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Loss-cone instabilities for compact fusion reactor and field-reversed configuration
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作者 王中天 李会东 吴雪科 《等离子体科学与技术:英文版》 SCIE EI CAS CSCD 2019年第2期16-20,共5页
Loss-cone instabilities are studied for linear fusion devices. The gyro-kinetic equation for such a configuration is rigorously constructed in terms of action-angle variables by making use of canonical transformation.... Loss-cone instabilities are studied for linear fusion devices. The gyro-kinetic equation for such a configuration is rigorously constructed in terms of action-angle variables by making use of canonical transformation. The dispersion relation, including for the first time, finite bounce frequency is obtained and numerically solved. The loss-cone modes are found near ion-cyclotron frequency. The growth rates are greatly reduced and approaching zero with increasing beta value. The results suggest that loss-cone instabilities are unlikely to be threatening to linear fusion devices since a new longitudinal invariant is found and gives a constraint which helps confinement. 展开更多
关键词 loss-cone INSTABILITIES linear fusion devices gyro-kinetic
Anchor-based manifold binary pattern for finger vein recognition
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作者 Haiying LIU Gongping YANG +2 位作者 Lu YANG Kun SU Yilong YIN 《中国科学:信息科学(英文版)》 SCIE EI CSCD 2019年第5期129-144,共16页
This paper proposes a novel learning method of binary local features for recognition of the finger vein. The learning methods existing in local features for image recognition intend to maximize the data variance, redu... This paper proposes a novel learning method of binary local features for recognition of the finger vein. The learning methods existing in local features for image recognition intend to maximize the data variance, reduce quantitative errors, exploit the contextual information within each binary code, or utilize the label information, which all ignore the local manifold structure of the original data. The manifold structure actually plays a very important role in binary code learning, but constructing a similarity matrix for large-scale datasets involves a lot of computational and storage cost. The study attempts to learn a map, which can preserve the manifold structure between