90、乔治·德拉姆在可微流形上的工作解读

乔治·德拉姆在可微流形上的工作解读

1. 德拉姆定理

德拉姆定理如今已成为经典,但也稍显模糊,它涵盖了一系列结果。为更好理解,需将其置于历史背景中。庞加莱引入了流形的同调理论,还观察到每个“闭”微分形式在局部都是一个恰当微分。

设 (X) 是一个 (C^{\infty}) 类的紧致可微流形,(\Omega^p(X)) 表示 (p) 次实值 (C^{\infty}) 类微分形式的向量空间。若 (d\omega = 0)((d) 为微分形式的外微分算子),则称微分形式 (\omega) 是闭的;若存在形式 (\gamma) 使得 (d\gamma = \omega),则称 (\omega) 上同调于零。(p) 次上同调于零的形式构成的向量空间 (B^p\Omega(X)) 是 (p) 次闭形式空间 (Z^p\Omega(X)) 的子空间,因为 (dd = 0)。

引入 (p) 维链的概念:它是流形 (X) 中 (p) 维可微多面体的实系数形式线性组合,这些多面体假定是定向的。定义 (p) 维多面体的边界为 (p - 1) 维链,通过线性性定义链 (c) 的边界 (\partial c),且有 (\partial(\partial c) = 0)。称 (\partial c = 0) 的 (p) 链 (c) 为 (p) 闭链;若存在 ((p + 1)) 链 (c’) 使得 (\partial c’ = c),则称 (c) 为 (p) 边缘链。(p) 闭链向量空间除以 (p) 边缘链向量空间的商记为 (H_p(X)),这就是 (X) 在 (p) 维的实系数同调向量空间。

定义 (p) 次微分形式 (\omega) 在 (p) 链 (c) 上的积分 (\int_c\om

个人防护装备实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:个人防护装备实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:4524张图片 • 训练集:4524张图片 • 分类类别: 手套(Gloves) 头盔(Helmet) 未戴手套(No-Gloves) 未戴头盔(No-Helmet) 未穿鞋(No-Shoes) 未穿背心(No-Vest) 鞋子(Shoes) 背心(Vest) • 手套(Gloves) • 头盔(Helmet) • 未戴手套(No-Gloves) • 未戴头盔(No-Helmet) • 未穿鞋(No-Shoes) • 未穿背心(No-Vest) • 鞋子(Shoes) • 背心(Vest) • 标注格式:YOLO格式,适用于实例分割任务,包含边界框或多边形坐标。 • 数据格式:图片数据,来源于监控或相关场景。 二、适用场景 • 工业安全监控系统开发:用于自动检测工人是否佩戴必要的个人防护装备,提升工作场所安全性,减少工伤风险。 • 智能安防应用:集成到监控系统中,实时分析视频流,识别PPE穿戴状态,辅助安全预警。 • 合规性自动化检查:在建筑、制造等行业,自动检查个人防护装备穿戴合规性,支持企业安全审计。 • 计算机视觉研究:支持实例分割、目标检测等算法在安全领域的创新研究,促进AI模型优化。 三、数据集优势 • 类别全面:覆盖8种常见个人防护装备及其缺失状态,提供丰富的检测场景,确保模型能处理各种实际情况。 • 标注精准:采用YOLO格式,每个实例都经过精细标注,边界框或多边形坐标准确,提升模型训练质量。 • 真实场景数据:数据来源于实际环境,增强模型在真实世界中的泛化能力和实用性。 • 兼容性强:YOLO格式便于与主流深度学习框架(如YOLO、PyTorch等)集成,支持快速部署和实验。
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