模型表示

摘要： 《中国高考评价体系》指出:高考要从“知识立意”转向“能力立意”,考查学生的“关键能力”和“核心素养”.这就要求学生在学习中学会灵活运用所学知识分析、解决问题,达到从“解题”向“解决问题”的转变.解答一些看似与数列无关的计数问题时,若我们深入剖析问题,利用类比联想、抽象转化,通过建立数列的递推关系模型表示计数规则,则可将问题转化为数列问题,避免繁杂的分类讨论,简化解题过程,同时可将问题拓展到一般化模型.

摘要： 年龄是人脸的重要生物属性之一,在人机交互、安全监控等很多领域具有广泛的应用价值,但是由于人脸包含身份、年龄、性别、种族、表情、姿态等众多相关属性,并且每个人的年龄演化进程各不相同,因此年龄估计仍是一个非常具有挑战性的科学课题.文中从人脸图像年龄估计研究的问题定义、数据集采集、特征提取、模型表示等角度,综述当前年龄估计的主要研究工作和进展,并进一步探讨年龄估计研究主要挑战以及未来潜在的研究方向.

摘要： 设计了一套可解析、简洁、统一的表达式,用于表示各类疾病风险评估模型中的规则与界面.对疾病风险评估模型中评估规则涉及的各类指标进行归纳和分类,为每一类指标和规则设计了表达式和界面样式.以Caprini评估模型为例,提出了一种适用于各类疾病风险评估模型的,基于表达式的模型表示方法,该方法支持指标解析、规则计算和界面渲染.基于表达式来表示疾病风险评估模型的评估规则和界面,能有效避免硬编码和重复开发工作.

摘要： 客观世界中的对象数量庞大且复杂.首先采用集合与映射分析分类和抽象两种人们认识客观世界的思维方式,给出它们与继承和实例化的对应关系以及在重用性上的区别,解决人们认识客观世界中的对象难的问题.然后分析了建模工具设计人员设计工具和建模人员使用建模工具建模的场景,解决在基于模型驱动架构(MDA)的模型表示过程中如何选择合适的重用方式的问题.最后结合模型表示实例,验证上述两种模型表示方法的可行性.

摘要： 机器学习是人工智能的核心领域之一,主要研究计算机如何通过利用经验自动提高自身的性能,机器学习技术的发展已成为新一轮人工智能热潮的主要推动力,受到高度关注.机器学习常可分解为＂表示＋评估＋优化＂3个部件,即数据与模型的表示、学习结果的评估,以及实施学习过程的优化方法 3个部分,其中优化承载了机器学习的实现,优化方法的能力也直接影响了另两个部件——模型表示和评估函数的设计范围.在解决真实应用问题时，常需要使用非线性模型和非凸评估函数，导致机器学习任务常常归结为复杂优化问题，具有不可导、不连续、大量局部极值、多目标等性质，对优化方法提出了挑战．

摘要： 目的 视觉目标跟踪中,不同时刻的目标状态是利用在线学习的模板数据线性组合近似表示.由于跟踪中目标受到自身或场景中各种复杂干扰因素的影响,跟踪器的建模能力很大程度地依赖模板数据的概括性及其误差的估计精度.很多现有算法以向量形式表示样本信号,而改变其原始数据结构,使得样本数据各元素之间原有的自然关系受到严重破坏;此外,这种数据表述机制会提高数据的维度,而带来一定的计算复杂度和资源浪费.本文以多线性分析的角度更进一步深入研究视频跟踪中的数据表示及其建模机制,为其提供更加紧凑有效的解决方法.方法 本文跟踪框架中,候选样本及其重构信号以张量形式表示,从而保证其数据的原始结构.跟踪器输出候选样本外观状态时,以张量良好的多线性特性来组织跟踪系统的建模任务,利用张量核范数及L1范数正则化其目标函数的相关成分,在多任务状态学习假设下充分挖掘各候选样本外观表示任务的独立性及相互依赖关系.结果 用结构化张量表示的数据原型及其多任务观测模型能够较为有效地解决跟踪系统的数据表示及计算复杂度难题.同时,为候选样本外观模型的多任务联合学习提供更加简便有效的解决途径.这样,当跟踪器遇到破坏性较强的噪声干扰时,其张量核范数约束的误差估计机制在多任务联合学习框架下更加充分挖掘目标全面信息,使其更好地适应内在或外在因素所引起的视觉信息变化.在一些公认测试视频上的实验结果表明,本文算法在候选样本外观模型表示方面表现出更为鲁棒的性能.因而和一些优秀的同类算法相比,本文算法在各测试序列中跟踪到的目标图像块平均中心位置误差和平均重叠率分别达到4.2和0.82,体现出更好的跟踪精度.结论 大量实验验证本文算法的张量核范数回归模型及其误差估计机制能够构造出目标每一时刻状态更接近的最佳样本信号,在多任务学习框架下严格探测每一个候选样本的真实状态信息,从而较好地解决模型退化和跟踪漂移问题.