the original data and the learned binary codes for large-scale situations. To achieve this goal, we present a learning method using an anchor-based manifold binary pattern(AMBP) for finger vein recognition. Specifically, we first extract the pixel difference vectors(PDVs) in the local patches by calculating the differences between each pixel and its neighbors. Second,we construct an asymmetric graph, on which each data point can be a linear combination of its K-nearest neighbor anchors, and the anchors are randomly selected from the training samples. Third, a feature map is learned to project these PDVs into low-dimensional binary codes in an unsupervised manner, where(i) the quantization loss between the original real-valued vectors and learned binary codes is minimized and(ii) the manifold structure of the training data is maintained in the binary space. Additionally, the study fuses the discriminative binary descriptor and AMBP methods at the image representation level to further boost the performance of the recognition system. Finally, experiments using the MLA and PolyU databases show the effectiveness of our proposed methods. 展开更多
关键词 FINGER VEIN recognition feature LEARNING local linear EMBEDDING fusion MANIFOLD LEARNING ANCHOR
复杂背景下的人体轮廓提取算法 预览
3
作者 师乐 汤汶 +2 位作者 万韬阮 朱耀麟 武桐 《科学技术与工程》 北大核心 2019年第9期138-142,共5页
针对现有人体轮廓提取方法在复杂背景情况下鲁棒性差、精确度不高的问题,提出了一种改进的自适应人体区域分割方法。首先提取肤色样本,并建立自适应高斯模型提取肤色区域,然后在HSV色彩空间分割提取服装区域,最后线性融合以上两检测区... 针对现有人体轮廓提取方法在复杂背景情况下鲁棒性差、精确度不高的问题,提出了一种改进的自适应人体区域分割方法。首先提取肤色样本,并建立自适应高斯模型提取肤色区域,然后在HSV色彩空间分割提取服装区域,最后线性融合以上两检测区域实现人体区域的检测。实验结果表明,该方法可以得到比较准确且完整的人体区域,有效降低了复杂背景环境、光照等条件的限制。 展开更多
关键词 肤色样本 高斯模型 色彩空间 线性融合
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面向受攻击WSN的基于线性权重的融合决策模型 预览
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作者 谢英辉 吴名星 邱春荣 《测控技术》 CSCD 2018年第12期57-61,81共6页
针对受攻击无线传感网络(WSNs)的二值事件检测问题,提出基于线性权重的融合决策模型。在LWFF模型中,每个节点向融合中心传输自己单比特的决策意见,然后由FC进行最终的融合决策.为了提高决策的准确性,利用修改偏转系数算法,推导每个节点... 针对受攻击无线传感网络(WSNs)的二值事件检测问题,提出基于线性权重的融合决策模型。在LWFF模型中,每个节点向融合中心传输自己单比特的决策意见,然后由FC进行最终的融合决策.为了提高决策的准确性,利用修改偏转系数算法,推导每个节点的融合权重,该融合权重是关于节点的局部虚警率、检测率以及恶意节点篡改决策意见的概率(篡改概率)的函数。同时,推导了使FC决策错误的篡改概率最小值和恶意节点的最小比例.最后,基于LWFF模型,分析了检测性能,实验数据表明,提出的LWFF模型,有效地提高了检测性能. 展开更多
关键词 融合决策 修改偏转系数 线性融合 恶意节点 无线传感网络
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基于线性加权融合模式的图书资源推荐方法研究 预览
