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秦飞巍

作品数:26 被引量:105H指数:6
供职机构:杭州电子科技大学计算机学院更多>>
发文基金:国家自然科学基金浙江省自然科学基金宁夏回族自治区自然科学基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术文化科学经济管理更多>>

文献类型

  • 18篇期刊文章
  • 7篇会议论文
  • 1篇学位论文

领域

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  • 4篇文化科学
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主题

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  • 4篇神经网络
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机构

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作者

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传媒

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年份

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  • 1篇2015
  • 1篇2014
  • 2篇2013
  • 2篇2012
  • 1篇2008
  • 3篇2007
26 条 记 录,以下是 1-10
排序方式:
工程教育背景下面向对象程序设计课程的建设和探索
计算机科学与技术从诞生之初就将程序设计作为其研究的重中之重.随着信息技术的不断发展,计算机已经渗透到社会的各个领域,成为人们学习、生活、工作等各个方面的必需品.因此,社会对高校计算机专业人才培养提出了更高的要求.面向对象...
彭勇秦飞巍
关键词:课程建设工程教育
促进学科核心能力发展的大数据与人工智能课程STEM项目化学习的研究
随着社会的发展和科技的进步,多学科融合的趋势愈发明显,科学技术的研究和应用都逐步走向学科的融合.在大数据已经走入寻常人们生活的方方面面的今天,本文尝试在大数据与人工智能学科中进行STEM项目化课程的研发和实践.以学生的学...
秦飞巍张林达彭勇姜明
关键词:个性化教学学科核心能力
面向留学生的Linux操作系统课程适用性研究被引量:2
2020年
在教育国际化和Linux操作系统大热的背景下,开展面向留学生的Linux操作系统课程仍存在种种挑战。基于此,本文以面向留学生的Linux操作系统课程为研究对象,提出一套完整的适用性教学改革方案,将其实现原理分散到操作系统原理课程中讲授和讨论,将其使用和管理作为课程设计的一部分内容。具体研究要点包括:精炼操作系统原理的课程大纲;设置典型的Linux教学案例作为学生课堂讨论的内容;精炼课程设计实践环节。通过对以上内容的贯彻并付诸实践,有利于留学生学习兴趣和核心素质的提升,有利于该课程取得更好的教学效果。
袁文强王俞滢邵艳利秦飞巍
关键词:LINUX教学留学生教学改革
基于深度集成及细节感知的细粒度三维模型分类
2022年
针对基于深度学习的三维模型分类方法应用于细粒度三维模型分类时效果较差的问题,提出一种端到端的细粒度三维模型分类框架,并构建基于深度集成及细节感知的细粒度三维模型分类网络.通过由深度集成学习构成的主干网络提取三维模型多视图下的整体形状特征;采用基于上下文细节感知模块的辅助网络捕捉各个视图下的局部细节特征;两者相互融合,实现端到端的弱监督细粒度三维模型分类.选用公开数据集FG3D中不同难度的子数据集Airplane,Chair和Car进行实验,获得了当前最好的细分类精度,分别达到了96.31%,85.44%和79.62%的分类准确率,表明该网络具有良好的细分类性能和普适性.
白静姬卉邵会会武如嵩秦飞巍
改进的AHP方法在动态联盟中的应用
在虚拟企业(VE)的形成过程中,随着评价因素的增多,采用传统的AHP方法在选择盟友中常因判断矩阵不能通过一致性检验而需要不断重构判断矩阵,为了解决一致性问题带来的麻烦,本文提出了对判断矩阵进行调整,使其能够满足一致性,从...
姚丽华秦飞巍张国煊
关键词:企业管理企业联盟判断矩阵
文献传递
基于语义的异构三维CAD模型检索
来自不同学科、不同地域的工程师被临时组织在一起,协同完成项目工作已成为当代制造企业产品开发的常见模式。不同领域的工程师们使用不同的CAD系统进行产品设计,导致企业数据库中保存了多种异构CAD产品模型。工程师在进行新产品的...
秦飞巍
无人驾驶中的场景实时语义分割方法被引量:11
2021年
无人驾驶的一个重要组成部分是汽车行驶环境感知,使人们对可在低功耗移动设备上实时运行的高精度语义分割方法产生了强烈的需求.然而,在分析影响语义分割网络精度和速度的因素时可以发现,空间信息和上下文特征很难兼顾,而使用2路网络分别获取空间信息和上下文信息的方法,又会增加计算量及存储量.因此,提出从残差结构网络中划分出空间信息路径和上下文信息路径的想法,并基于此设计一个双路语义分割网络.该网络还含有用于融合2路多尺度特征的特征融合模块,以及用于优化上下文语义路径输出结果的注意力精炼模块.该网络基于PyTorch框架实现,使用NVIDIA1080Ti显卡进行实验,在道路场景数据集Cityscapes上,mIoU达到78.8%,运行速度达到27.5帧/s.
秦飞巍沈希乐彭勇邵艳利袁文强袁文强计忠平
关键词:无人驾驶
基于多局部显著视图与CNN的三维模型分类被引量:4
2018年
为提高基于视图的三维模型分类算法准确度,结合多局部显著视图与卷积神经网络(CNN)提出一种新的三维模型分类算法。提取三维模型多视角下的局部视图,引入显著性评价,建立多局部显著视图集合,以合理表征原始三维模型,兼顾数据表示的完整性和多样性。在此基础上,综合单视图CNN,利用bagging策略构建面向三维模型分类任务的集成深度学习模型,从而提高分类器的泛化性和准确率。在ModelNet10数据集上的实验结果表明,该算法可有效提高分类准确率。
白静相潇司庆龙刘振刚秦飞巍
关键词:卷积神经网络
改进的AHP方法在动态联盟中的应用
在虚拟企业(VE)的形成过程中,随着评价因素的增多,采用传统的AHP方法在选择盟友中常因判断矩阵不能通过一致性检验而需要不断重构判断矩阵,为了解决一致性问题带来的麻烦,本文提出了对判断矩阵进行调整,使其能够满足一致性,从...
姚丽华秦飞巍张国煊
关键词:AHP一致性
浅析生成对抗网络及其在计算机视觉中的应用
2023年
大数据技术的飞速发展,促使海量数据的处理成本逐渐降低,因此在图像处理领域,建立在大量数据无监督训练基础上的生成对抗网络具有很大优势。本文围绕生成对抗网络的发展轨迹,对其本身与各类变种网络的研究进展进行追踪,进而对生成对抗网络在图像领域的原理及研究进展进行调研总结。对比分析了目前较为热门的典型生成对抗网络模型,并对其在计算机视觉领域的应用进行了分析和总结。
张晨曦姚琼秦飞巍葛瑞泉
关键词:图像识别卷积神经网络图像生成
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