算法融合

❶ 数据融合算法是对异常数据进行处理吗

数据融合算法是对异常数据进行处理。邻近节点采集到的数据差异较小，即使有个别节点出现误报和错报等情况也可以通过数据融合技术来去除异常数据。数据融合技术是指利用计算机对按时序获得的若干观测信息，在一定准则下加以自动分析、综合，以完成所需的决策和评估任务而进行的信息处理技术。

❷ 有什么算法可以用来融合两个不同大小的特征。比如，一个特征是大小为128的数组，另一个特征是大小为8

方法太多了吧:
1维情况下:
数组自增就可以了,集合容器不就是这个原理吗..
初始长度为10,每次你存放(元素),都会进行检测,根据你放的次数进行检测!不够就会增长50%
2维情况下:
直接存放你的任意长度数组,有多少放多少,注意放的是一维数组!

❸ 加权平均法图像融合算法原理是什么

加权平均法图像融合算法的原理就是：对原图像的像素值直接取相同的权值，然后进行加权平均得到融合图像的像素值，举例说比如要融合两幅图像A，B，那它们的融合后图像的像素值就是A*50%+B*50%，就这么简单

❹ 设计一种图像数据融合算法，对多聚焦图像进行融合

融合算法fusion
algorithm
如：（多传感器单目标位置融合算法）
经纬仪引导数据的数据融合可以采用参数估计融合算法，即对8组引导数据，按照某种估计准则函数
融合算法fusion
algorithm
如：（多传感器单目标位置融合算法）
经纬仪引导数据的数据融合可以采用参数估计融合算法，即对8组引导数据，按照某种估计准则函数

❺ 遗传算法与蚁群算法融合

利用遗传算法的随机搜索、快速性和全局收敛性生成问题的初始信息素分布，然后充分利用蚁群算法的并行性、正反馈机制和高效性来解决问题。这样，融合算法在求解效率上优于遗传算法，在时间效率上优于蚁群算法，形成了效率和时间效率较高的启发式算法。

❻ 硬件与算法融合成行业趋势，浅谈联发科与虹软的合作

随着手机市场进入存量时代，作为差异化卖点，AI成为芯片/终端厂家们继5G之后又一个发力点。日前，虹软对外表示，其与联发科保持战略协作，通过“芯片+算法”的深度适配，将给行业带来更大的活力和想象力。对此业内人士也指出，虹软已经为联发科的多款处理器提供算法支持，例如配合天玑芯片的APU实现诸如景深增强、AI色彩处理、暗光环境自动降噪等强化拍摄功能，二者接下来或将酝酿更大动作。

联发科和虹软的近期的动态十分频密，例如联发科日前新发布的天玑920/天玑810均搭载虹软算法，主打摄影卖点的天玑810即使用来自虹软的AI-Color技术，可通过算法实现锐利边缘的自然过度虚化。让拍摄的人像更突出，实现“主角光环”效果。实际上这并不是联发科与虹软的第一次合作，稍早发布的天玑1200就采用了虹软的超级全景AI夜景算法，实现了低光场景下也能获得高质量和准确的拼接效果，同时对噪音和细节进行大幅度的提升，另外在此之前的 Helio P90、P70 等产品也均有虹软的身影。

联发科与虹软的合作，其实只是联发科“算法+硬件”战略的其中一环。要实现AI的可用化，强有力的硬件首先必不可少。联发科在AI硬件上的发力其实已经耕耘数年，例如早在2018年，联发科推出的 Helio P60就搭载了专门负责AI运算的APU单元，以及对应的NeuroPilot AI平台，率先在行业开启了AI专核专用。历经多代产品的迭代，联发科在APU的运算性能、多核协作、功耗优化都有明显提升搭载APU的联发科多款芯片更多次登顶苏黎世AI-benchmark平台，其研发实力可见一斑。

除了强劲的AI硬件性能以外，联发科进一步协同产业伙伴完善其 AI 生态，例如在软件、算法和应用方面就携手虹软、旷视、商汤等国内外知名AI算法企业。通过引入包括加密人脸识别、3D人体姿态识别追踪等诸多算法层面技术。通过这些算法，APU能支持包括支付级人脸解锁识别、全自动视频瘦体美颜等诸多功能，大大拓展了AI的使用领域，强力普及了近些年AI 在智能设备上的应用。

根据信息显示，目前联发科的APU平台目前已经迭代到3.0版本，主流的天玑 5G 移动芯片均有搭载相关功能，可以说为终端设备提供了可靠的AI算力支持。落地在应用方面，常见的AI场景识别、智能翻译、AI摄影辅助等功能均是来自 AI专核的支持，当然更值得一提的是，APU 3.0针对5G网络的特别优化才是最大的特色。以当前流行的短视频为例，通常系统都会对原片进行压缩，而搭载APU 3.0的天玑5G 移动芯片则可以通过APU算法实现“画质提升”效果，让低画质视频高清化，大大提高了短视频用户的观看体验。