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作者 谭亮 周静 《吉林省教育学院学报》 2018年第5期183-186,共4页
随着计算机技术的发展,越来越多的书籍采用数字化方式进行出版,为解决信息过载,帮助读者快速查找到需要的图书资源,本文利用数字图书管理系统已有的用户信息、用户借阅等信息,采用线性加权融合模式,设计了一种基于图书资源内容过滤和用... 随着计算机技术的发展,越来越多的书籍采用数字化方式进行出版,为解决信息过载,帮助读者快速查找到需要的图书资源,本文利用数字图书管理系统已有的用户信息、用户借阅等信息,采用线性加权融合模式,设计了一种基于图书资源内容过滤和用户隐式行为评分相混合的,并能应用于实际工程环境的图书资源个性化推荐模型,从而为读者提供快速、准确的个性化推荐服务。 展开更多
关键词 资源推荐 内容过滤 隐式评分 线性加权融合
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基于线性融合的流行排序显著性检测算法的研究 预览
6
作者 王慧玲 晁妍 徐正梅 《数字技术与应用》 2018年第3期123-124,共2页
目的:针对现有的图的流行排序显著性检测算法忽略多尺度超像素之间的空间信息,而造成过分依赖某一种超像素分割的问题,本文提出一种从多角度考虑的显著性检测算法.方法:首先对图像进行多尺度超像素分割,然后利用经典的流行排序算法对... 目的:针对现有的图的流行排序显著性检测算法忽略多尺度超像素之间的空间信息,而造成过分依赖某一种超像素分割的问题,本文提出一种从多角度考虑的显著性检测算法.方法:首先对图像进行多尺度超像素分割,然后利用经典的流行排序算法对分割后的图像分别计算单层显著图,最后利用层次关系融合多层显著图,得到最终显著图.结果:实验结果表明,本文算法获得更高的精确率,优于传统显著性检测算法. 展开更多
关键词 显著性检测 流行排序 多尺度 线性融合
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一种多特征融合的场景分类方法 被引量:1
7
作者 李志欣 李艳红 张灿龙 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2018年第5期1085-1091,共7页
针对图像当中的不同对象,各种特征的优势各不相同,彼此之间存在互补现象.因此,提出一种多特征融合的图像场景分类方法.首先分别提取图像的GIST特征、SIFT特征和PHOG特征;然后将SIFT特征进行局部约束线性编码,并基于空间金字塔模型进行... 针对图像当中的不同对象,各种特征的优势各不相同,彼此之间存在互补现象.因此,提出一种多特征融合的图像场景分类方法.首先分别提取图像的GIST特征、SIFT特征和PHOG特征;然后将SIFT特征进行局部约束线性编码,并基于空间金字塔模型进行最大池化生成稀疏向量表示;接着采用串联的方法将GIST特征、SIFT特征稀疏向量表示和PHOG特征进行特征融合;最后将融合特征与类标签信息一起输入到线性SVM进行分类.多特征融合的图像场景分类方法,充分考虑了各个特征之间的优势以及图像原有特性和单词空间分布,能够有效的达到特征互补.实验结果表明,与其他分类方法相比,该方法具有较好的分类性能. 展开更多
关键词 场景分类 空间金字塔 线性分类器 支持向量机 特征融合
改进的连续型最大流算法脑肿瘤磁核共振成像三维分割
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作者 任璐 李锵 +1 位作者 关欣 马杰 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2018年第11期215-223,共9页
针对脑肿瘤磁核共振成像(MRI)中噪声、低对比度、脑肿瘤边界模糊等原因造成脑肿瘤分割不足的问题,提出一种改进的连续型最大流算法脑肿瘤MRI三维分割方法。针对Flair、T1C和T2三种模态MRI图像使用中值滤波和快速模糊C均值聚类进行预... 针对脑肿瘤磁核共振成像(MRI)中噪声、低对比度、脑肿瘤边界模糊等原因造成脑肿瘤分割不足的问题,提出一种改进的连续型最大流算法脑肿瘤MRI三维分割方法。针对Flair、T1C和T2三种模态MRI图像使用中值滤波和快速模糊C均值聚类进行预处理得到预处理图像;按照大量实验统计确定的融合比例5:1:4(Flair、T1C和T2三种模态),对各预处理图像进行线性融合得到三维融合图像;采用快速模糊C均值算法对三维融合图像进行聚类得到三维欠分割图像;使用本文提出的算法对三维欠分割图像进行精准分割,即通过分析三维欠分割图像的结构特征和统计特征,提取参数实现改进的连续型最大流算法,去除散点后得到最终分割结果。实验表明,相对金标准的相似系数为0.90,正确率为0.94,召回率为0.86。使用本文提出算法进行脑肿瘤MRI三维分割能够自动、准确地分割出三维脑肿瘤区域,可以满足医学临床需要。 展开更多
关键词 图像处理 脑肿瘤 三维图像分割 磁核共振成像 线性融合 改进的连续型最大流算法
基于用户兴趣和项目周期的协同过滤推荐算法 预览
9
作者 叶锡君 袁培森 +2 位作者 郭小清 闫智慧 何婧 《南京理工大学学报:自然科学版》 CSCD 北大核心 2018年第4期392-400,共9页
