频繁模式(项集)挖掘新算法
我们小组提出了基于模式树节点集的新颖数据结构,并把这类结构应用到数据挖掘核心任务-频繁模式挖掘中,形成了一系列的算法,其中包括2010年发表在《International Journal of Computational Intelligence Systems》的PPV算法和2012年发表《SCIENCE CHINA I
我们小组提出了基于模式树节点集的新颖数据结构,并把这类结构应用到数据挖掘核心任务-频繁模式挖掘中,形成了一系列的算法,其中包括2010年发表在《International Journal of Computational Intelligence Systems》的PPV算法和2012年发表《SCIENCE CHINA Information Sciences》上的PrePost算法。对这两个算法有兴趣的人可以从以下网址免费下载。
PPV算法(论文题目:A New Fast Vertical Method for Mining Frequent Patterns)下载地址:http://www.cis.pku.edu.cn/faculty/system/dengzhihong/dengzhihong.htm
PrePost算法(论文题目:A New Algorithm for Fast Mining Frequent Itemsets Using N-Lists)下载地址:http://info.scichina.com:8084/sciFe/EN/abstract/abstract508369.shtml 或 http://www.cis.pku.edu.cn/faculty/system/dengzhihong/dengzhihong.htm

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WeChat 방해금지 모드는 무엇을 의미합니까? 요즘 스마트폰의 인기와 모바일 인터넷의 급속한 발전으로 인해 소셜 미디어 플랫폼은 사람들의 일상 생활에 없어서는 안될 부분이 되었습니다. WeChat은 중국에서 가장 인기 있는 소셜 미디어 플랫폼 중 하나이며 거의 모든 사람이 WeChat 계정을 가지고 있습니다. 우리는 위챗을 통해 친구, 가족, 동료들과 실시간으로 소통하고, 삶의 모든 것을 공유하고, 서로의 현재 상황을 배울 수 있습니다. 그러나 이 시대에 우리는 또한 정보의 과잉과 개인정보 유출의 문제에 필연적으로 직면하게 됩니다. 특히 집중하거나 집중해야 하는 사람들에게는 더욱 그렇습니다.

위에 작성 및 저자의 개인적인 이해: 현재 전체 자율주행 시스템에서 인식 모듈은 중요한 역할을 합니다. 자율주행 시스템의 제어 모듈은 적시에 올바른 판단과 행동 결정을 내립니다. 현재 자율주행 기능을 갖춘 자동차에는 일반적으로 서라운드 뷰 카메라 센서, 라이더 센서, 밀리미터파 레이더 센서 등 다양한 데이터 정보 센서가 장착되어 다양한 방식으로 정보를 수집하여 정확한 인식 작업을 수행합니다. 순수 비전을 기반으로 한 BEV 인식 알고리즘은 하드웨어 비용이 저렴하고 배포가 용이하며, 출력 결과를 다양한 다운스트림 작업에 쉽게 적용할 수 있어 업계에서 선호됩니다.

win10 시스템은 매우 뛰어난 지능 시스템으로 사용자에게 최고의 사용자 경험을 제공할 수 있습니다. 정상적인 상황에서는 사용자의 win10 시스템 컴퓨터에 아무런 문제가 없습니다! 그러나 우수한 컴퓨터에서는 다양한 오류가 발생하는 것은 불가피합니다. 최근 친구들은 win10 시스템에서 블루 스크린이 자주 발생한다고 보고했습니다. 오늘 편집자는 Windows 10 컴퓨터에서 자주 블루 스크린을 발생시키는 다양한 코드에 대한 솔루션을 제공합니다. 매번 다른 코드로 자주 나타나는 컴퓨터 블루 스크린에 대한 해결 방법: 다양한 오류 코드의 원인 및 해결 방법 제안 1. 0×000000116 오류의 원인: 그래픽 카드 드라이버가 호환되지 않는 것이어야 합니다. 해결책: 원래 제조업체의 드라이버를 교체하는 것이 좋습니다. 2,