除了画质提升外，联发科的 APU 还进一步扩展到系统应用上，例如最新的天玑820搭载的 APU 就能支持独家多任务排程技术，将任务排程进行切割，让两个任务可以兼顾完成，例如用户录制视频的时候，视频录制和拍照可以同时进行互不干扰，还能保证视频和拍照的品质。此外，AI视频模糊消除功能也十分强大，通过AI算法对视频的画面影像进行切割、去模糊，可实时还原模糊的影像，即便拍视频时手抖也不怕出现模糊的画面，让用户在拍摄短视频时不惧抖动。

在应用和系统的基础上，联发科进一步完善 AI 生态，例如其就实现了API层面的开放，通过NeuroPilot SDK，终端厂家的开发人员可以用更贴近硬件的方式编码开发，为充分发挥APU的潜力提供了有力支持。譬如小米通过将天玑820的APU 3.0与其自研的MACE深度学习框架集合，成功让Redmi 10X系列5G手机拥有了AI场景识别、AI人像留色、AI实时背景虚化等丰富的摄影应用，让用户们的拍摄体验有了不错的提升。

除了手机芯片外，联发科还将AI平台延伸到了智能家居、电视、AIoT、平板电脑等诸多应用场景，打算形成一套完整的AI生态应用场景链条。当下，联发科的AI产业伙伴涵盖了终端厂家、算法企业、软件巨头，包括腾讯、阿里、亚马逊等知名企业均在其中，可见联发科在AI方面确实投入了不少资源。

总的来说，联发科的“算法+硬件”战略目前来看是取得了不错的成效。根据CINNO Research的数据，联发科在六月的SoC出货量持续上升，同比增长56.5%。但诚如上文所言，手机为首的消费电子产品已经进入存量时代。三星、苹果、英特尔等大厂都在尽力拓展AI技术的使用场景，从AIoT到智能 汽车 ，一场AI竞赛正在紧锣密鼓地进行。目前联发科已经强力布局其 5C 市场，我们预估其也会在AI领域展开新一轮的动作，我们不妨静观其表现。

