检索结果-南通市图书馆

基于Actionscript3的热点图的设计与实现

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计算机光盘软件与应用 2012年第23期15卷 183-183,186页

作者：刘氢晶赞广告(上海)有限公司上海200072

本文介绍了actionscript3技术在热点图实现中的应用,很好的解决了热点图数据发布的直观性问题,同时将该技术的可维护及扩展性进行了说明。最后通过不同的数据采样实验,将基于actionscript3技术的热点图与基于html5的热点图在内存,CPU消... 详细信息

本文介绍了actionscript3技术在热点图实现中的应用,很好的解决了热点图数据发布的直观性问题,同时将该技术的可维护及扩展性进行了说明。最后通过不同的数据采样实验,将基于actionscript3技术的热点图与基于html5的热点图在内存,CPU消耗,FPS等图像渲染性能方面进行了对比,得出结论为基于actionscript3技术的热点图的整体性能优于基于html5的整体性能。

关键词： Actionscript3 热点图数据可视化

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利用R语言制作足球运动员跑动热点图的设想

办公自动化 2014年第14期19卷 42-44页

作者：叶山密歇根大学美国安阿伯mi48109

本文将介绍一种利用R语言中的空间分析功能制作简易的足球运动员跑动热点图的设想,以及用R语言制作热点图的优势和不足。

关键词： R语言空间分析热点图空间密度足球运动员数据可视化

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教你使用热点图优化网页设计

计算机与网络 2014年第24期 41-41页

作者：王铮

如果内容为王的话,那么设计就是城堡。对于企业而言,好的网页设计不仅包含了能够引起访客兴趣的内容,吸引目标用户,而且包含有直观而漂亮的UI设计,促进销售。许多设计师喜欢将自己认为创意爆棚的UI设计直接应用到客户的网站上,但并没有... 详细信息

如果内容为王的话,那么设计就是城堡。对于企业而言,好的网页设计不仅包含了能够引起访客兴趣的内容,吸引目标用户,而且包含有直观而漂亮的UI设计,促进销售。许多设计师喜欢将自己认为创意爆棚的UI设计直接应用到客户的网站上,但并没有考虑过这种设计是否符合网站的产品,是否符合目标用户群所需要的体验与需求,从这个角度上来说,这样的设计真的合适么?所以,当你在设计企业和商务类网站的时候,你需要自

关键词：网页设计用户网站需求图片设计师热点图点击量页面

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服饰设计视觉显著性检测

纺织学报 2018年第3期39卷 126-131页

作者：孙菲菲徐平华丁雪梅王荣武吴雄英东华大学服装与艺术设计学院上海200051 东华大学现代服装设计与技术教育部重点实验室上海200051 浙江理工大学服装学院浙江杭州310018 东华大学纺织学院上海201620 上海出入境检验检疫局上海200135

为快速、批量化检测服饰品的视觉兴趣度,依据人眼视觉注意模型,利用自底向上的视觉显著性检测方法描述服饰图像的视觉显著性。提取服饰图像的亮度、色彩、纹理方向3个底层特征,利用多尺度的分解方法构建出图像的多特征通道;采用归一化... 详细信息

为快速、批量化检测服饰品的视觉兴趣度,依据人眼视觉注意模型,利用自底向上的视觉显著性检测方法描述服饰图像的视觉显著性。提取服饰图像的亮度、色彩、纹理方向3个底层特征,利用多尺度的分解方法构建出图像的多特征通道;采用归一化合并的方式对特征显著图进行滤波;对形成的3类特征图进行融合,根据显著程度绘制视觉热点图及亮度图,从而划分图像的视觉显著区域,并进一步提出了视觉覆盖率和分散度2个指标,用以对服饰图像的视觉显著性差异进行量化和评价。对常见色块、不同纹理织物、服装及配饰图视觉显著度进行实验检测,结果表明,本文方法可有效地描绘出图像视觉显著区域,快速、客观地评定出服饰图像的视觉显著度。

关键词：服饰设计视觉显著性热点图客观评介

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基于自适应区域监督机制的场景分类算法

中山大学学报（自然科学版） 2019年第2期58卷 9-14页

作者：陈志鸿胡海峰马水平于遨波中山大学电子与信息工程学院广东广州510006

深度卷积神经网络(deep convolution neural network,DCNN)是当前流行的场景分类算法。随着神经网络深度的加深以及宽度的加宽,网络训练难度也随之增大。随机裁剪(crop sampling)可降低网络训练的难度,但这种做法也会降低输入网络的图... 详细信息

深度卷积神经网络(deep convolution neural network,DCNN)是当前流行的场景分类算法。随着神经网络深度的加深以及宽度的加宽,网络训练难度也随之增大。随机裁剪(crop sampling)可降低网络训练的难度,但这种做法也会降低输入网络的图像与目标标签的相关性。为此,提出了一种基于自适应区域监督机制的场景分类算法,算法由三部分组成:热点图生成层、自适应监督裁剪层、分类层。该算法通过热点图生成层生成每张图像的热点图,自适应监督裁剪层依据热点图自适应地对图像进行裁剪,最后使用分类层对裁剪后的场景图像进行分类,以提升裁剪图像与目标标签的相关性。通过在15-Scene和MIT Indoor两个经典场景分类数据集上的实验,结果发现,所提的算法在训练效率以及识别性能上优于原始的网络算法架构,算法对于复杂的场景有更好的识别率和鲁棒性。

