- 重点词汇
- AND与(计算机逻辑运算的一种,或称逻辑乘法) AND gate “与”门(电路,脉冲);
- seconddet. 第二(的);另外的;
- arevi.(用于第二人称单复数现在时,第一、三人称复数现在时)是;
- fieldn.田;(作某种用途的)场地;(学习或研究的)领域;运动场;
- random field随机场
- exactadj. 准确的;严密的;精密的,精确的;
- Field[人名] [英格兰人姓氏] 菲尔德地貌名称,来源于古英语,含义是“草原,旷野”(pasture,open country);[地名] [加拿大、美国] 菲尔德;
- AREabbr.Arecibo, Puerto Rico 美国;activating response element 激活反应元件;activin-response element 活化素效应元件;androgen response element 雄激素效应元件;
- 相关例句
变分推理应用变分迭代计算出随机变量的近似期望值,是现代人工智能学科一种重要的近似概率推理方法。
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当该准则达到最小时对应的类数就是图像正确分割所要求的分类数。准则中各参数由期望最大法和最大伪似然法来估计。
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我们根据投影图像的分布特征,基于泊松数据模型,利用最大似然期望值法(Maximum likelihood expectation maximization,MLEM)对正弦图进行散射校正。
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该文提出了一种基于EM算法的最大似然图像复原算法,此算法是基于三维显微光学切片中成像随深度变化的模型实现的。
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针对单一的移动源行程时间数据获取条件,将改进的随机插补方法与期望最大化(EM)算法相结合,建立了缺失数据条件下、基于EM算法的路段行程时间可靠性评价模型的参数估计方法。
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在Bernoulli混合模型和期望最大化(EM)算法的基础上给出了一种基于不完整数据的改进方法。
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为提高低质量人脸图像中人眼检测的精度,提出了一种梯度积分投影结合最大期望算法的人眼检测算法。
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本工作设计了基于期望最大化的半监督分派方法,融合无标签bug报告,进而提高bug分派。
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本文主要讨论在非监督学习中,用EM方法求解有限混合分布(已知类别数)未知参数的问题。
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提出了基于直接螺旋半扫描数据的有序子集期望最大化(OSEM)迭代重建。
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为了适应目标表面的变化,这些高斯参数在跟踪期间通过在线的EM算法自适应更新;
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这里,期望最大化算法既用来处理丢失值又用来估计模型参数。
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分析位点间的连锁不平衡关系,估算它们构成的单倍型。
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因此本文提出基于深度变化成像模型的最大期望(EM)复原算法,能够提高图像清晰度,尤其是在深度方向;
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提出了一种基于谱直方图和EM的纹理图像分割算法。
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并给出了利用期望-极大化算法计算混合Gauss分布参数的方法。
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