模糊RDF模型的定量查询与聚合查询研究

来源 :南京航空航天大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:ghostlei
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随着5G网络的不断推进,信号地图作为一种了解网络状况的有效方式而备受关注。同时,信号地图在频谱监测,基于位置服务(LBS),网络建设和蜂窝规划等方面亦有重要作用。虽然信号地图非常重要,但是无线信号易随时间推移而发生变化,且随着新应用的出现,对信号地图精度的要求也迅速提高,现场调查等费时费力的传统信号地图构建方式已不能满足当前的应用需求。而基于移动群智感知构建信号地图的方式易受参与者空间分布及激励预
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网络中每个节点的重要性是不尽相同的,一些关键节点会比其它节点更加能够影响和控制整个网络的传播和结构特性。如何识别出这些关键节点,将有限的资源投入到合适的区域具有很强的现实意义。本文主要研究内容包括以下方面:针对LFM算法由于回退过程产生无家可归节点的问题,本文提出一种基于节点适应性函数和社区相似性度量的改进LFM模型。新的节点适应性移除了回退过程并主要考虑三个方面,分别是节点和待拓展社区的直接联系
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人脸检测问题是计算机视觉感知领域重要的研究方向。尽管人脸检测的发展趋势是积极的,但仍然存在一些开放的挑战。其中在高密度人群的场景下,集合了突出的小人脸,密集遮挡等问题。本文在既往工作的基础上,聚焦高密度场景下的人脸检测,进行基于上下文信息的人脸检测算法的研究。本文探索如何使用人脸的上下文信息来提高人脸检测算法的能力。在人脸检测研究中,上下文信息是影响检测结果的重要因素。首先,本文在一阶段目标检测器
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由于照相机,手机等电子设备在生活中的迅速普及,数字相册的数量和大小都呈爆炸式增长。人们为了保存记忆和分享日常经验,将生活中的照片和视频上传到社交网络平台,因此如何有效的对图片管理、检索和分类,成为人们迫切的需求。对于大多数人来说,最关心的是以人脸为焦点的照片,因此对人脸进行聚类和标注有着重要的研究价值。人脸聚类将未标注的人脸自动进行分类,已有的人脸聚类算法往往专注于准确率的提升,存在召回率较低等问
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