分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2020-09-28 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: Splatting是经典的基于物序的直接体绘制方法,运算数据量的多少制约着算法绘制图像的速度。为了进一步提升绘制速度,采用基于相邻层间相似性和空体素跳跃相结合的方法进行加速,在读取数据过程中对图片中的三维纹理数据进行筛选,并使用足迹表对筛选后的三维纹理数据进行二维投影,利用相邻层间相似性计算每一个点的灰度值,并根据灰度值将数据分类,算出对成像没有影响的空体素,跳过其绘制过程从而加速算法。实验结果显示:提出算法能够在保证绘制图像质量的基础上,在一定程度上解决和改善了Splatting算法数据的空间相关性和运算效率的问题。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2019-01-03 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 随着服务计算与物联网技术的快速发展与成熟,网络上出现了大量的物联网服务,如何根据用户实时的情景高效地为其推荐最为合适的物联网服务,已经成为当前服务计算与物联网领域亟需解决的关键问题之一。针对这一问题,提出了一种基于情景感知的物联网服务推荐方法。首先基于改进的FolkRank算法生成当前用户可用的物联网服务列表;之后,依据用户当前关键的情景构建用户情景信息模型,根据用户的情景模型从服务列表中筛选出最能满足用户当前情景的物联网服务。实验结果表明,所提出的情景感知的物联网服务推荐方法是可行的与有效的。