关键词：深度卷积神经网络热点图自适应监督场景分类

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癌症研究中RPPA数据的统计分析

中山大学学报（自然科学版） 2015年第2期54卷 36-42页

作者：乙了罗冬梅覃跃海广东第二师范学院数学系广东广州510303 安徽工业大学数理科学与工程学院安徽马鞍山243002

采用癌症基因图谱计划的蛋白表达数据,即反相蛋白阵列技术(Reverse Phase Protein Arrays,RPPAs)数据进行统计分析,来挖掘蛋白表达数据所隐藏的癌症的相关信息,提高临床诊断的效率和降低检验的成本。通过3组数据的热点图探测到每组数据... 详细信息

采用癌症基因图谱计划的蛋白表达数据,即反相蛋白阵列技术(Reverse Phase Protein Arrays,RPPAs)数据进行统计分析,来挖掘蛋白表达数据所隐藏的癌症的相关信息,提高临床诊断的效率和降低检验的成本。通过3组数据的热点图探测到每组数据的网络结构以及样本中不同基因的表达水平;通过主成分分析,得到在3种癌症中蛋白表达水平起重要作用的5种基因,最后以这5种基因的蛋白表达水平为指标建立了3种癌症的判别模型,并计算误判率的回代估计和交叉验证法估计。得到以下结论:3种癌症形成各自的蛋白表达水平相互关系网络结构,3种癌症有共同蛋白表达水平起重要作用的5种基因,3种癌症的判别模型是可靠的。

关键词：癌症 RPPA数据热点图主成分分析判别模型

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突发事件人群异常聚集热点区域预测

中国安全科学学报 2015年第9期25卷 159-164页

作者：张仕学李石君余伟任洪伟贵州工程应用技术学院信息工程学院贵州毕节551700 武汉大学计算机学院湖北武汉430072 中国移动毕节分公司贵州毕节551700

为及时发现城市公共场所人群异常聚集区域,有必要构建突发事件热点区域预测模型。统计分析城市移动基站手机接入量和手机移动轨迹数据,建立人群聚集量阈值计算模型,并利用马尔科夫链构建人群密度预测模型,进而建立突发事件热点区域预测... 详细信息

为及时发现城市公共场所人群异常聚集区域,有必要构建突发事件热点区域预测模型。统计分析城市移动基站手机接入量和手机移动轨迹数据,建立人群聚集量阈值计算模型,并利用马尔科夫链构建人群密度预测模型,进而建立突发事件热点区域预测模型。采用该模型对某市庆祝"五一"职工大型文体比赛开、闭幕式期间的人群聚集热点区域进行预测。结果表明,手机聚集与人群聚集之间存在较强的相关关系,依据手机的聚集量能估算出人群的聚集规模;使用马尔科夫链能预测不同区域间的人群转移量和人群聚集密度;用该模型能预测人群可能异常聚集的热点区域,预测精度为92.1%。

关键词：移动基站手机移动轨迹马尔科夫链突发事件热点图

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我国图书情报学的认知结构及其演化

中国图书馆学报 2014年第4期40卷 30-47页

作者：张斌贾茜武汉大学信息资源研究中心

共词分析在学科认知结构分析中具有非常重要的作用。本文利用信息检索中的"前方一致"原则,从中国社会科学引文索引收录的14种图书情报学期刊的关键词数据集中找出100个频繁出现的词。在这100个词的基础上,利用层次聚类得到我国图书情报... 详细信息

共词分析在学科认知结构分析中具有非常重要的作用。本文利用信息检索中的"前方一致"原则,从中国社会科学引文索引收录的14种图书情报学期刊的关键词数据集中找出100个频繁出现的词。在这100个词的基础上,利用层次聚类得到我国图书情报学的四个主要分支,利用层次聚类、多维尺度分析和热点图相结合的方法分析这14种期刊的内容特征,并研究它们的演化轨迹和使用趋势,从而揭示认知结构及其演化过程。研究发现:我国图书情报学在不同时间段有不同的关注点,它们也有着自身的生命周期,目前整个学科越来越将"信息"作为研究核心,热点偏重于技术应用与管理创新。

关键词：图书情报学认知结构演化共词分析多维尺度分析热点图

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出租车和网约车载客空间特征分析

交通运输工程与信息学报 2020年第1期18卷 68-76页

作者：杨燕胥川四川省公路规划勘察设计研究院有限公司综合交通规划分院成都610041 西南交通大学交通运输与物流学院成都611756 综合交通大数据应用技术国家工程实验室成都611756

本研究的目的在于通过挖掘出租车和滴滴的上下客数据,描述出租车和网约车载客行程的统计特征和空间特征并比较两者的异同。首先通过对出租车和滴滴的GPS数据进行处理获取了上下客数据,然后以OD对为单元分析了出租车和网约车行程的距离... 详细信息

本研究的目的在于通过挖掘出租车和滴滴的上下客数据,描述出租车和网约车载客行程的统计特征和空间特征并比较两者的异同。首先通过对出租车和滴滴的GPS数据进行处理获取了上下客数据,然后以OD对为单元分析了出租车和网约车行程的距离、时间和平均速度;接着分别以出租车、滴滴的上下客点为对象,通过热力图、全局Moran’s I检验和局部Moran’s I检验分析了两种方式的热点和空间特征。结果表明:网约车的平均行程距离和平均行程时间都更长,而出租车的平均速度更快;滴滴和出租车的大部分热点位置比较类似,但滴滴的服务范围比出租车更广;两类车辆的上下客点都分别存在空间相关性,但在城市外围有滴滴活跃而出租车不活跃的交通分析小区存在。

关键词：出租车网约车载客行程 GPS数据热点图空间相关性