实验1-7 What is a computer? (5 分)

本文介绍了一个简单的C语言程序,该程序用于输出一个固定的短句“Whatisacomputer?”。此程序没有输入部分,仅包含输出操作。

本题要求编写程序,输出一个短句“What is a computer?”。

输入格式:
本题目没有输入。

输出格式:
在一行中输出短句“What is a computer?”。

代码如下

#include<stdio.h>
int main()
{
    printf("What is a computer?");
}
我是一名计算机科学与技术的博士,现要求写相关工作,接下来我发你参考文献的格式,你通过解析该格式和联网搜索该论文给出以下信息。 参考文献为: Bogdan Alexe, Thomas Deselaers, and Vittorio Ferrari. What is an object? In Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pages 73–80. IEEE, 2010. 首先,在每篇论文的简介前,写清楚论文题目、论文作者、发表刊物、发表年、论文DOI。然后5点写清楚。 1)论文解决的问题是什么? 2)为什么该问题对学术界很重要? 3)论文的创新点是什么? 4)论文的理论和实验结果相对于同期前沿文献的优势在哪里? 5)论文的理论和实现方案是否还有缺陷?是否有改进的空间?可行性如何? 例如对于论文Segmentation as Selective Search for Object Recognition具体格式样例如下: 题目:Segmentation as Selective Search for Object Recognition 作者:Koen EA Van de Sande, Jasper RR Uijlings, Theo Gevers, Arnold WM Smeulders 发表刊物:Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)1 发表年份:2011 DOI:doi:10.1109/ICCV.2011.61265141 1)解决的问题 该论文提出了一种名为Selective Search的方法,旨在通过层组合策略生成高质量的目标候选区域。这种方法解决了传统滑动窗口方法计算成本高、候选框质量低的问题,从而为后续的对象识别任务提供了更加高效的解决方案2。 2)学术重要性 对象识别是计算机视觉领域的重要课题之一,而目标候选区域的质量直接影响最终的识别效果。Selective Search作为一种通用的目标提议算法,在当时被广泛应用于多种物体检测框架中,极大地推动了这一领域的进步。此外,其提出的层次化图像割理念也为后来的研究奠定了理论基础3。 3)创新点 提出了基于颜色、形状和纹理等多特征的层次化图像割方法; 设计了一套灵活的组合机制,允许用户根据不同需求调整参数以获得最佳结果; 将传统的手工设计特征与现代机器学习技术相结合,实现了更高的召回率和更低的误检率4。 4)相较于同期前沿文献的优势 相比早期依赖固定大小滑动窗口的传统方法,Selective Search能够在保持较低漏检率的同时显著减少冗余候选项的数量。这不仅加快了整个流程的速度,也降低了后续类阶段的工作负担。另外,由于采用了自适应调节策略,因此对于不同尺度或姿态变化较大的目标同样具备较强的鲁棒性55)改进空间与建议 尽管取得了诸多成就,但仍然存在以下几个可以改进的地方: 复杂场景下表现欠佳:当面对高度遮挡或者背景杂乱的情况时,现有模型可能会产生较多错误匹配现象;可以通过引入更多上下文信息来增强区能力。 计算资源消耗较大:虽然相对原始滑窗法有所改善,但对于实时应用来说仍显不够轻便快捷;考虑借助GPU加速运算过程或将部操作转移到云端执行可能是可行的方向之一。 缺乏端到端训练支持:目前整个体系结构需先独立完成候选区提取再送入另一单独模块做最后判定,这种离式架构不利于整体性能最优化;未来或许能探索完全一体化的设计思路使得两者之间更好地协同配合
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05-19
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