C++의 기계 학습 알고리즘이 직면하는 일반적인 과제에는 메모리 관리, 멀티스레딩, 성능 최적화 및 유지 관리 가능성이 포함됩니다. 솔루션에는 스마트 포인터, 최신 스레딩 라이브러리, SIMD 지침 및 타사 라이브러리 사용은 물론 코딩 스타일 지침 준수 및 자동화 도구 사용이 포함됩니다. 실제 사례에서는 Eigen 라이브러리를 사용하여 선형 회귀 알고리즘을 구현하고 메모리를 효과적으로 관리하며 고성능 행렬 연산을 사용하는 방법을 보여줍니다.

방해 금지 모드에서 전화를 받는 것조차 매우 짜증나는 경험이 될 수 있습니다. 이름에서 알 수 있듯이 방해 금지 모드는 모든 수신 전화 알림과 이메일, 메시지 등의 알림을 끕니다. 다음 솔루션 세트를 따라 문제를 해결할 수 있습니다. 수정 1 – 초점 모드 활성화 휴대폰에서 초점 모드를 활성화합니다. 1단계 – 위에서 아래로 스와이프하여 제어 센터에 액세스합니다. 2단계 – 다음으로 휴대폰에서 "초점 모드"를 활성화합니다. 집중 모드는 전화기에서 방해 금지 모드를 활성화합니다. 수신 전화 알림이 전화기에 표시되지는 않습니다. 수정 2 - 초점 모드 설정 변경 초점 모드 설정에 문제가 있는 경우 이를 수정해야 합니다. 1단계 – iPhone 설정 창을 엽니다. 2단계 – 다음으로 집중 모드 설정을 켭니다.

C++정렬 함수의 맨 아래 계층은 병합 정렬을 사용하고 복잡도는 O(nlogn)이며 빠른 정렬, 힙 정렬 및 안정 정렬을 포함한 다양한 정렬 알고리즘 선택을 제공합니다.

01 전망 요약 현재로서는 탐지 효율성과 탐지 결과 간의 적절한 균형을 이루기가 어렵습니다. 우리는 광학 원격 탐사 이미지에서 표적 감지 네트워크의 효과를 향상시키기 위해 다층 특징 피라미드, 다중 감지 헤드 전략 및 하이브리드 주의 모듈을 사용하여 고해상도 광학 원격 감지 이미지에서 표적 감지를 위한 향상된 YOLOv5 알고리즘을 개발했습니다. SIMD 데이터 세트에 따르면 새로운 알고리즘의 mAP는 YOLOv5보다 2.2%, YOLOX보다 8.48% 우수하여 탐지 결과와 속도 간의 균형이 더 잘 이루어졌습니다. 02 배경 및 동기 원격탐사 기술의 급속한 발전으로 항공기, 자동차, 건물 등 지구 표면의 많은 물체를 묘사하기 위해 고해상도 광학 원격탐사 영상이 활용되고 있다. 원격탐사 이미지 해석에서 물체 감지

인공지능(AI)과 법 집행의 융합은 범죄 예방 및 탐지의 새로운 가능성을 열어줍니다. 인공지능의 예측 기능은 범죄 행위를 예측하기 위해 CrimeGPT(범죄 예측 기술)와 같은 시스템에서 널리 사용됩니다. 이 기사에서는 범죄 예측에서 인공 지능의 잠재력, 현재 응용 프로그램, 직면한 과제 및 기술의 가능한 윤리적 영향을 탐구합니다. 인공 지능 및 범죄 예측: 기본 CrimeGPT는 기계 학습 알고리즘을 사용하여 대규모 데이터 세트를 분석하고 범죄가 발생할 가능성이 있는 장소와 시기를 예측할 수 있는 패턴을 식별합니다. 이러한 데이터 세트에는 과거 범죄 통계, 인구 통계 정보, 경제 지표, 날씨 패턴 등이 포함됩니다. 인간 분석가가 놓칠 수 있는 추세를 식별함으로써 인공 지능은 법 집행 기관에 권한을 부여할 수 있습니다.
