计算机
主要讲述人体行为识别的基础流程,归纳了人体行为识别常用的数据集,总结了时域分割的发展现状和常用的方法,讲解了人体行为识别比较经典的方法,并归纳了人体行为识别最新、最热的深度学习方法。引入了动作分割,再结合行为识别,能够实现连续的人体行为识别,使得行为识别适用于实际场景,而不再是对经过人工剪辑好的单个视频进行识别,这在实际应用中意义重大。
性能效率是APP软件的重要质量属性,但目前缺乏APP软件性能效率的通用模型。分析了APP软件的性能特征,基于ISO/IEC25010标准提出了APP软件的性能效率模型,定义了APP软件性能效率的子特性和度量指标。基于提出的APP软件性能效率模型,通过实验对APP软件的性能效率进行了度量及相关分析。
C程序中数组、malloc动态分配后的连续内存等顺序存储结构被大量使用,但大多数传统的数据流分析方法未能充分描述其结构及其上的操作,特别是在利用指针访问顺序存储结构时,传统的分析方法只关注了指针的指向关系,而未讨论指针可能发生偏移的数值信息,且未考虑发生偏移时可能存在越界的不安全问题,导致了对顺序存储结构分析不精确.针对以上不足,首先对顺序存储结构进行抽象建模,并对顺序存储结构与指针结合使用时的指向关系与偏移量进行有效表示,建立了用于顺序存储结构的抽象内存模型SeqMM;其次,归纳总结C程序中顺序存储结构涉及的指针相关迁移操作、谓词操作及遍历顺序存储结构的循环操作,提出了安全范围判别保证操作安全性;之后,针对函数调用时形参指针引用顺序存储结构与实参的映射过程进行过程间推导规则设计;最后,基于上述分析,提出了一种内存泄漏缺陷检测算法,对5个开源C工程的内存泄漏缺陷进行检测.实验结果表明,所提出的SeqMM能够有效地刻画C程序中的顺序存储结构及其涉及的各种操作,其数据流分析结果能够用于内存泄漏的检测工作,同时在效率和精度之间取得合理的权衡.
为解决废弃电子产品处理基金政策和回收品质量不确定性对闭环供应链决策及协调的影响问题,运用博弈论和MATLAB数值仿真的方法,构建合作与非合作决策博弈模型,研究了两种情况下处理基金和回收品质量对销售及回收价格、批发价格、回收数量、供应链节点企业及整体利润的影响。结果表明,处理基金能够以价格形式传递到消费者,并提高销售价格、回收价格、回收数量和供应链整体利润;回收品质量提升对批发价格和销售价格无影响,但能增加回收数量和供应链利润;合作决策比非合作决策对企业、消费者及生态保护都更有利;价格契约和利润分享机制结合可以有效实现供应链协调。
自主巡航控制与车载自组织网络是形成platoon的两项关键技术.自主巡航控制为车辆自动驾驶提供支持,车载自组织网络使车辆间通信成为可能.以往的研究通常将platoon中的通信与控制分开讨论,忽略了两者之间的内在联系,造成在通信不理想的情况下platoon的跟车控制效果不佳的结果.对此,分别建立platoon结构模型与通信模型,分析通信与控制的相互作用,并在IDM(Intelligentdrivermodel)模型的基础上增加加权约束规则和信息预估策略,提出一种弥补通信延时影响的改进跟车控制模型,期望降低通信延时对platoon的影响作用,提升platoon的整体性能.在SUMO、OMNeT++及VEINS联合搭建的platoon仿真平台上对模型性能进行评估,实验结果表明,在存在通信延时的场景下改进跟车模型可以有效提升platoon的稳定性和安全性.
数据丢失是面对智能车联网中的一个常见问题。鉴于此,考虑了大型和多样化车联网中的缺失数据问题。通过在智能车联网中提取公共交通模式,比较了函数估计和张量分解等方法来估计这些缺失值的优劣后,提出了张量低秩近似估计新方法,该方法在缺失数据的情况下获得流量模式,得到大规模车联路网的低秩表示。通过不同的道路车联网实验测试,表明该新方法的估计精度、数据集的偏差达到了较好的效果。
在多机通信、网络互联、存储器读写等数据收发系统中,对于多数据组包的传输,可能因数据拼装协议复杂而引起特定数据装入与提取位置偏差、数据交换双方定义的部分数据类型长度不同、数据符号位差异和数据索引起点不一致等软件缺陷.为了验证软件实现中是否存在类似缺陷,需要识别数据包中的易出错点,定义有针对性的检错方案,以使潜在的缺陷充分暴露.因此,基于单缺陷假设和边界值测试思想,针对多个十进制整数组成的数据包,提出了甄别数据包中检错能力最强的特征差异点的选择方案,定义了以特征差异点为核心的软件着色测试设计方法,放大缺陷产生的故障后果,错误显示更为直观突出;同时屏蔽无关数据以免干扰测试结果,方便测试人员准确地辨别和捕获异常输出,缩小缺陷定位范围,快速修复缺陷.关键词:着色;软件测试;测试设计;数据拼装;数据交换
