卷积网络 门控循环单元 注意力机制 混合预测模型 动态复杂性 时间序列数据
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基于云边协同的煤矿设备智能故障诊断方法
9
作者 李延富 苏成杰 《煤矿安全》 北大核心 2025年第11期186-192,共7页
随着煤矿智能化进程加速发展,煤矿设备故障诊断的精度与实时性愈发关键,在保障生产效率、人员安全方面发挥着重要作用。然而,在实际的故障诊断作业中,可能因为数据缺失、数据异常、网络传输等多种问题影响故障诊断的实时性和准确性。因... 随着煤矿智能化进程加速发展,煤矿设备故障诊断的精度与实时性愈发关键,在保障生产效率、人员安全方面发挥着重要作用。然而,在实际的故障诊断作业中,可能因为数据缺失、数据异常、网络传输等多种问题影响故障诊断的实时性和准确性。因此,为了满足煤矿设备故障信号异构和实时状态反馈的需求,提出了一种云边协同的煤矿设备智能故障诊断方法,结合云端更强大的计算能力和边缘端的近距离传输,提供了更高效、更准确的故障诊断解决方案。在边缘端对煤矿设备监测数据进行预处理,借助随机森林、孤立森林、变换域滤波等算法,去除数据中的噪声、填补缺失值、识别异常值,确保数据的完整性和准确性;完成预处理后,将数据发送至云端,云端接收到数据后,进一步开展普适性故障诊断模型的训练。首先通过卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)自动提取数据中的局部特征,然后利用双向门控循环单元(Bi-directional Gated Recurrent Unit,BiGRU)学习数据的时序依赖关系,并结合卷积块注意力机制(Convolutional Block Attention Module,CBAM)对不同特征进行权重分配,以提升模型的诊断性能。云端完成复杂模型的训练后,将训练好的模型参数及时发送至边缘端,边缘端根据接收到的参数,更新轻量级学习模型ShuffleNet V2的参数,进而实现对煤矿设备的实时故障诊断。仿真试验验证了所提方法的有效性,边缘端实时故障诊断准确率可以提高至99.7%,能够有效保障煤矿生产的安全与高效运行。 展开更多
关键词 煤矿设备 智能故障诊断 云边协同 卷积神经网络 双向门控循环单元 注意力模块
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基于量子云模型演化的最小属性约简增强算法 被引量:5
10
作者 丁卫平 王建东 +1 位作者 管致锦 施佺 《东南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第2期290-295,共6页
为提高决策表中最小属性约简的效率、稳定性和鲁棒性,基于云模型在非规范知识定性、定量表示及其相互转换过程中的优良特征对量子进化算法进行算子设计,提出了一种基于量子云模型演化的最小属性约简增强算法(QCMEARE).该算法采用量子基... 为提高决策表中最小属性约简的效率、稳定性和鲁棒性,基于云模型在非规范知识定性、定量表示及其相互转换过程中的优良特征对量子进化算法进行算子设计,提出了一种基于量子云模型演化的最小属性约简增强算法(QCMEARE).该算法采用量子基因云对进化种群进行编码,基于约简属性熵权逆向云进行量子旋转门自适应调整,使其在定性知识指导下能够自适应控制属性约简空间搜索范围,并采用量子云变异和云纠缠操作算子较好地避免了在属性演化约简中易陷入局部最优和早熟收敛等问题,使算法快速搜索到全局最优属性约简集.仿真实验表明,提出的最小属性约简增强算法具有收敛速度快、约简精度高和稳定性强等优点. 展开更多
关键词 属性约简 逆向云模型 量子云旋转门 量子云变异与云纠缠
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林怀民“云门舞集”的舞蹈“别现代”表现 被引量:8
11
作者 史红 《贵州大学学报(艺术版)》 2019年第4期101-108,共8页
林怀民“云门舞集”无论什么内容,都有自己的视角、理解和表现方式,其中最本质、最关键的红线就是根脉的关系、文化的延续。“云门”舞者训练有自己的体系:“中西杂糅式训练”。从动作维度看,林怀民以“移植”中国元素为手法,讲究动作... 林怀民“云门舞集”无论什么内容,都有自己的视角、理解和表现方式,其中最本质、最关键的红线就是根脉的关系、文化的延续。“云门”舞者训练有自己的体系:“中西杂糅式训练”。从动作维度看,林怀民以“移植”中国元素为手法,讲究动作所透露的中国文化的质感、韵味。从呼吸维度看,林怀民用呼吸推动舞蹈形态的变化,讲究舞者内在气息的运用。林怀民对音乐选择不是外在的符合,而是内在的契合。“云门舞集”舞美可以分为舞台舞美、实景舞美。“环境舞蹈”在演出形式与演出空间等方面都实现了创新突破,实现了剧场与非剧场的跨界。“云门舞集”的“别现代”特色为多种元素的交混性、多重方面的超越性、多种形态的张力性。 展开更多
