文章目录1.距离变换的算法实现⚪通过广度优先搜索实现距离变换⚪通过动态规划实现距离变换⭐进一步化简⚪通过`scipy.ndimage.distance_transform_edt`实现距离变换2.距离变换的应用(1)构造分割任务的损失函数⚪[DistanceMapPenalizedCELoss](https://arxiv.org/abs/1908.03679)⚪[BoundaryLoss](https://0809zheng.github.io/2021/03/25/boundary.html)⚪[HausdorffDistanceLoss](https://arxiv.org/abs/19
通用代数建模系统(GAMS)是特别为建模线性,非线性和混合整数最优化问题而设计的。GAMS支持一系列模型：LP线性规划，MIP混合整数规划，NLP非线性规划，MCP混合互补问题，MPEC带方程式约束的数学规划，CNS受约束的非线性系统，DNLP带非连续导数的非线性规划，MINLP混合整数非线性规划，QCP二次约束规划以及MIQCP混合整数二次约束规划，GAMS广泛应用于电力、金融、投资、能源、经济、物流、电气、水利等行业，只要涉及到优化问题，都可以利用GAMS来实现介绍：第一章 典型优化模型、算法介绍和基于GAMS的优越性 1.1一、典型的优化模型LP、NLP、MIP、MINLP、MI
文章目录引言一、二维随机变量及分布1.1基本概念1.2联合分布函数的性质二、二维离散型随机变量及分布三、多维连续型随机变量及分布3.1基本概念3.2二维连续型随机变量的性质写在最后引言隔了好长时间没看概率论了，上一篇文章还是8.29，快一个月了。主要是想着高数做到多元微分和二重积分题目，再来看这个概率论二维的来，更好理解。不过没想到内容太多了，到现在也只到二元微分的进度。一、二维随机变量及分布1.1基本概念定义1——二维随机变量。设X,YX,YX,Y为定义于同一样本空间上的两个随机变量，称(X,Y)(X,Y)(X,Y)为二维随机变量。同理，也有nnn维随机变量的定义。定义2——二维随机变量的分
2022年深圳杯数学建模D题复杂水平井三维轨道设计原题再现： 在油气田开采过程中，井眼轨迹直接影响着整个钻井整体效率。对于复杂水平井，较差的井眼轨迹很可能会造成卡钻或施加钻压困难等重大事故的发生。因而，在施工之前分析影响井眼轨迹走向规律的诸多因素，设计最适当的井眼轨迹显得十分重要。 在井眼轨道设计模型中，设计轨道往往由一些连续的曲线构成。目前常用的复杂水平井的井眼轨道设计模型有“垂直段+增斜段+稳斜段+扭方位段+稳斜段+增斜段+水平段”的七段式井眼轨道设计模型，如图1所示。描述井眼轨道的参数可分为基本测斜参数、坐标参数、挠曲参数和工艺参数，基本测斜参数包括井深、井斜角、方位角；坐标参数用来
#1赛题C题：“双碳”目标下低碳建筑研究“双碳”即碳达峰与碳中和的简称，我国力争2030年前实现碳达峰，2060年前实现碳中和。“双碳”战略倡导绿色、环保、低碳的生活方式。我国加快降低碳排放步伐，大力推进绿色低碳科技创新，以提高产业和经济的全球竞争力。低碳建筑是指在建筑材料与设备制造、施工建造和建筑物使用的整个生命周期内，减少化石能源的使用，提高能效，降低二氧化碳排放量。请查找相关资料，解决以下问题：问题1：现在有一间长4米、宽3米、高3米的单层平顶单体建筑，墙体为砖混结构，厚度30厘米(热导系数)，屋顶钢筋混凝土浇筑，厚度30厘米(热导系数)，门窗总面积5平方(热导系数)，地面为混凝土(热导
F题代码+思路当大家面临着复杂的数学建模问题时，你是否曾经感到茫然无措？作为2021年美国大学生数学建模比赛的O奖得主，我为大家提供了一套优秀的解题思路，让你轻松应对各种难题。让我们一起看看研赛的F题呀！全文都已放出哦~问题重述1.如何利用双偏振雷达的数据有效改进强对流降水的短临预报?要求建立可以提取双偏振雷达数据中的微物理特征信息的模型,进行0-1小时的降水预报。2.当前一些数据驱动模型存在“回归到均值”的问题,生成的强降水预报往往过于模糊。要求在问题1的基础上,设计模型以生成更真实、更丰富细节的降水预报结果。3.要求利用雷达反射率Z_H和差分反射率Z_DR,建立模型进行定量降水估计,即利用
文章目录引言四、常见的二维随机变量4.1二维均匀分布4.2二维正态分布五、二维随机变量的条件分布5.1二维离散型随机变量的条件分布律5.2二维连续型随机变量的条件分布六、随机变量的独立性6.1基本概念6.2随机变量独立的等价条件写在最后引言有了上文关于二维随机变量的基本概念与性质后，我们可以往后继续学习更加深入的内容。四、常见的二维随机变量4.1二维均匀分布设(X,Y)(X,Y)(X,Y)为二维随机变量，DDD为xOyxOyxOy平面的有限区域，其面积为AAA，若(X,Y)(X,Y)(X,Y)的联合密度函数为f(x,y)={1A,(x,y)∈D0,(x,y)∉D,f(x,y)=\begin{c
文章目录Well-posedproblem＆Ill-posedproblem.适定问题（Well-posedproblem）是指满足下列三个要求的问题:asolutionexists：解必须存在；thesolutionisunique：解必须唯一；thesolution’sbehaviorchangescontinuouslywiththeinitialconditions：解能根据初始条件连续变化，不会发生跳变，即解必须稳定。上述三个要求中，只要有一个不满足，则称之为不适定问题（ill-posedproblems）。图像处理中**不适定问题（illposedproblem）或称为反问题（in
文章目录1.子模性Submodularity2.Lovász延拓3.Lovász延拓的应用：构造[LovászLoss](https://arxiv.org/abs/1705.08790)SubmodularFunctionsandLovászExtension.集函数(setfunction)是以集合为定义域的函数。1.子模性Submodularity子模性是集函数的一个性质，许多组合优化与机器学习问题都具有子模性结构。子模性有两种等价的定义：记具有nnn个元素的集
【非交互式零知识证明】（下）文章目录【非交互式零知识证明】（下）1.交互式零知识证明（续）1.身份鉴别协议1）Feige-Fiat-Shamir身份鉴别协议☆简化版本①系统初始化②鉴别协议流程性质分析☆完整版本系统初始化（一次性）鉴别协议流程：性质分析总结1.安全假设2.参数选择3.安全平衡2）**Guillo-Quisquater**身份鉴别协议①系统初始化②鉴别协议流程2.非交互式零知识证明继续上一节的内容，我们首先再回顾一下经典交互式零知识证明。1.交互式零知识证明（续）交互式零知识证明的一般模型如下：（1）证明者和验证者共享一个公共输入，证明者可能拥有某个秘密输入；（2）如果验证者认可