❼ ERDAS软件如何进行金字塔算法的融合ENVI、PCI有没有这项功能！ 急急急！！！

没明白你的问题 erdas提供很多融合算法 金字塔只是为了加速图像显示

❽ 小学数学课堂学生活动与理解算理怎样融合

【摘 要】培养学生准确而迅速的计算能力，是小学数学教学中的一项重要而艰巨的任务，也是小学数学教师在教学中必须努力完成的重要任务，更是学生学好数学的基础。然而，在计算教学中，却存在两种“走极端”的现象：一方面，有的教师受传统教学思想、教学方法的支配，只注重计算结果和计算速度，陷入了“重算法、轻算理”的极端；另一方面，有的教师片面理解新课程理念和新教材，把过多的时间用在形式化的情境创设、动手操作、自主探索、合作交流上，陷入了“理解算理过繁、掌握算法过软、形成技能过难”的另一极端。算理是计算的依据，算法是依据算理提炼出来的方法和规则，只有将算理和算法的有机融合，才能更好的促进计算内容的教学。 【关键词】数学 算理 算法 教学 一、研究背景 “数的运算”，在小学阶段所占比重极大，在教材中所占篇幅也是最长的，正确认识计算在数学教学中的作用， 准确了解计算的内在思想和方法，是科学有效地实现计算教学目标的关键。在教学过程中，有的老师往往出现照本宣科，很少深入思考的现象，尤其是公开课，基于计算课程很难“出彩”的功利心因素，多数教学一般均不会选择计算课来进行交流。比如：今年山东省小学数学优质课评选泰安赛区32 节课，只有两位老师选择了计算教学的内容，从实际上课效果来看，与其他课型相比也有明显差距。这无形之中给了教师们一个暗示：研究计算课教学没有“前途” ，一定程度上挫伤了教师们研究计算教学的积极性。作为年轻的数学老师，应当更加关注教学研究的薄弱环节，对计算教学的深入研究，通过对计算教学的核心问题之一——算理和算法的结合问题进行系列打磨、研究活动，重视计算教学，重视计算教学的研究，进而展开对计算教学中一系列的具体问题展开研究。如“如何根据学生的思维和经验基础设计我们的教学环节， 使其以孩子的思维学会枯燥无味的数学计算？”“如何构建计算教学的知识 ，结构、如何引导学生主动关注前后知识的联系、如何提高学生的计算技能？”等等，通过自己的研究能转变教师对计算教学的某些偏见，大幅度的提高计算教学的实效性。 二、数的运算的认识 数的运算，与人们的日常生活息息相关，历来是小学数学教学的最基本的内容，培养小学生的计算能力也一直是小学数学教学的主要目标之一，计算教学直接关系着学生对数学基础知识与基本技能的掌握，关系着学生观察、记忆、思维等能力的发展，关系着学生学习习惯、情感、意志等非智力因素的培 1养 。一定的计算能力是每个公民都应具备的基本素养。 （一）数的运算在日常生活中有广泛的应用 《新课标》中明确指出：“教学时，应通过解决实际问题进一步培养学生的数感，增进对运算意义的理解。”数的运算是人们认识客观世界和周围事物的重要工具之一。从抽象的观点看，客观世界的表现形式可以概括为：数量、空间和时间及相互之间的关系。从数学的角度看，主要表现在数、量、形三个方面，而计量是离不开数的运算的，空间形式及其关系要量化也离不开数与计算。任何学科规律归结 1为公式后基本上都要运用四则混合运算来计算 。 （二）数的运算对培养学生的思维能力有重要作用 学习数的运算的过程就是发展逻辑思维能力的过程。数的运算的概念、性质、法则、公式之间都有内在联系，存在着严密的逻辑性。每个概念、性质、法则、公式的引入与建立，都要经过抽象、概括、判断、推理的思维过程。学生学习、理解和掌握这些概念、性质、法则、公式，都要经过从具体到抽象、从感性到理性的过程。学生把这些应用到实际中去，还要经过由一般到特殊的演绎过程。因此，数的运 2算的学习有利于发展学生的思维能力 。 （三）数的运算有利于渗透数学思想方法教育 数的运算是在人类的生产、生活中产生和发展起来的，由低级到高级、从简单到复杂。而数的运算中又有很多相互依存、对立统一的概念和计算方法。如整数与分数、约数与倍数，加与减、乘与除、通分与约分，等等。教学中阐明这些相互依存的概念与概念、计算方法与计算方法之间的关系，有利于渗透数学思想方法的教育。 三、计算教学中算理和算法关系的处理 算法主要解决“怎样计算”的问题，算理主要回答“为什么这样算”的问题。算理是计算的依据，是算法的基础，而算法是依据算理提炼出来的计算方法和规则，它是算理的具体体现。算理和算法是计算教学中相辅相成、缺一不可的两个方面。当前，计算教学中“走极端”的现象实质上是没有正确处理好算理与算法之间关系的结果。一些教师受传统教学思想、教学方法的支配，计算教学只注重计算结果和计算速度，一味强化算法演练，忽视算理的推导，教学方式“以练代想”，学生“知其然，不知其所以然”，导致教学偏向“重算法、轻算理”的极端。与此相反，一些教师片面理解了新课程理念和新教材，他们把过多的时间用在形式化的情境创设、动手操作、自主探索、合作交流上，在理解算理上大做文章，过分强调为什么这样算，还可以怎样算，却缺少对算法的提炼与巩固，造成学生理解算理过繁， 3掌握算法过软，形成技能过难，教学走向“重算理、轻算法”的另一极端 。 怎样处理好算理与算法教学统一，使学生既理解算理，又能牢固掌握算法、提高计算的速度和正确率呢？下面就以二年级数学下册 70 页的两位数乘一位数为例，说说如实现理算理与算法的的教学统一。 （一）引导研究，理解算理 学生只有理解了计算的道理，才能“创造”出计算的方法，才能理解和掌握计算方法，才能正确迅速地计算，所以计算教学必须从算理开始。教学中要引导学生对计算的道理进行深入的研究，帮助学生应用已有的知识领悟计算的道理。首先引导学生思考：为什么可以用 14×2 计算？使学生明白 14×2表示求 2 个 14 是多少；其次，让学生思考：你打算怎么计算 14×2？使学生明白 14 是由 1 个十和 4 个一组成的，可以把 14×2 转化成已经学过的乘法计算：先算 2 个 10 是多少，再算 2 个 4 是多少，最后把两次算的得数合并，计算的过程有三个算式：4×2＝8，10×2＝20，20＋8＝28。通过这样的研究学生就理解两位数乘一位数计算的道理，学生就能应用这样的道理解决其他两位数乘一位数的计算问题。 （二）及时练习，巩固内化 通过上面的计算研究，学生虽然理解了两位数乘一位数的道理，但是此时学生对算理的理解还处于似懂非懂的状态，学生是否真正掌握了算理还要经过实际计算才能得到检验和巩固，此时及时组织学生进行相应的练习是很有必要的，只有在练习中才能把算理内化为自己的理解，才能使学生理解和掌握算理。所以在学生初步理解了算理后，应当及时组织学生用三个算式进行两位数乘一位数的练习，使学生在练习中加深对算理的理解，在练习中牢固掌握算理，为后面的抽象、概括计算方法奠定坚实的基础。 （三）应用算理，进行创造。 算理是计算的思维本质，如果都这样思考着算理进行计算，不但思维强度太大，而且计算的速度很慢算。为了提高计算的速度，使计算更方便、快捷，就必须寻找到计算的普遍规律，抽象、概括出计算法则。计算法则是算理的外在表达形式，是避开了复杂思维过程的程式化的操作步骤，它使计算变得简便易行，它不但提高了计算的速度，还大大提高计算的正确率。所以当学生理解和掌握了算理之后，应引导学生对计算过程进行反思，启发学生再思考：计算 14×2 要写出三个算式，你的感觉怎样？可以简化一下吗？怎么简化？学生通过独立思考、同伴交流创造方便、快捷的计算方法：可以像计算加减法那样用竖式计算，根据算理：先算 4×2＝8，在个位上写上 8，再算 10×2＝20，在十位上写 2、个位上写0，最后再把 8 和 20 加起来等于 28，得出算理竖式。接着再启发学生思考：还能再简化吗？通过师生共同研究，最终得出：加号可以省略，还可以把 8 个一与 2 个十直接合并，优化成简化竖式。 （四）观察比较，归纳方法 当学生比较熟练地继续竖式计算后，再引导学生对竖式计算过程进行观察反思： 这些乘法的竖式计算都是怎么算的？分几个步骤？从而归纳出两位数乘一位数的计算法则：先用一位乘数乘两位数的个位数，积的末尾写在个位上，再用一位乘数乘两位的十位数，积的末尾写在十位上。这时的计算就不再思考每一步的计算道理，只要按照这样的操作步骤进行演算就能得到计算的结果， 由于避开了复杂的思维过程，缩短计算的思维路径，把计算演变成一种机械的、程式化的操作方法，所以计算的速度大大加快，计算的效率大大提高。 四、小结 计算教学在小学数学中占有重要的地位，如果教师把掌握算法作为课堂的唯一目标，那么没有比直接告诉学生“应该怎么算”更简单的方法了，但学生也就失去了独立思考和深层感悟的机会了，也就失去了“知其所以然”的机会。我们常说“知其然，不如知其所以然”，仅仅掌握算法，犹如空中楼阁，虽然一时很美丽，但又怎能牢固呢？只有根据学生已有知识经验体系，在清晰理解算理的基础上，才能真正掌握计算的方法。因此，计算教学应该有两个重点——“深刻理解算理，扎实掌握算法”，在教学中，我们只有把算理与算法之间的联结、过渡好，为学生搭起理解的台阶，学生才能充分体验由算理直观化到算法抽象性之间的过渡，理解、把握算法。

