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题名基于真实感的虚拟现实关键技术研究
被引量：5
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作者
魏晓光
唐潇
张倩
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机构
河北金融学院河北省高校智慧金融应用技术研发中心
河北金融学院教务处
河北软件职业技术学院信息工程系
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出处
《现代电子技术》
北大核心
2019年第9期111-114,共4页
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基金
河北省高校智慧金融应用技术研发中心(XZJ2018002)
2017年度教育部人文社会科学研究专项任务项目:基于虚拟现实技术的红色文化育人可视化平台建设研究(17JD710030)~~
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文摘
为了兼顾虚拟现实仿真应用中的真实感和实时性,以便营造流畅且高逼真的模拟环境,对真实感实时绘制关键技术进行具体研究。选取多细节层次模型(LOD)作为研究对象,并采用三角形网格简化模型对地形生成算法进行处理,提高了渲染速度。此外,采用基于三维透视投影的可视化策略对LOD选择机制进行设计,增强了场景的真实感。使用Visual C++开发语言和OpenGL开发工具对设计的LOD模型进行实现。模拟结果显示,提出的方法绘制效率较好,能够达到比较理想的场景仿真效果。
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关键词
虚拟现实
真实感
实时绘制
多细节层次模型
渲染速度
OPENGL
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Keywords
virtual reality
true sense
real-time drawing
levels of detail model
rendering speed
OpenGL
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分类号
TN911-34
[电子电信—通信与信息系统]
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名P2P借贷违约风险识别模型比较
被引量：5
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作者
安英博
程冬玲
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机构
河北省高校智慧金融应用技术研发中心
河北金融学院
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出处
《会计之友》
北大核心
2019年第2期45-50,共6页
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基金
2016年河北省社会科学基金项目"大数据技术下互联网金融风险评价研究"(HB16YJ047)
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文摘
近年来,随着互联网经济的不断发展,P2P借贷业务日益扩张,但同时也暴露出各种问题,特别是违约造成的坏账问题给P2P网络借贷平台及其投资者带来了极大负面影响,所以构建合理的P2P借贷违约识别模型对控制平台风险、促进其持续发展具有重要的现实意义。文章以隆金宝为研究对象,探究决策树模型、支持向量机模型、神经网络模型、逻辑回归模型、Stacking模型对P2P借贷违约风险的识别效果,并进行评估与对比,从而选出最佳P2P借贷违约风险模型,进而帮助P2P网络借贷平台有效规避违约风险,实现其长远发展。
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关键词
P2P借贷
违约风险
数据挖掘
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分类号
F832
[经济管理—金融学]
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题名风电机舱细颗粒物运动沉积研究
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作者
马栋梁
周涛
李清东
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机构
河北金融学院信息工程与计算机学院
河北金融学院河北省高校智慧金融应用技术研发中心
东南大学能源与环境学院
内蒙古华电蒙东能源有限公司
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出处
《太阳能学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第1期140-146,共7页
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基金
河北金融学院金融创新与风险管理研究中心开放基金“我国绿色金融的空间区域特性研究”(JDKF2021014)
东南大学学科振兴计划和教师启动基金(1103007005-2020)。
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文摘
风电机舱通过加装聚风罩装置,可通过引入外部空气对机舱内发热设备进行通风冷却,降低机舱内的平均温度。但与此同时当冷却空气中夹杂灰尘颗粒时,则会在风电机舱内部发电设备上进行沉积。通过对风电机舱进行简化后建立模型,对风电机舱内含有粉尘颗粒的运动沉积特征进行三维仿真模拟计算,得到风电机舱内部颗粒浓度、温度、运动速度的三维特征变化分布云图。进而得到在含有粉尘颗粒时,冷却空气在三维机舱空间内部流动变化的规律特点。从理论上分析加装聚风导流罩后,风电机舱内夹杂固态颗粒物时对建立起的风电机舱自然循环通风冷却系统的影响特点。以便于在粉尘高温天气时对风电机组的状态监测分析,进而降低夏季高温沙尘天气时风电机组的故障率,提高风力发电公司的经济效益和社会效益。
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关键词
计算模拟
风电机组
颗粒物
沉积
自然循环
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Keywords
computer simulation
wind turbines
particles
deposition
natural convection
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分类号
TK83
[动力工程及工程热物理—流体机械及工程]
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题名缺陷板材二维排样的一种随机密钥遗传算法
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作者
湛维明
王佳
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机构
河北省高校智慧金融应用技术研发中心
河北金融学院信息工程与计算机学院
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出处
《南京师范大学学报（工程技术版）》
CAS
2023年第2期25-31,共7页
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基金
河北省科技计划软科学研究项目(21557690D).
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文摘
讨论缺陷板材二维排样问题,即用一张带缺陷区域的板材切割出若干种矩形件,对每种矩形件允许从板材上切割的数量不做限制,优化目标为板材切割出的矩形件的总价值最大.将放置规则和随机密钥遗传算法相结合求解排样方式,用放置规则确定当前待排样矩形件在板材上的放置位置,用随机密钥遗传算法确定矩形件的排样序列和排样参数,用极大空闲空间技术处理板材的空闲空间和缺陷区域.为了提高遗传算法对解空间的搜索范围,放置规则采用最下最左和最左最下两种不同的启发式.通过数值实验比较所提方法与文献方法,实验结果表明,所提方法计算时间较少、排样价值较高.
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关键词
排样问题
随机密钥遗传算法
矩形件
缺陷板材
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Keywords
layout problem
random key genetic algorithm
rectangular parts
defective plate
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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