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英语原文共 10 页, 译文: 慢动作缩放:快速和准确的一阶时空视频超分 肖玉祥1,lowast;,田亚鹏2,lowast;,张玉伦3,傅云3,Jan P.Allebach1,dagger;,徐晨良2,dagger; 1普渡大学,2罗切斯特大学,3东北大学 {xiang43,allebach}@purdue.edu,{yapengtian,chenliang.xu}@rochester.edu,yulun100@gmail.com, 图1:时空视频超分辨率示例。 我们提出了一种单级时空视频超分辨率(STVSR)网络,在不显式插值中间LR帧的情况下,从相应的低分辨率(LR)和低帧率(LFR)帧直接预测高帧率(HFR)和高分辨率(HR)帧。 给出了一个HR中间帧t及其相邻的低分辨率帧:t1和t 1作为覆盖图像。 与最先进的两级方法:DAIN[1] EDVR[37]在HR中间帧t上相比,我们的方法更能处理视觉运动,从而恢复更精确的图像结构和更锐利的边缘。 此外,我们的网络在推理速度上比DAIN EDVR小4倍以上。 摘
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英语原文共 14 页, 构建智慧城市数字孪生体:组合语义模型与机器学习方法 Mark Austin1; Parastoo Delgoshaei2; Maria Coelho3; and Mohammad Heidarinejad, M.ASCE4 摘 要:本研究的出发点是下一代智慧城市系统将广泛采用深入嵌入城市物理领域的传感和通信技术。这些技术进步(如传感、处理和数据传输)使智慧城市数字孪生成为可能。本文探讨了智慧城市数字孪生的构建和运营的方法和挑战。提出了一个智慧城市数字孪生架构,支持语义知识表示和推理,与机器学习形式一起工作,在数据收集和处理、事件识别和自动决策方面提供互补和支持作用。该拟建建筑的语义和机器学习方面是针对一个涉及到芝加哥市区建筑能源使用的简化分析的问题。DOI: 10.1061/(ASCE)ME.1943-5479.0000774. copy;2020 American Society of Civil Engineers. 关键词:智慧城市;数字双;语义建模;机
英语原文共 20 页, 金融深度学习 JB希顿(JB Heaton)* NG波森(dagger; NG Polson)dagger; JH维特(JH Witte)Dagger; 摘要 我们探讨了深度学习层次模型在金融预测和分类中的应用。金融预测问题——例如在证券设计和定价、构建投资组合和风险管理中出现的问题——通常涉及具有复杂数据交互的大数据集,目前在一个完整的经济模型中很难或不可能指定这些数据集。将深度学习方法应用于这些问题比金融中的标准方法能产生更有用的结果。特别是,深度学习可以检测和利用数据中的交互作用,至少目前,任何现有的金融经济理论都未出现这些现象。 关键词:机器学习,深度学习,LSTM模型,财务,资产定价,波动性。 1、引言 金融预测问题具有很强的理论和实践价值。它们也常常让人们苦恼。理论表明,许多与金融预测问题
英语原文共 15 页, 钢筋混凝土梁的剪切变形模式 由一胜敏(Toshikatsu Ichinose)和Kat口胜树(Katsuki Takiguchi) 抽象的:构件的二维应变分布可以分解为一系列代表简单几何变形模式的正交应变模式张量。该级数的膨胀系数是通过在构件上积分应变张量和众数张量的乘积而获得的。构件的挠度也可以分解为变形模式的贡献之和。该方法应用于带腹板开口的钢筋混凝土梁的测试结果。对于该梁,通过应变计网络测量二维应变分布。梁剪切失败。大约达到剪切强度后,观察到的变形模式与现行塑性理论给出的变形模式非常吻合。 介绍 在过去的十年中,塑性理论已成功地应用于钢筋混凝土构件的剪切破坏问题。应该特别注意蒂尔里曼及其同事(9)以及尼尔森及其同事(8)的贡献。该理论有助于更好地理解剪切破坏机理。它已经在
英语原文共 15 页, 钢筋混凝土梁的剪切变形模式 由一胜敏(Toshikatsu Ichinose)和Kat口胜树(Katsuki Takiguchi) 抽象的:构件的二维应变分布可以分解为一系列代表简单几何变形模式的正交应变模式张量。该级数的膨胀系数是通过在构件上积分应变张量和众数张量的乘积而获得的。构件的挠度也可以分解为变形模式的贡献之和。该方法应用于带腹板开口的钢筋混凝土梁的测试结果。对于该梁,通过应变计网络测量二维应变分布。梁剪切失败。大约达到剪切强度后,观察到的变形模式与现行塑性理论给出的变形模式非常吻合。 介绍 在过去的十年中,塑性理论已成功地应用于钢筋混凝土构件的剪切破坏问题。应该特别注意蒂尔里曼及其同事(9)以及尼尔森及其同事(8)的贡献。该理论有助于更好地理解剪切破坏机理。它已经在
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