❾ 多源异构数据融合技术要用到什么算法

经纬仪引导数据的数据融合可以采用参数估计融合算法，即对8组引导数据，按照某种估计准则函数，利用引导数据序列对目标在空间的位置值作出估计，得到目标准确的位置值，消除引导过程中的不确定性。 为准确估计目标的位置值(以Y为例)，对8组引导数据进行线性观测，得到的引导值为Cj，Y,j=1，2，3，…，n，其中：Cj为常值。 由于观测有误差，实际所得的引导值为：Ej＝CjY十cj，其中ej为观测误差，服从均值为0的正态分布。 依据Bayes后验估计理论，可得到n个引导数据的状态最优估计为： ＾Yop，(E1E2E3...En)＝maxP(Y│E1E2E3...En) (1) Y＾ 即位置的数据融合问题，可以转化为求出满足Y的最大后验概率maxP(Y│E)的估计值Y（E）的问题。在经纬仪实时测量中，对多路引导源的异构引导数据，采用分布图法进行数据合理性检测，采用参数估计的逻辑规则进行数据融合，消除各引导数据的不确定性，可以获得更准确、更可靠的引导数据，从而提高整个测量系统的工作性能。即使某一个甚至几个引导源工作同时不正常时，其他引导源不受影响独立地提供信息，指挥中心仍可依据非失效的引导数据获知目标的准确位置，将失效的经纬仪很快的引导到目标观测点，降低了整个测量系统的脆弱程度。

❿ 智能优化算法相互结合算是创新吗

如果别人没做过，就算创新。
这只能算小创新，不过小创新也算创新，不要想一下子就弄出个强人工智能来，我甚至怀疑强人工智能只靠如今的技术能否实现。