简介：

简介：Aceshardwar网站提供了一个非常有趣的极端的Quake3设置，这要比标准的Quake3增加了几乎10倍的多边形数量和4倍的贴图调用任务。下面是几款流行的图形卡运行该测试的结果如下（640x480x32位色下）：

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简介：传统汽车后视镜的盲区是道路安全驾驶的隐患，汽车后视场景的数字化实时监控成为当前研究热点。该系统以ARM＋DSP双核DM3730板为上位机，多个嵌入式AM3715板为下位机进行分布式系统设计。基于Android和嵌入式Linux操作系统，采用USB视频设备类（UVC）采集多个USB摄像头图像，通过实时传输协议（RTP）同步传输至DM3730，运用CodeeEngine和SURF算法进行图像拼接，并利用简单直接媒体层（SDL）实时显示。

简介：对于游戏发烧友来说．游戏里精美的Demo动画当然不能放过!但是很多游戏中的动画文件都不能用播放器直接观看．而且有些时候它们会隐藏在游戏中，根本无法找到．真是让人遗憾。现在不用愁了，我找到了抓取游戏动画的好方法——用FMV-Extractor(简称FMV)，

简介：研究基于深度强化学习技术的避障场景的算法模型设计，采用改进岛深度Q网络（DeepQ-lesrningNet-work，DQN）算法克服了Q-learning表名式算法在连续状态下导致内存不足的局限性。鉴于学习过程中奖励稀疏导致很艰难获得较好结果的情况，改进奖利机制，增知实时奖惩作为补充，解决学习耗时长和练不稳定的问题：采用相对角度、位置金和距离等信息，相比绝对坐标信息可以更有效的躲障碍物。不同于基于栅格法／可视图法等传统人为策略避障算法，深度强化学习算法DQN能够在缺乏先验知识的条件下具备自主决策能力，因此适用性更强。该技术可应用在仓储无人车、巡佥机器人、无人机等现实场景。

简介：故障现象：一台实选云天3000品牌机，开机后能通过自检，但出现Windows启动画面后，就会自动重启反复多次都是如此。据使用人员反映，他还试过重装系统，但只要一出现Windows的安装画面，也会重启．

简介：传统的生物医学命名实体识别方法需要大量的标注数据样本,但是在实际应用中标注样本代价高昂。为降低生物医学命名实体识别对标注样本的需求,本文提出通过使用PU学习中的两步法方法,将生物医学命名实体识别问题转化为PU场景下的命名实体识别问题。在第一步中分别使用1-DNF、Spy、NB和Rocchio算法在未标注数据中抽取强负例,然后在已有的正例数据和强负例数据的基础上构建隐马尔可夫模型,最后对待分类数据进行命名实体识别。在GENIA语料库上的实验结果显示,在标注数据较少的情况下,通过使用PU学习方法的两步法构建分类模型,其性能显著优于直接使用标注数据构建的分类模型,同时降低了人工标注数据的成本。

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