摘要： 提出了一种基于特征的离散网格模型表示方法,能够表达传统三维网格模型中缺失的高层次信息,并以模型编辑为例显示了其应用价值.该特征结构利用特征线、特征面、特征组来建立离散网格的特征结构,用于描述模型的形状、约束、语义等信息,在原有网格模型的基础上构建了一个“超网格”.通过构建特征间的拓扑关系和约束关系,模型在编辑过程中能够保持特定的形状和结构属性,同时,由于编辑操作造成的网格修改被限定在局部的特征区域内,从而提高了模型编辑的运算效率.

摘要： 教学内容：北师大版《义务教育教科书·数学》三年级下册第67~68页。教学目标：1.结合具体情境和直观操作初步理解分数的意义,体会学习分数的必要性,能读、写分数,了解分数各部分的名称。2.结合折纸、涂色等活动利用面积模型表示简单的分数。

摘要： 根据协同仿真中对于模型管理的需求，研究了基于模型字典和模型结构相结合的改进面向对象的模型表示方法，研究和实现了模型的版本、配置、操作等管理技术，实现了基于CORBA的三层体系结构模型库管理系统，最后以汽车姿态控制系统为例，对以上设计思想的可行性加以验证.

摘要： 通过三维扫描设备获取的数字几何模型通常包含海量数据, 对模型的存储、传输、处理都构成了挑战。本文提出了一种新的紧凑且易于处理的模型表示方法：法向插值偏移曲面。该方法将模型表示为一个简单的基曲面以及分布在基曲面上的标量偏移场。基曲面表达了模型的大致形状，而偏移场则描述了模型的几何细节。本文还设计了几何模型由三角网格表示转化为NIDS表示的转化算法，其核心在于找到一个合适的基曲面，使得原模型上的几何细节可以用该基曲面上的偏移量表示。利用基曲面上法向量分布的特点，在基模型的生成过程中建立其与原模型之间的一一映射，从而实现了上述特性。试验表明该算法精确而高效。

摘要： 根据协同仿真中对于模型管理的需求,研究了基于模型字典和模型结构相结合的改进面向对象的模型表示方法,研究和实现了模型的版本、配置、操作等管理技术,实现了基于CORBA的三层体系结构模型库管理系统,最后以汽车姿态控制系统为例,对以上设计思想的可行性加以验证.

摘要： 分析和综述了主要的模型表示方法和模型生成方法,从表示语言、软件工程和领域模型的特点、领域模型生成的来源等四个方面分析了领域模型的生成,以面向对象方法为基础,提出了一种新的领域模型生成方法——基于构架的领域模型生成方法.

摘要： 用于在系统模型中关联元数据模型表示和资产逻辑模型表示的系统及方法。

摘要： 本发明公开了一种基于同构模型表示的三维模型生成方法，包括：针对模型集合的部件对应关系，构建模型集的统一结构表示；采用子图编码的方式，建立每个模型的同构结构表示；采用包围盒和广义圆柱的方式，建立每个模型的部件表示；根据模型的结构表示和部件表示，构建模型的统一表示；训练基于神经网络的自编码器，建立同构表示空间与二维数值空间的映射关系；对二维数值进行采样，利用自编码器解码得到模型同构表示；根据解码得到的模型同构表示，重建出三维模型，并判断重建模型的有效性；根据采样数据的有效性，估计有效空间的分布，并进行可视化；根据用户选取的有效二维数据，解码得到模型表示，重建新的三维模型。

摘要： 基于图模型表示学习的消息回复关系判断系统，涉及信息通讯技术领域，解决现有技术只采用两条消息的文本信息和消息间的交叉后的关系信息，没有包含群组用户信息；没有使用当前消息聊天场景的上下文信息等问题，包括图的构建和生成模块、局部图获取和合并模块、异质图注意力网络模块以及孪生网络模块；本发明基于群组内容构建群组图和生成自适应消息图，综合学习群组消息的文本信息、发送消息的群组用户信息和上下文群组消息信息，利用图模型在图结构上进行群组消息的表示学习，拼接消息对的表示向量并进一步预测群组消息间的回复关系。本发明处理不同的输入消息序列生成任务相关的局部消息图，用于捕捉消息之间的隐式关联，弥补人工构图的不足。

