搜索结果: 1-15 共查到“计算机科学技术基础学科 维”相关记录91条 . 查询时间(0.319 秒)
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中国科学院计算环境运维技术交流会顺利召开(图)
中国科学院 计算环境运维技术交流会 计算
2022/7/22
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近日,北京大学地球与空间科学学院2018级本科生张维昱同学为第一作者的文章MetroGAN: Simulating Urban Morphology with Generative Adversarial Network被计算机顶会SIGKDD接收。
基于R2指标和参考向量的高维多目标进化算法
R2指标 参考向量 高维多目标优化 进化算法
2024/1/19
在高维多目标优化中,不同的优化问题存在不同形状的Pareto前沿(PF),而研究表明大多数多目标进化算法(Multi-objective evolutionary algorithms,MOEAs)在处理不同的优化问题时普适性较差.为了解决这个问题,本文提出了一个基于R2指标和参考向量的高维多目标进化算法(An R2 indicator and reference vector based man...
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山西农业大学信息科学与工程学院贾宗维副教授(图)
贾宗维 山西农业大学信息科学与工程学院 副教授 复杂网络 数据挖掘
2021/10/27
贾宗维,男,副教授,硕士学位。研究方向:主要研究领域为复杂网络、数据挖掘等。学术成果:主持山西省教学改革项目1项,山西省科技厅“三区科技人才”支持计划1项。实用新型专利1项。发表论文十数篇,多篇发表在EI和中文核心期刊。荣誉奖励:山西中青年教师教学基本功竞赛三等奖,山西省劳动竞赛委“个人二等功”1次,山西农业大学青年兵。专著教材:出版著作1部,主编参编了国家级“十一五”规划教材1部,农业部、工信部...
传统基于核主成分分析(Kernel principal component analysis,KPCA)的数据降维方法在提取有效特征信息时只考虑全局结构保持而未考虑样本间的局部近邻结构保持问题,本文提出一种改进全局结构保持算法的特征提取与降维方法.改进的特征提取与降维方法将流形学习中核局部保持投影(Kernel locality preserving projection,KLPP)的思想融入核主...
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金陵科技学院计算机工程学院谢维奇教授(图)
谢维奇 金陵科技学院计算机工程学院 教授 粒计算
2020/6/28
洛阳师范学院信息技术学院刘维群教授
洛阳师范学院信息技术学院 刘维群 教授 计算机
2019/1/30
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中国科学技术大学数学科学学院鄂维南院士荣获2019年Peter Henrici奖(图)
中国科学技术大学数学科学学院 鄂维南 院士 2019年 Peter Henrici奖 计算流体动力学 计算化学 机器学习
2018/12/13
美国时间2018年12月6日,我校大数据学院院长、78级数学系校友鄂维南院士荣获2019年度由SIAM和ETH Zürich联合授予的 Peter Henrici奖,用以表彰他在应用数学和科学计算相关领域的突破性贡献,特别是在非线性随机(偏)微分方程、计算流体动力学、计算化学和机器学习等方面的成就。表彰大会将于2019年7月15日至19日在西班牙巴伦西亚举行。2019年度Peter Henrici...
基于维度缺失检测与恢复的协同进化算法
大规模全局优化问题 维度缺失 协同进化算法 多样性
2022/3/11
基于二维路由的流量工程解决方案
流量工程 流量矩阵 路由转发能力 二维路由
2018/6/11
流量工程是应对互联网规模和流量高速增长的必要方法,高效的流量工程受限于流量矩阵的测量和已有
路由设备转发能力。结合上述挑战提出了基于大流调度的二维路由流量工程方案,建立了描述二维路由大流调度
问题的数学优化模型,使用改进的随机取整算法求得问题的近似解。实现了基于 Quagga的二维路由大流调度的
原型系统,使用扩展链路状态通告下发路由决策信息。真实实验证明,系统能够实现大流的快速调度。仿真实...
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昆明学院自动控制与机械工程学院冯维杰副教授(图)
昆明学院自动控制与机械工程学院 冯维杰 副教授 计算机控制技术
2017/9/1
冯维杰,男,汉族,副教授,工学硕士。主要研究方向:计算机控制技术和嵌入式技术。多年从事《单片机原理及接口技术》、《微型计算机原理与应用》等专业主干课程的教学工作,教学经验丰富。参与多项院级、省级科研项目,参编一部 “十二五规划”教材。
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基于二维材料MoO3的类神经突触晶体管和忆阻器(图)
二维材料MoO3 类神经突触 晶体管 忆阻器
2017/5/16
计算机作为人类科技发展的代表,在人们的日常生活中起着不可替代的作用。随着人类社会信息量的高速增长,计算机在运算速度提高的同时,对能源的消耗也在迅速增加。例如,我国的“天河二号”超级计算机(连续三次夺得世界超级计算机冠军),正常工作的功率高达20兆瓦,年耗电量约2亿度。相比之下,人脑是自然界中非常高效、节能的信息处理系统,一个成年人的大脑只有二十瓦左右的功率。这种能源消耗上的巨大差异,主要来自于计算...