13、少弯折与少变动的动态网格嵌入

少弯折与少变动的动态网格嵌入

在图布局领域,弯折数量是衡量布局质量的重要标准,它与关联网络中的流和嵌入中的角度对应相关。许多场景如用户交互、软件可视化等都需要处理动态图,即随时间变化的图。当用户可视化分析图时,会形成一个心理地图,图修改时这个心理地图不应有太大变化。本文将介绍静态弯折最小布局、动态布局模型、惩罚残差网络以及图修改等内容,并通过实例展示不同模型的效果。

1. 静态弯折最小布局
  • 4 - 平面图的定义 :若一个图是平面图且顶点度最多为 4,则称其为 4 - 平面图。
  • 正交表示 :对于连通的 4 - 平面图 G = (V, E),其正交表示 H(G) 由每个面 f 的循环列表 Hf = [ (e0, s0, a0), …, (edG(f) - 1, sdG(f) - 1, adG(f) - 1) ] 组成。其中,(ei, si, ai) 包含边 ei ∈ E、字符串 si ∈ {0, 1}* 和整数 ai ∈ {90, 180, 270, 360}。si 中的 0 和 1 分别表示遍历中 ei 右侧的 90 度和 270 度弯折,ai 是 ei 和 ei + 1 之间的角度大小(模 dG(f))。
  • 网格嵌入计算 :若给定一个 n 顶点图的 b 弯折正交表示,可在 O(n + b) 时间内计算出对应的网格嵌入。
  • 流网络 :流网络 N = (W, A; b, l, u, c) 由有向图 (W, A) 和定义在弧集上的函数 b(供应/需求)、l(下容量)、u(上容
内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
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