摘要： 本发明提出一种表达几何细节和复杂拓扑的三维模型表示方法和系统，包括：输入一组部件具有语义标签的相同种类三维几何模型，为模型的每个部件计算包围盒；将包围盒注册到对应的部件上，得到相应的变形梯度，进而得到部件的变形梯度向量；通过部件变分自编码器，以该部件变形梯度向量获得该部件形变的分布向量；以支撑关系为主对模型的全局结构进行分析，构建每个部件的表示向量；将一个模型所有部件的表示向量串联在一起作为输入，通过结构化部件变分自编码器联合编码模型的全局结构和几何细节；通过训练好的结构化部件变分自编码器，随机生成新模型，或在两个模型之间插值生成新模型；在结构约束和稳定支撑约束下对生成模型进行全局结构优化。

摘要： 本发明公开了一种面部识别方法。所述方法包括：预先存储一系列的面部训练图像，每一面部训练图像对应一个面部类别，每一面部类别包括一个或者多个面部训练图像；获取一个或者多个面部测试样本；采用表示模型表示面部测试样本，面部测试样本的表示模型的表示结果表示面部训练图像与错误项的结合，其中，每一面部训练图像与一系数向量对应；通过求解限制性最优解问题获得系数向量以及错误项；按面部类别计算残余错误，所述残余错误为面部测试样本与面部测试样本的表示模型之间的差别；所述面部测试样本的表示模型由面部类别中的训练图像形成。通过选出的，服从最低残余错误的面部类型来对面部测试样本进行分类；以及输出面部测试样本所属的面部类别。

摘要： 本发明公开了一种空间关系的知识图谱数据模型表示方法及系统，通过为在领域知识图谱图数据库中构建行政区划“实体”对象和网格空间“实体”对象；在基于空间关系分析算法建立了网格空间、行政区划空间“实体”间的从属、相交“关系”后；在进行海量时空事件数据的空间关系聚类分析时，依据领域知识图谱中网格空间“实体”的从属关系与相邻关系，进行地理空间关系聚类分析与空间相关性搜索运算，从而大幅提升公共安全业务领域中空间分析运算的实时性。

摘要： 用于在系统模型中关联元数据模型表示和资产逻辑模型表示的系统及方法。

摘要： 本发明公开了一种基于同构模型表示的三维模型生成方法，包括：针对模型集合的部件对应关系，构建模型集的统一结构表示；采用子图编码的方式，建立每个模型的同构结构表示；采用包围盒和广义圆柱的方式，建立每个模型的部件表示；根据模型的结构表示和部件表示，构建模型的统一表示；训练基于神经网络的自编码器，建立同构表示空间与二维数值空间的映射关系；对二维数值进行采样，利用自编码器解码得到模型同构表示；根据解码得到的模型同构表示，重建出三维模型，并判断重建模型的有效性；根据采样数据的有效性，估计有效空间的分布，并进行可视化；根据用户选取的有效二维数据，解码得到模型表示，重建新的三维模型。

摘要： 本发明涉及一种变容差实体模型表示方法，其特点是，在B‑rep实体模型中，给每个拓扑元素的数据结构增加一个局部造型容差成员变量，形成一种新的B‑rep实体模型的定义方法，本发明还给出了该实体模型表示方法中的造型容差变量计算及定义步骤。本发明提出了B‑rep实体模型中的“变容差”概念，即各拓扑元素具有自己的局部容差，完善了传统实体表示理论，采取了“局部放大”造型容差的处理策略，将造型容差定义为一个可变化的值扩充了实体的表示范围，有助于解决CAE、CFD系统的几何模型导入中存在的误差问题。本发明方法能自动生成变容差B‑rep实体模型，无需人工修改，省时省力，可应用于各工业、建筑设计等领域。

摘要： 基于图模型表示学习的消息回复关系判断系统，涉及信息通讯技术领域，解决现有技术只采用两条消息的文本信息和消息间的交叉后的关系信息，没有包含群组用户信息；没有使用当前消息聊天场景的上下文信息等问题，包括图的构建和生成模块、局部图获取和合并模块、异质图注意力网络模块以及孪生网络模块；本发明基于群组内容构建群组图和生成自适应消息图，综合学习群组消息的文本信息、发送消息的群组用户信息和上下文群组消息信息，利用图模型在图结构上进行群组消息的表示学习，拼接消息对的表示向量并进一步预测群组消息间的回复关系。本发明处理不同的输入消息序列生成任务相关的局部消息图，用于捕捉消息之间的隐式关联，弥补人工构图的不足。