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何涛
作品数:
34
被引量:280
H指数:4
供职机构:
清华大学
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发文基金:
国家自然科学基金
教育部跨世纪优秀人才培养计划
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相关领域:
自动化与计算机技术
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电子电信
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合作作者
丁贵广
清华大学
陈小悦
清华大学经济管理学院
邵筱昕
清华大学信息科学技术学院电子工...
周冬
清华大学信息科学技术学院电子工...
孔师今
清华大学信息科学技术学院电子工...
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何涛
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丁贵广
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3篇
2004
3篇
2003
2篇
2002
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基于多目标追踪的低成本自监督行人重识别模型构建方法
本申请提出了一种基于多目标追踪的低成本自监督行人重识别模型构建方法,涉及行人重识别技术领域,其中,该方法包括:采集原始监控视频;利用多目标追踪算法处理原始监控视频得到有噪声的轨迹片段集合;在轨迹片段集合内部抑制身份切换噪...
丁贵广
滕鹤涵
何涛
关于红股征收个人所得税的探析
被引量:8
2002年
我国证券市场在短短10多年的发展过程中,对我国的改革实践提出了许多课题,引发了诸多思考。其中,对上市公司红股是否应征收个人所得税就是一个值得研究探讨的问题。在我国的股票市场上,送红股这种现象是普遍存在的,大量的送配股行为甚至成为我国股票市场的一个显著特征。本文在简要回顾有关红股税收规定的基础上,从企业所有权的角度讨论了红股的经济实质,指出红股并没有使股东的收入增加;股票的波动更多地反映了市场对于该上市公司盈利前景的不同预期,而发放红股导致的市场波动并非是由于收入效应的影响;在我国现行体制下,发放红股有利于资金缺乏的上市公司充实资本金。
何涛
崔轶
关键词:
证券市场
红股
个人所得税
税收制度
多任务网络跨域行人重识别模型构建方法、系统及装置
本发明公开了一种基于行人属性的多任务网络跨域行人重识别模型构建方法、系统及装置,所述方法包括:在源域,将具有标注的行人图片输入到骨干网络,通过所述骨干网络输出特征图,将所述特征图分别输入行人属性分支和行人身份分支进行多任...
丁贵广
沈乐琦
何涛
脑启发的长时程持续行人重识别方法及装置
本申请公开了一种脑启发的长时程持续行人重识别方法及装置,其中,方法包括:利用初始训练数据对深度神经网络进行训练得到初始行人重识别模型;提取初始训练数据中的情景记忆缓冲数据,并获取初始行人重识别模型中的预设参数;根据新增训...
丁贵广
高钒骐
何涛
一种基于摄像头关系的自监督行人重识别方法
本发明提出一种基于摄像头关系的自监督行人重识别方法,方法包括:获取监控摄像头网络采集的行人图片数据;对行人图片数据进行预处理,并使用预先建立的视觉模型对预处理后的行人图片数据进行特征提取得到特征向量,预先建立的视觉模型具...
丁贵广
何涛
沈乐琦
组播测量系统的设计与实现和相关网络行为的分析
组播是Internet上一种数据传播方式。有别于单播点到点的单一路径数据传输,组播通过网络上的路由/交换设备复制数据,使得一份数据可以同时发送给多个接收者。组播网络指的是支持单点发送数据多点进行接收的网络,它扩展了Int...
何涛
关键词:
组播
网络测量
一种高效率的无监督行人重识别方法和装置
本发明提出一种高效率的无监督行人重识别方法,包括:获取摄像网络采集的行人图片;对行人图片进行预处理并生成训练图片集;对训练图片集中的训练图片进行随机分组以得到多个小批次的数据,由每个批次的数据中的训练图片得到训练图片对应...
丁贵广
沈乐琦
何涛
行人重识别方法、装置、电子设备及存储介质
本申请涉及数据处理技术领域,特别涉及一种行人重识别方法、装置、电子设备及存储介质,其中,方法包括:对采集的数据进行行人检测,生成无标注行人数据集,在进行无监督训练后生成第一行人重识别模型;在第一行人重识别模型不满足目标性...
丁贵广
何涛
吴翰清
基于PlanetLab的CERNET2端到端性能测量和故障诊断平台
被引量:1
2005年
通过在分布式网络研究平台———CERNET2/PlanetLab———上部署端到端的测量与分析系统,对长期监控得到的丢包、延时、抖动等网络性能参数数据进行分析,提出了一个新的端到端网络性能和故障分析系统的体系结构;利用分布式探针集中-式中央处理分析的客户端-服务器通信机制,设计与实现了CERNET2上的分布式节点资源监控系统和网络端到端主动测量平台.系统在进行分布式网络测量和性能分析的同时,提供了包括pingt、raceroute在内的故障诊断工具,方便网络管理人员查找和排除问题.
何涛
周冬
李星
关键词:
CERNET2
端到端性能
网络测量
PLANETLAB
一种基于摄像头关系的自监督行人重识别方法
本发明提出一种基于摄像头关系的自监督行人重识别方法,方法包括:获取监控摄像头网络采集的行人图片数据;对行人图片数据进行预处理,并使用预先建立的视觉模型对预处理后的行人图片数据进行特征提取得到特征向量,预先建立的视觉模型具...
丁贵广
何涛
沈乐琦
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