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近年来现实采集技术促进了文化遗产数字化进程,文化遗产保护实践也对数字化方法提出具体而新的要求。本文通过案例展示文化遗产数字化方法,涉及调查仪器、数据处理技术以及点云自动分类等领域的最新发展。有针对性地分析了近年的三处数字化研究对象,阐述了面对复杂的建筑文化遗产时,综合运用多传感器技术以生成准确且完整的建筑模型的益处,重点关注了跨学科协作环境下从数据采集到通过Web平台分享和数据管理利用的话题。探讨了文化遗产领域广泛采用自动化和人工智能所带来的未来可能性,深入分析了其主要优势以及潜在问题。 相似文献
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作为我国首座全封闭式遗址博物馆,汉阳陵外藏坑遗址博物馆已积累超过700万条各类监测数据。然而,受限于海量数据挖掘能力,目前研究中存在监测数据利用率不足和预测模型准确率较低的问题,针对这一问题,引入大数据机器学习领域的极限学习机方法对遗址温度进行系统分析和建模预测。研究结果表明,该方法具有良好的大数据发掘和处理能力,能够有效分析温度的变化规律及特征,并对未来温度变化趋势和细节变化特征实现较为准确的预测。本方法的引入可为遗址预防性保护和管理提供参考。 相似文献
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基于机器学习技术的旅游方式偏好研究——以南京市为例 总被引：1，自引：0，他引：1
从人口特征和个人价值两方面探讨引起旅游方式偏好差异的关键因素。首次采用新型机器学习算法C4.5-RulePANE对以南京市民为样本的调查数据进行分析建模,从中获取反映偏好团队游或自助游的典型人群特征的预测规则。研究表明:(1)在人口特征变量中,收入、家庭生命周期、学历对旅游方式偏好起到重要的影响作用;(2)个人价值变量对旅游方式偏好亦起到重要的影响作用;(3)利用机器学习技术建立多维因素到目标概念的非线性映射模型,比仅对一维因素分析更准确、全面;(4)通过建模能够获取反映人们旅游方式偏好的预测规则,该规则从多个角度对偏好团队游或自助游的典型人群特征进行描述。 相似文献
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<正>引言计算机和互联网的飞速发展和普及,给全世界带来了巨大的信息化浪潮。信息量迅速、持续的增长给人们带来方便的同时也带来了困惑和烦恼,海量的数据已远远超过人类的处理和分析理解能力,同时信息真假的辨识、安全性的保证以及格式的统一问题也是人 相似文献
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