关键词 林怀民 云门舞集 别现代
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写在舞步里的诗意和文化梦想——论台湾作家林怀民及其“云门舞集”的艺术表达形式 被引量:3
12
作者 李诠林 《华文文学》 CSSCI 北大核心 2016年第4期93-101,共9页
林怀民创办的"云门舞集",引领了台湾现代舞蹈艺术的发展。"云门舞蹈"把中西舞蹈技艺、文学、音乐、美术、舞台设计、服饰艺术、中国书法和中华武术等多种艺术门类、创意文化和媒介融会贯通,将诗意情绪编入舞蹈,力... 林怀民创办的"云门舞集",引领了台湾现代舞蹈艺术的发展。"云门舞蹈"把中西舞蹈技艺、文学、音乐、美术、舞台设计、服饰艺术、中国书法和中华武术等多种艺术门类、创意文化和媒介融会贯通,将诗意情绪编入舞蹈,力图充分发挥艺术共通性,以富有诗意的艺术表现形式阐释和传达中华民族文化意涵。"艺术飞地"的踏勘和文化资源的开掘、"文字伤舞"与"舞近于诗"的悖论和张力则体现了其寻找艺术转型路径的努力及其民族文化梦想。 展开更多
关键词 林怀民 云门舞集 艺术表达形式 文化阐释 舞近于诗
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高性能计算的发展现状及趋势 被引量:50
13
作者 张军华 臧胜涛 +1 位作者 单联瑜 石林光 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2010年第6期918-925,共8页
地震勘探是高性能计算最重要的应用领域之一。本文通过跟踪国内外高性能计算机的发展动态,分析地球物理勘探领域对高性能计算的需求和应用现状,展望高性能计算的发展趋势,得出了以下结论和认识:高性能计算机今后发展趋势是向多核方向发... 地震勘探是高性能计算最重要的应用领域之一。本文通过跟踪国内外高性能计算机的发展动态,分析地球物理勘探领域对高性能计算的需求和应用现状,展望高性能计算的发展趋势,得出了以下结论和认识:高性能计算机今后发展趋势是向多核方向发展;②目前地震勘探对高性能计算的直接需求是叠前深度偏移、叠前反演和全波形反演,以及单点高密度勘探技术;③GPU技术具有广阔的应用前景,尤其是新建的CUDA架构完善了软件开发环境;④基于FPGAs(Field Programmable Gate Arrays,现场可编程门阵列)的可重构技术,既有硬件的计算性能,又有软件的灵活性,采用此项技术可以大大提高计算速度;⑤受功耗、传统集成电路技术等制约,单CPU性能提高有很大的局限性,开发新材料、完善计算机封装结构成为提高计算性能的新途径,光电二极管(APD)硅光子器件、内存+CPU的MCP封装结构,发展前景看好;⑥云计算(Cloud Computing)是在分布计算、并行计算、网格计算等基础上发展起来的一种全新的数据密集型超级计算模式,该技术将在海量数据的高性能计算方面有很好的应用前景;⑦计算性能的提高依赖于软硬件一体化整体发展,目前硬件技术发展日新月异,但软件开发及应用相对滞后,大力发展软件产业是解决以上问题的必由之路。 展开更多
关键词 高性能计算 GPU FPGAS 云计算 高密度勘探 叠前深度偏移 全波形反演
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上帝视角下的《微尘》——观林怀民云门舞集现代舞团表演有感 被引量:2
14
作者 张江艳 《北京劳动保障职业学院学报》 2019年第2期66-70,F0003,共6页
林怀民创编、云门舞集现代舞团表演的舞蹈《微尘》,以弥漫于舞台的间浓间淡的烟雾喻示着不可预知的天灾人祸。绝望后的觉醒,一如食指般“相信未来”,方是人类的希望所在。相信“天助自助者”是以上帝视角俯视在无望中挣扎的“微尘”却... 林怀民创编、云门舞集现代舞团表演的舞蹈《微尘》,以弥漫于舞台的间浓间淡的烟雾喻示着不可预知的天灾人祸。绝望后的觉醒,一如食指般“相信未来”,方是人类的希望所在。相信“天助自助者”是以上帝视角俯视在无望中挣扎的“微尘”却并不绝望的意义所在。作为一个艺术家,林怀民无论在何种语境下,始终坚守艺术的自由和纯粹,保持了难能可贵的艺术想象力和创造力。以思想性和哲理性为追求的现代舞蹈家需要调和矛盾、适应观众,但观众同样需要被引导、被培养。林怀民创编的《白水》和《微尘》恰好代表了现代舞的两个向度的追求:纯粹的美的享受或追寻生命的意义和价值。 展开更多
关键词 林怀民 云门舞集 《微尘》 《白水》 现代舞
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基于GRU-LSTM组合模型的云计算资源负载预测研究 被引量:32
15