协同过滤推荐算法以没有限定推荐对象类型、无需用户反馈信息等优势在众多个性化推荐算法中脱颖而出。但是现有算法缺乏对用户之间的差异和用户自身的兴趣考虑,对用户和项目之间的潜在关联考虑不充分,这些问题均会影响推荐精度。该文提... 协同过滤推荐算法以没有限定推荐对象类型、无需用户反馈信息等优势在众多个性化推荐算法中脱颖而出。但是现有算法缺乏对用户之间的差异和用户自身的兴趣考虑,对用户和项目之间的潜在关联考虑不充分,这些问题均会影响推荐精度。该文提出一种基于用户兴趣和项目周期的协同过滤推荐算法,该算法在计算相似度时引入用户兴趣权重UI、项目时间等因素,并采用融合因子将改进后所得用户和项目信息进行综合,获得推荐列表。对比实验得出:该算法在推荐精确度上提高了11.034%,研究结果表明:该算法可有效提高推荐精确度。 展开更多
关键词 推荐算法 协同过滤 个性化 用户兴趣 项目周期 用户相似度 项目相似度 线性融合
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基于颜色衰减先验的小波融合图像去雾 预览
10
作者 张敏 张一凡 王园宇 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2018年第12期182-186,共5页
针对图像去雾问题,在颜色衰减先验基础上提出了一种基于小波融合的单幅图像去雾方法。首先,通过颜色衰减先验假设建立了透射率关于图像亮度、饱和度的线性模型,估计出图像的粗略透射率信息。其次,提取雾图像灰度图的细节信息作为透射率... 针对图像去雾问题,在颜色衰减先验基础上提出了一种基于小波融合的单幅图像去雾方法。首先,通过颜色衰减先验假设建立了透射率关于图像亮度、饱和度的线性模型,估计出图像的粗略透射率信息。其次,提取雾图像灰度图的细节信息作为透射率的细节补充。最后,采用小波变换将两者进行融合,得到准确率高的透射率,进而恢复出清晰图像。该方法避免了大气散射系数的人工选择,自动化程度高。并且结合了原图像的特性,提高了透射率的准确性。实验表明该方法泛化效果好,恢复出的图像彩色自然。 展开更多
关键词 图像去雾 颜色衰减先验 线性模型 小波融合
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双源CT双能量线性融合重建去除腰椎固定物金属伪影的初步研究 预览
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作者 李笑石 石磊 +3 位作者 刘豹 常英娟 石明国 余厚军 《中国医疗设备》 2017年第5期19-21,31共4页
目的探讨双源CT双能量扫描线性融合技术对消除腰椎金属植入物伪影的临床应用价值。方法对33例腰椎金属植入术后复查的患者使用双源CT双能量扫描,对获得的80kV及140kV数据进行线性融合成像,所得图像为A组,模拟常规120kV重建为B组,分... 目的探讨双源CT双能量扫描线性融合技术对消除腰椎金属植入物伪影的临床应用价值。方法对33例腰椎金属植入术后复查的患者使用双源CT双能量扫描,对获得的80kV及140kV数据进行线性融合成像,所得图像为A组,模拟常规120kV重建为B组,分别进行多平面重建技术、容积显示和最大密度投影,并对重建后图像质量及伪影进行评估。结果线性融合像质量为优者分别为90%和33%;无伪影图像分别占91%和36%,两者差异有统计学意义(分别为Z=-5.74,P=0.00;Z=-6.74,P=0.00)。结论双源CT双能量线性融合技术能够非常准确有效的去除金属伪影,清晰显示腰椎金属内固定物的位置、形态及其他细微结构,双侧腰大肌不受伪影干扰显示清楚,图像质量较高,可满足诊断要求。 展开更多
关键词 腰椎金属固定物 计算机断层摄影术 X射线 放射摄影术 双能扫描投影 线性融合
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基于FPGA的视频拼接技术研究 预览 被引量:2
12
作者 杨晓萍 胡玉 张凯 《吉林大学学报:信息科学版》 CAS 2016年第6期709-715,共7页
为满足汽车实时性的要求,提出了一种基于FPGA(Field Programmable Gate Array)的车载视频拼接方法。采用FPGA实现视频拼接。整个系统主要由视频采集、视频预处理、视频拼接和视频显示组成。采用Altera公司的CycloneⅣ芯片搭建硬件处... 为满足汽车实时性的要求,提出了一种基于FPGA(Field Programmable Gate Array)的车载视频拼接方法。采用FPGA实现视频拼接。整个系统主要由视频采集、视频预处理、视频拼接和视频显示组成。采用Altera公司的CycloneⅣ芯片搭建硬件处理平台,利用双DDR2存储器进行乒乓缓存。图像拼接采用sift算法进行图像匹配,通过线性融合算法完成环景拼接,提高了算法的处理速度,满足了实时性需求。经验证该平台拥有较好的实用性和扩展性,满足汽车的实时性需求。 展开更多
关键词 图像处理 现场可编程门阵列 视频拼接 SIFT算法 线性融合算法
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基于图像线性融合的低剂量CT成像 预览
13
作者 李大鹏 田秀梅 《中国医学物理学杂志》 CSCD 2016年第8期814-817,共4页
