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检索条件："机构=工程数值模拟基础算法与模型全国重点实验室 "
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DC-DeepONet:一种求解多尺度偏微分方程的算子学习方法
《四川大学学报（自然科学版）》2024年第6期59-70,共12页汪璐 邹舒帆 邓小刚 
国家重大专项(GJXM92579);四川省科技计划资助(2023YFG0329)。
自然界中存在各种各样的多尺度现象,如湍流、微结构材料、气泡与颗粒相互耦合等问题,针对此类问题建模,使用的偏微分方程模型也会表现出多尺度特征.算子学习作为一种利用深度神经网络求解偏微分方程的新兴范式,在泛化性和计算效率方面...
关键词：算子学习 多尺度 偏微分方程 空洞卷积 
基于深度神经网络的GUI测试异构场景图像相似度分析
《计算机应用文摘》2024年第22期63-65,共3页蒋林呈 姜磊 陈纪龙 
国家重大专项(GJXM92579)。
在软件测试中,判断GUI异构场景的图像相似度是提高测试效率和质量的关键。文章提出了一种基于深度神经网络的图像相似度分析方法。其中,首先对GUI图像进行了预处理并通过VGG-16提取了图像特征,同时引入了OCR模块获取文本信息;在相似度...
关键词：软件测试 OCR 图像相似度 
基于GUI测试异构场景的区域图像相似度分析
《微型计算机》2024年第12期10-12,共3页蒋林呈 陈纪龙 姜磊 
国家重大专项资助“基于GUI测试异构场景下的图像特征相似度的AI模型研究”(GJXM92579)。
在软件测试中,对GUI异构场景中特定区域图像的相似度进行分析判断是提升测试效率和质量的关键。本文提出了一种基于深度神经网络的区域图像相似度分析方法,专注于GUI异构场景的指定区域。具体而言,首先对GUI图像进行预处理,得到调整大...
关键词：软件测试 OCR 图像相似度 
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