作者 贺小伟 徐靖杰 +2 位作者 王宾 吴昊 张博文 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2022年第5期11-17,34,共8页
日益增多的应用部署在云端使得云数据中心的功耗波动剧烈,从而导致云数据中心资源利用率不平衡,高效的负载预测是解决该问题的关键技术。针对目前负载预测模型预测精度低、预测时间长的问题,建立一种基于门控循环单元(GRU)与长短期记忆(... 日益增多的应用部署在云端使得云数据中心的功耗波动剧烈,从而导致云数据中心资源利用率不平衡,高效的负载预测是解决该问题的关键技术。针对目前负载预测模型预测精度低、预测时间长的问题,建立一种基于门控循环单元(GRU)与长短期记忆(LSTM)网络的组合预测模型GRU-LSTM。该模型的网络结构包括3层,第一层采用GRU,利用GRU参数少、易收敛的特点减少模型训练时间,第二、第三层采用LSTM,结合LSTM参数多的优势提高模型的预测精度。在此基础上,对数据集作缺失值处理和标准化处理,使用随机森林算法对原始序列进行特征选择后得到一组新的序列值,将该序列值作为GRU-LSTM组合预测模型的输入,以对云计算资源进行高效预测。在集群公开数据集Cluster-trace-v2018上进行实验,结果表明,与传统的单一预测模型ARIMA、LSTM、GRU以及现有的组合预测模型ARIMA-LSTM、Refined LSTM等相比,GRU-LSTM模型预测结果的均方误差减少6~9,预测时间平均缩短约10%。 展开更多
关键词 云计算 负载预测 预测模型 门控循环单元 长短期记忆网络
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融合Stacking框架的BiGRU-LGB云负载预测模型 被引量:6
16
作者 刘惠 董锡耀 杨志涵 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第3期83-94,104,共13页
随着云计算技术的飞速发展,越来越多的用户将应用部署在云平台上.。平台内集群资源的调度可以提高云平台数据中心的实际利用率,而高效的云平台负载预测是解决集群资源调度问题的关键技术,因此本文建立了一种融合Stacking框架、多层BiGR... 随着云计算技术的飞速发展,越来越多的用户将应用部署在云平台上.。平台内集群资源的调度可以提高云平台数据中心的实际利用率,而高效的云平台负载预测是解决集群资源调度问题的关键技术,因此本文建立了一种融合Stacking框架、多层BiGRU网络和LightGBM算法的云负载预测模型。该模型的结构主要包括两种学习器:首先是初级学习器,使用时间编码层处理原始负载序列并利用BiGRU网络参数少、信息学习完整的特点减少模型训练时间和隐藏层数,学习负载序列中的时间维度信息;使用经过特征工程处理的原始负载序列来高效训练LightGBM算法,学习负载序列中的特征维度信息。然后是次级学习器,利用GRU网络整合时间和特征维度的负载信息,完成整个负载预测模型的训练。通过两层学习器的共同学习提高整体负载预测模型的预测精度。在华为云集群数据集上进行实验,结果表明,与传统的单一预测模型BiGRU、LightGBM等以及现有的组合预测模型GRU-LSTM相比,融合Stacking的BiGRU-LGB模型的预测精度提升约13%,训练时间开销得到一定程度的降低。 展开更多
关键词 云平台 负载预测 双向门控循环单元 LightGBM Stacking集成框架
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西夏文《三观九门枢钥》考补 被引量:1
17
作者 孙伯君 《宁夏社会科学》 CSSCI 2019年第4期176-186,共11页
对俄藏西夏文Инв.№2551号中白云释子所撰文本重新进行释读与考释,认为其题目当译作《三观九门枢钥》,作者是白云祖师清觉。'三观九门'是对杜顺基于《华严经》三观、天台智者大师基于《法华经》三观、宗密基于《圆觉经》三... 对俄藏西夏文Инв.№2551号中白云释子所撰文本重新进行释读与考释,认为其题目当译作《三观九门枢钥》,作者是白云祖师清觉。'三观九门'是对杜顺基于《华严经》三观、天台智者大师基于《法华经》三观、宗密基于《圆觉经》三观的高度概括。清觉在阐释它们之间关联的同时,所表明的主旨更倾向于宗密的圆觉三观,与宗密'直显心性'等观点相合。这一倾向进一步说明白云宗的教义乃'主述华严','圆通儒释道三教',并对当时江南盛极一时的宗密华严观法奉为圭臬。该本应该是在夏末元初译为西夏文,且是西夏裔僧人道安等来到杭州加入白云宗,延续了宋末苏浙一带白云大师这一法脉传承之后。 展开更多
关键词 三观九门 白云祖师 华严禅 西夏学
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漫谈《十三声》,他不是林怀民
18
作者 谢雯雯 《新疆艺术学院学报》 2020年第1期38-42,共5页