提出一种基于图像线性融合的低剂量CT成像策略。首先采用弦图恢复技术对低剂量投影数据进行预处理,然后将处理前后的投影数据分别进行滤波反投影(FBP)重建,最后将两幅重建图像进行线性融合得到合成图像。与低剂量FBP重建图像和弦图恢... 提出一种基于图像线性融合的低剂量CT成像策略。首先采用弦图恢复技术对低剂量投影数据进行预处理,然后将处理前后的投影数据分别进行滤波反投影(FBP)重建,最后将两幅重建图像进行线性融合得到合成图像。与低剂量FBP重建图像和弦图恢复后的FBP重建图像相比,合成图像在噪声抑制和分辨率保护之间取得了平衡,在60%时取得较佳兼顾性。 展开更多
关键词 低剂量 CT成像 弦图恢复 滤波反投影 线性融合
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线性静态传感网络生命周期极大似然延展算法 预览 被引量:1
14
作者 金海 《科技通报》 北大核心 2015年第10期85-87,共3页
线性静态传感网络的生命周期受到网络中数据融合容错性能的影响,为了提高网络的生命周期,需要提高网络数据融合的容错性能,提高数据重构精度.传统方法采用基于传感器节点信誉度集分析的传感网络生命周期延展算法,无法有效去除簇头节点... 线性静态传感网络的生命周期受到网络中数据融合容错性能的影响,为了提高网络的生命周期,需要提高网络数据融合的容错性能,提高数据重构精度.传统方法采用基于传感器节点信誉度集分析的传感网络生命周期延展算法,无法有效去除簇头节点的数据冗余,功耗较大.提出一种基于极大似然估计法的线性静态传感网络的生命周期延展算法.进行线性静态传感网络模型构建,设置信标节点的个数和位置以及节点间通信半径,进行数据融合处理,根据极大似然法进行数据融合的冗余性分析,得到线性传感网络的生命周期延展的扰动方程,由此实现了极大似然生命周期延展算法改进.仿真结果表明,该算法的数据融合质量较好,使用定点迭代来加快算法的收敛性,节省了网络能量,延迟了网络生命周期. 展开更多
关键词 线性静态 传感网络 生命周期 数据融合
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递变电压下投影融合图像重建研究 预览
15
作者 赵晋利 胡红萍 李权 《核电子学与探测技术》 CAS 北大核心 2015年第6期585-589,共5页
针对变电压投影数据中的不完全投影数据重建问题,提出基于投影数据线性融合的变电压CT重建算法。该算法根据最佳灰度带提取递变电压投影序列中的有效信息,利用线性融合的方法,把低电压下的投影数据通过线性关系融合到相邻高电压投影数据... 针对变电压投影数据中的不完全投影数据重建问题,提出基于投影数据线性融合的变电压CT重建算法。该算法根据最佳灰度带提取递变电压投影序列中的有效信息,利用线性融合的方法,把低电压下的投影数据通过线性关系融合到相邻高电压投影数据上,依此类推直至最高电压,获得一幅完整信息的高动态投影数据,并利用TV-ART算法重建。实验表明:线性融合算法不仅实现了变电压图像信息的完整重建,像素值也更加稳定。 展开更多
关键词 变电压CT TV-ART算法 线性融合 有效投影
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基于Camshift和SIFT线性融合的目标跟踪算法研究 预览
16
作者 叶家林 宋建新 《电视技术》 北大核心 2015年第17期135-138,共4页
Camshift算法是对MeanShift算法的改进,它可以解决目标尺度缩放、持续跟踪等问题。但是当目标颜色与背景颜色接近或者目标遇到旋转问题时,Camshift算法容易失效。而SIFT算子对旋转、亮度变化保持不变性,对颜色相近也保持一定的稳定... Camshift算法是对MeanShift算法的改进,它可以解决目标尺度缩放、持续跟踪等问题。但是当目标颜色与背景颜色接近或者目标遇到旋转问题时,Camshift算法容易失效。而SIFT算子对旋转、亮度变化保持不变性,对颜色相近也保持一定的稳定性。基于此,提出一种Camshift与SIFT算子线性融合的目标跟踪算法。首先利用Camshift算法来对目标进行初步的跟踪,得到跟踪区域,再利用SIFT特征向量来匹配目标区域与跟踪区域,得到S1盯的匹配和校正结果,再将两种算法的结果进行线性融合,得到最终的跟踪结果。实验结果表明,提出的方法可以有效地解决跟踪过程中出现的旋转、颜色相近等问题。 展开更多
关键词 MEANSHIFT CAMSHIFT SIFT 跟踪 线性融合
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Orthogonal Discriminant Improved Local Tangent Space Alignment Based Feature Fusion for Face Recognition
17
作者 张强 蔡云泽 许晓鸣 《上海交通大学学报:英文版》 EI 2013年第4期425-433,共9页
