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    OpenOrd-面向大规模图布局的开源算法-研读

    我们创作了一个用于绘制大型无向图的开源工具箱。 这个工具箱是基于一个以前实现的闭源算法,即VxOrd。 我们的工具箱,我们称之为OpenOrd,通过合并切割incorporating edge-cutting、多级方法multi-level approach、平均链接聚类average-link clustering和并行实现parallel implementation,将VxOrd的功能扩展到大型图形布局。 在每个层次上,顶点都使用力导向布局和平均链接聚类来分组。 分组的顶点会被重新绘制,上述过程不断重复。 When a suitable drawing of the coarsened graph is obtained, the algorithm is reversed to obtain a drawing of the original graph. 在得到粗化图coarsened graph的一幅合适的图时,该算法得到了相反的结果,得到了原始图的图像。 这种方法导致了包含本地和全局结构的大图形的布局。 本文给出了该算法的详细描述。 给出了使用超过600 K个节点的数据集的例子。 代码可在www.cs.sandia.gov/smartin上获得。

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    PGA-Net:基于金字塔特征融合与全局上下文注意力网络的自动表面缺陷检测

    缺陷检测是工业产品处理中的一项重要任务。当前,已经有很多基于计算机视觉技术的检测方法成功应用于工业领域并取得了较好的检测结果。然而,受限于类间表面缺陷的内在复杂性,使得实现完全自动的缺陷检测仍然面临巨大挑战。虽然,类间缺陷包含相似的部分,但是缺陷的表面仍然存在较大的不同。为了解决这个问题,论文提出了一种金字塔特征融合与全局上下文注意力网络的逐像素表面缺陷检测方法,并命名为PGA-Net。在这个框架中,首先从骨干网络提取多尺度特征。然后,使用金字塔特征融合模块,通过一些有效的跳连接操作将5个不同分辨率的特征进行融合。最后,再将全局上下文注意模块应用于相邻分辨率的融合特征,这使得有效信息从低分辨率融合特征图传播到高分辨率融合特征图。另外,在框架中还加入边界细化模块,细化缺陷边界,提高预测结果。实验结果证明,所提方法在联合平均交点和平均像素精度方面优于对比方法。

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    什么是交互式分析

    交互式分析是一种为实现智能化的业务分析的报表解决方案,使静态的报表尽可能动态化,即报表数据动态化和报表形式动态化,从而提升报表的实际使用价值。根据用户的分析角度和数据选择的不同而出现不同的报表展现形式。交互式分析为用户提供交互功能,用户可以在运行报表之前输入或选择值,从而决定报表数据和形式。用户使用交互式分析不仅可以显示或隐藏报表中的内容,也可以通过点击其中的链接访问其他报表或对象。交互式分析是动态的,用户也可以按照自身的需求动态定义数据呈现。简而言之交互式分析是在静态报表上添加用户可操作的功能,使报表变得可交互。交互式分析能在报表分析过程中带来以下优势:

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