基于深度学习的进出域人体检测与跟踪研究

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信息时代,随着互联网的广泛应用,社区网络种类和规模都在迅速发展。发现其社团特征,有利于人们研究社会活动规律,建立更好的交流平台或阻止不良信息的传播。但是,如何快速有效地发现大规模社区网络中的社团还是一个很大难题。本文以利用局部信息快速有效发现大规模网络中的社团为目的,分析改进已有算法实现了适合本文研究的算法,并对社团的特征做出分析。本文工作可以分为三部分。第一,分析已有的一些算法,确定了最适合本文
信息几何是借助黎曼几何等数学工具来研究信息领域问题的学科.在解决非线性问题的过程中,传统的方法一味地将非线性问题线性化,但并不能得到令人满意的精度,因此用几何手段处理非线性问题的方法应运而生.不仅如此,信息几何还广泛地应用于神经网络、统计推断、统计物理、机器学习和流形学习等新兴领域.从其发展历程看,信息几何经历了从经典信息几何到矩阵信息几何的发展.但由于其作为一个刚开始发展的新兴交叉学科,并不为很
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