协同过滤和概率模型是位置推荐中的常用方法，但前者没有考虑用户的移动模式，后者也难以用于稀疏数据集。针对上述问题，面向稀疏数据构建基于高斯混合模型的位置推荐框架GMMSD。按时间段划分用户签到

为了提高高斯传输信道的数据传输效率，提出了一种基于叠加编码及多用户调度的高斯传输信道优化算法（ MCSC）。首先，该算法提出了高斯传输信道的系统模型，分析源一端的距离概率密度函数和累积分布函数

高斯过程隐变量模型（GPLⅴM）作为一种无监督的贝叶斯非参数降维模型，无法有效利用数据所包含的语义标记信息，同时其建模过程中假设观测变量的各特征相互独立，忽略了特征之间的空间结构信息。为解决上述问题

针对使用高斯混合模型的图像先验建模中分量数目难以扩展的问题，构建基于狄利克雷过程的可扩展高斯混合模型。通过聚类分量的新增及归并机制，使模型复杂度根据数据规模自适应变化，从而增强先验模型结构的紧密度

二维高斯函数具有旋转对称性，即滤波器在各个方向上的平滑程度是相同的。一般来说，一幅图像的边缘方向是事先不知道的，因此，在滤波前是无法确定一个方向上比另一方向上需要更多的平滑。旋转对称性意味着高斯平滑滤波器在后续边缘检测中不会偏向任一方向。

然而在无监督SimCSE中，作者仅使用dropout的方式进行了正样本增强，没有额外引入困难样本，这在一定程度上限制了模型的能力。基于这个动机，亚马逊提出了一种基于k近邻与高斯噪声的虚拟困难样本增强的无监督对比学习方法VaSCL。

理论和实践已证明，在可能存在的激光束形式中，最重要且最具典型意义的就是基模高斯光束。无论是方形镜腔还是圆形镜腔，基模在横截面上的光强分布为一圆斑，中心处光强最强，向边缘方向光强逐渐减弱，呈高斯分布。

其中(x,y)(x,y)为点坐标，在图像处理中可认为是整数;σσ是标准差。要想得到一个高斯滤波器的模板，可以对高斯函数进行离散化，得到的高斯函数值作为模板的系数。

正态分布（Normal distribution），也称“常态分布”，又名高斯分布（Gaussian distribution），最早由A.棣莫弗在求二项分布的渐近公式中得到。C.F.高斯在研究

1、高斯滤波器的实现方式方法1：与高斯核直接进行卷积实现，这样使用的资源和乘法器 加法器都会很多。例如3*3窗口的滤波核进行卷积运算，一共需要进行9次乘法和8次加法。方法2：采用两个一维的高斯滤波

多维科技高斯计系列产品包括USB2705A-轴向低场高斯计、USB2705H-轴向低场高斯计、USB2510A-轴向高场高斯计、USB2510T-横向高场高斯计以及USB2510-CAL01-800

使用相关方法的论文进行了简述，最后附上对两种方法的编程实现。所有内容的是从我自己的总结文档中截取的不足之处，欢迎指正。高斯过程回归高斯过程以概率分布来表示函数输出的先验知识，并在泛函空间建立模型

高斯滤波器在实时系统中的快速实现详细讨论了高斯滤波器在单片机系统中的快速实现方法,并给出了对于MCS-51系列单片机的具体实现程序,介绍的方

针对认知无线网络中认知用户的频谱分配问题，提出了一种基于拍卖理论和高斯过程回归学习的频谱分配算法。该算法基于VCG拍卖模型，考虑认知用户对通信质量的要求，构造出更有效的收益函数。在频谱拍卖

FPGA仿真篇-使用脚本命令来加速仿真二 基于FPGA的HDMI高清显示借口驱动 基于FPGA灰度图像高斯滤波算法的实现 FPGA为什么比CPU和GPU快 基于Xilinx FPGA的视频图像采集

针对光纤光栅反射谱不对称所导致的寻峰算法误差问题，提出了一种基于FPCA状态机的非对称高斯拟合寻峰算法。算法通过状态机之间的相互转换完成对数据的筛选处理，然后引入非对称高斯模型，给出峰值补偿修正公式

针对粒子群优化（PSO）算法存在的开发能力不足，导致算法精度不高、收敛速度慢以及微分进化算法具有的探索能力偏弱，易陷入局部极值的问题，提出一种基于模糊高斯学习策略的粒子群一进化融合算法。在标准粒子

针对果蝇优化算法易陷入局部极值收敛速度减慢的不足，结合柯西变异和高斯变异的各自优点，提出了变异效能系数和柯西高斯动态消减变异因子等概念，进而提出了一种柯西高斯动态消减变异方法，将该方法应用于改进果蝇

高斯滤波器是一种线性滤波器，能够有效的抑制噪声，平滑图像。其作用原理和均值滤波器类似，都是取滤波器窗口内的像素的均值作为输出。

研究了具有零相关区的高斯整数序列集构造方法。该方法基于二元正交矩阵，首先利用插零法构造出具有零相关区的三元序列集。然后利用完备高斯整数序列进行滤波，从而将三元序列变换成高斯整数序列且保持序列相关函数

霍尔高斯计工作原理 霍尔元件是一种基于霍尔效应的磁传感器，用它可以检测磁场及其变化，可在各种与磁场有关的场合中使用。如磁铁磁力测量高斯计就是典型的霍尔元件应用 ；霍尔元件具有许多优点，它结构牢固

1.高斯滤波算法的实现 前面讲的均值/中值滤波，对于滤波窗口内每个像素的权重都是一样的。但是噪声在图像当中常表现为异常视觉效果的孤立像素点或像素块，那么他必然不是平均分布。 这里先引入一个概念

问题描述：为了实现《液氯运输泄漏事故扩散风险分析》论文中的一个改进的高斯烟团模型，移动点源的高斯烟团模型。主要公式：主要公式中涉及到的一个式子：绘图最后结果：而我的结果却是不管车速v设的有多大，浓度

0 引 言 现代通讯电子设备的抗干扰测试已经成为必须的测试项目，主要的干扰类型为噪声干扰。在通信信道测试和电子

为解决粒子群优化算法PSO存在的早熟收敛问题，提出了一种具有高斯扰动的局部引导粒子群优化算法（LGPSO）。该算法在粒子的速度更新公式上采取两种措施改进PSO： -是移除社会认知部分，使粒子仅受局部