Improved local tangent space alignment (ILTSA) is a recent nonlinear dimensionality reduction method which can efficiently recover the geometrical structure of sparse or non-uniformly distributed data manifold. In thi... Improved local tangent space alignment (ILTSA) is a recent nonlinear dimensionality reduction method which can efficiently recover the geometrical structure of sparse or non-uniformly distributed data manifold. In this paper, based on combination of modified maximum margin criterion and ILTSA, a novel feature extraction method named orthogonal discriminant improved local tangent space alignment (ODILTSA) is proposed. ODILTSA can preserve local geometry structure and maximize the margin between different classes simultaneously. Based on ODILTSA, a novel face recognition method which combines augmented complex wavelet features and original image features is developed. Experimental results on Yale, AR and PIE face databases demonstrate the effectiveness of ODILTSA and the feature fusion method. 展开更多
关键词 信息处理 计算机 LDA PCA
矢量水听器阵方位估计的最佳线性融合 预览
18
作者 王绪虎 陈建峰 安芹力 《鱼雷技术》 2013年第1期25-29,共5页
为了改善矢量水听器方位估计的性能,研究了基于ESPRIT算法的矢量阵方位估计问题,分析了其基本原理,推导了该算法方位估计方差的理论公式,得出了矢量阵ESPRIT方法估计方差较大,且估计性能受实际目标方位影响严重。针对该方法的不足... 为了改善矢量水听器方位估计的性能,研究了基于ESPRIT算法的矢量阵方位估计问题,分析了其基本原理,推导了该算法方位估计方差的理论公式,得出了矢量阵ESPRIT方法估计方差较大,且估计性能受实际目标方位影响严重。针对该方法的不足,提出了对独立估计出的目标方位进行最佳线性融合的处理方法,该融合算法的估计方差不大于任何一个独立估计的方差。仿真结果表明,最佳线性融合算法提高了矢量水听器阵的方位估计精度,降低了估计性能随目标方位变化波动的程度。 展开更多
关键词 矢量水听器 ESPRIT算法 方位估计 线性融合
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面向实际工程应用的线性代数教学研究 预览 被引量:1
19
作者 王炯琦 冯良贵 周海银 《湖南人文科技学院学报》 2013年第4期127-130,共4页
面向实际工程应用的线性代数课程教学是线性代数教学发展趋势。以线性代数矩阵迹的实际工程应用为例,阐述了国防科学技术大学线性代数教学团队实践的一条以理论教学促进工程发展、科研实践丰富理论教学应用、科研相互促进的良性发展模... 面向实际工程应用的线性代数课程教学是线性代数教学发展趋势。以线性代数矩阵迹的实际工程应用为例,阐述了国防科学技术大学线性代数教学团队实践的一条以理论教学促进工程发展、科研实践丰富理论教学应用、科研相互促进的良性发展模式。该教学模式丰富了教学实验案例。提高了学生学习线性代数的兴趣,使得教师和学生均“在研究中学习、在学习中研究”,培养了教师和学生的研究能力和创新能力。 展开更多
关键词 线性代数 数据融合 矩阵 问题驱动 课程教学
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基于判别改进局部切空间排列特征融合的人脸识别方法 预览 被引量:7
20
作者 张强 戚春 蔡云泽 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第10期2396-2401,共6页
改进型局部切空间排列(ILTSA)是最近提出的一种流形学习方法。基于对ILTSA的线性逼近和判别拓展,该文提出一种新的称为判别改进局部切空间排列(DILTSA)的特征提取方法,并给出了理论证明和算法分析。基于最大邻域间隔准则和ILTSA,... 改进型局部切空间排列(ILTSA)是最近提出的一种流形学习方法。基于对ILTSA的线性逼近和判别拓展,该文提出一种新的称为判别改进局部切空间排列(DILTSA)的特征提取方法,并给出了理论证明和算法分析。基于最大邻域间隔准则和ILTSA,DILTSA能够同时保持类内与类问局部判别几何结构。此外,提出一种增强型Gabor—like复数小波变换以缓解照明和表情变化对人脸识别的影响。通过融合Gabor—like复数小波变换和原始图像特征,能够进一步提高人脸识别的准确率。在Yale和PIE人脸数据库上的实验结果证明了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 人脸识别 流形学习 线性逼近 判别改进局部切空间排列 增强型Gabor—like复数小波变换 特征融合
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