从自己的童年记忆出发,采用不同的舞台效果进行转换,通过舞者的灵魂在传统舞蹈与现代舞蹈之间进行辗转,《十三声》在郑宗龙的手下迸发出了时代的力量,同时也让我们看到了中国台湾那些古老的文化与现代文明的碰撞。正如对它的评价那样,... 从自己的童年记忆出发,采用不同的舞台效果进行转换,通过舞者的灵魂在传统舞蹈与现代舞蹈之间进行辗转,《十三声》在郑宗龙的手下迸发出了时代的力量,同时也让我们看到了中国台湾那些古老的文化与现代文明的碰撞。正如对它的评价那样,“它不仅仅是土地庶民鲜明的色彩,更是与外来文化和现代撞击而燃出的新火花。”但是顶着云门舞集未来接班人的称号,伴随着《十三声》的成功,随之而来的是对于郑宗龙的质疑以及将其与林怀民的比较。作为云门舞集的创始人,林怀民代表的不仅仅是云门舞集这一称号,更多的是一种高度。但是随着《十三声》揭开帷幕缓缓地出现在人们的眼前,我们知道了作品是郑宗龙对于掌门接班人质疑最好的回应,我们知道了他是郑宗龙,他不是林怀民。 展开更多
关键词 十三声 云门舞集 郑宗龙
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基于生成对抗网络与深度学习的少数据云资源预测 被引量:1
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作者 陈基漓 张长晖 谢晓兰 《科学技术与工程》 北大核心 2022年第36期16099-16107,共9页
精确的云资源预测对计算平台实现安全运行具有十分重要的意义,针对新公司的云计算资源缺乏足够数据样本而造成预测模型精度降低的问题,提出一种基于WasserStein生成对抗网络(WasserStein generative adversarial network with gradient ... 精确的云资源预测对计算平台实现安全运行具有十分重要的意义,针对新公司的云计算资源缺乏足够数据样本而造成预测模型精度降低的问题,提出一种基于WasserStein生成对抗网络(WasserStein generative adversarial network with gradient penalty,WGAN-GP)和双向门控循环单元网络(bidirectional gate recurrent unit,BiGRU)的少样本云计算资源预测模型。通过生成对抗网络去学习原始少样本数据的分布规律,以高斯噪声作为输入生成与原始数据具有相同分布的新样本数据,实现数据增强的行为;由于传统门控单元网络无法完全利用数据的时间信息,采用双向门控循环单元网络对数据的前向、反向时间信息进行双向提取并预测。以Google公开数据集进行仿真,对无增强数据和增强数据后的不同机器算法模型的预测结果进行对比。实验结果表明:使用WasserStein生成对抗网络数据增强后的双向门控循环单元网络模型精度的达到98.3%,所提方法适用于少样本数据的云计算资源预测。 展开更多
关键词 云资源预测 生成对抗网络 双向门控单元网络(BiGRU) WasserStein距离 梯度惩罚
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激光点云线性KNN算法FPGA实现及加速 被引量:3
20
作者 陈小宇 阳梦雪 +1 位作者 李常对 赵鹏程 《应用科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第5期831-839,共9页
针对三维激光点云线性K最近邻(K-nearest neighbor, KNN)搜索耗时长的问题,提出了一种利用多处理器片上系统(multi-processor system on chip, MPSoC)现场可编程门阵列(field-programmable gate array,FPGA)实现三维激光点云KNN快速搜... 针对三维激光点云线性K最近邻(K-nearest neighbor, KNN)搜索耗时长的问题,提出了一种利用多处理器片上系统(multi-processor system on chip, MPSoC)现场可编程门阵列(field-programmable gate array,FPGA)实现三维激光点云KNN快速搜索的方法。首先给出了三维激光点云KNN算法的MPSoC FPGA实现框架;然后详细阐述了每个模块的设计思路及实现过程;最后利用MZU15A开发板和天眸16线旋转机械激光雷达搭建了测试平台,完成了三维激光点云KNN算法MPSoC FPGA加速的测试验证。实验结果表明:基于MPSoC FPGA实现的三维激光点云KNN算法能在保证邻近点搜索精度的情况下,减少邻近点搜索耗时。 展开更多
关键词 三维激光点云匹配 K最近邻算法 现场可编程门阵列加速 并行计算
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