文档分类是自然语言处理(NLP)领域中的一个基本问题。近年来,尽管针对这一问题的层级注意力网络已经取得了进展,但由于每条句子被独立编码,使得模型中使用的双向编码器仅能考虑到所编码句子的相邻句子,仍然集中于当前所编码的句子,并没有有效地将文档结构知识整合到体系结构中。针对此问题,提出一种上下文感知与层级注意力网络的文档分类方法(CAHAN)。该方法采用分层结构来表示文档的层次结构,使用注意力机制考虑文档中重要的句子和句子中重要的单词因素,在单词级和句子级不仅依赖双向编码器来获取上下文信息,还通过在单词级注意机制中引入上下文向量,使单词级编码器基于上下文信息做出注意决策全面获取文本的上下文信息,从而提取出深度文档特征。此外,还利用门控机制准确地决定应该考虑多少上下文信息。在两个标准数据集上的实验结果表明,提出的CAHAN模型较长短时记忆网络(LSTM)、卷积神经网络(CNN)、分层注意网络(HAN)等模型分类效果更好,能够提高文档分类任务的准确度。
栅格地图拼接是多机器人协作创建地图的必不可少的环节。提出一种基于局部特征的栅格地图拼接方法,旨在克服传统算法拼接效率低、拼接成功率低等问题。该方法先对栅格地图拼接建立数学模型,然后转化为图像匹配问题。搭建非线性金字塔,利用FAST算法定位特征点,使用PCA-SIFT算法建立描述符进行匹配,借助随机采样一致性优选匹配点,得到初始参数,并提出一种新型的栅格地图拼接规则。实验表明,该方法鲁棒性好、拼接速度快、拼接精度高。
为解决传统2维经验模式分解获取图像细节能力不足的问题,提出一种基于局部梯度极值点的改进BEMD图像增强方法。根据梯度对图像细节信息的强挖掘能力,基于像素点4个2维方向上的极值条件来寻找图像的局部极值点,对图像进行经验模式分解并确定内蕴模式函数,结合大尺度梯度保留、小尺度梯度去除的思路,达到在图像增强的同时又抑制噪声的目的。实验结果表明:与传统的图像增强算法相比,该方法具有更强的细节捕捉能力。
数机拍摄为解决该问题,水平和方向的高频信息,通过高频信息做频域模拟CFA混叠过程,域检测%针尔条域,利二阶Newton值获取G分量各方向的值,基二阶Newton值似的数码图像莫尔条(CFA)频率的规图案干扰,导受色滤波的G分量,再色差空间模值恢复E和;分量,最终%利小波图像带有莫尔条纹%取G分量在在区值平均取尔条包含完整RGB信息的图图像尔区域像%实结果表明,该在不影响图像色彩质量的同时能有尔条纹,比双值、Hibbard等复图像的峰值信噪比更高、主观视觉好%
分类是模式识别领域中的研究热点,大多数经典的分类器往往默认数据集是分布均衡的,而现实中的数据集往往存在类别不均衡问题,即属于正常/多数类别的数据的数量与属于异常/少数类数据的数量之间的差异很大。若不对数据进行处理往往会导致分类器忽略少数类、偏向多数类,使得分类结果恶化。针对数据的不均衡分布问题,本文提出一种融合谱聚类的综合采样算法。首先采用谱聚类方法对不均衡数据集的少数类样本的分布信息进行分析,再基于分布信息对少数类样本进行过采样,获得相对均衡的样本,用于分类模型训练。在多个不均衡数据集上进行了大量实验,结果表明,所提方法能有效解决数据的不均衡问题,使得分类器对于少数类样本的分类精度得到提升。
无摘要
传统的类别驱动方法只考虑类别间的关联或是将其组织成扁平或层次结构,而项目和类别对应关系复杂,其他信息容易被忽略。针对这个问题提出基于组合类别空间的随机游走推荐算法,更好地组织了项目类别信息、缓解了数据稀疏。首先,建立一个用哈斯图表示的项目组合类别空间,将项目和类别复杂的一对多关系映射成一对一的简单关系,并表示用户上下层次、同层次及跨层次的项目类别间的跳转;接着,定义组合类别空间的语义关系及链接、偏好两种语义距离,更好地定性、定量描述用户动态偏好的变化;然后,结合组合类别空间上用户浏览图的语义关系、语义距离、用户行为跳转、跳转次数、时序、评分等各种信息,利用随机游走建立用户个性化类别偏好模型;最后,根据用户个性化偏好完成基于用户的协同过滤项目推荐。在MovieLens数据集上的实验显示,与基于用户的协同过滤(UCF)、基于类别关联的推荐模型(UBGC和GENC)相比,所提算法推荐的F1-score提高了6~9个百分点,平均绝对误差(MAE)减小了20%~30%;与基于类别层次潜在因子模型(CHLF)相比,所提算法推荐的
无摘要
为更有效地去除图像中的噪声,提出一种结合Inception模型的深度卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)图像去噪方法,以完整图像作为输入和输出,利用Inception结构密集提取原始图像和噪声多个不同空间尺度的特征,并采用多种调优策略,增强网络的整体学习能力。为避免梯度消失,使用线性修正单元(RectifiedLinearUnit,ReLU)激活函数;为加速网络的训练,增加批量规范化(BatchNormalization,BN)操作;加入跳跃结构进行残差学习(ResidualLearning,RL),提升网络的去噪性能。基于公共数据集BSDS300的三种高斯噪声等级实验结果表明,与其他图像去噪方法相比,模型在降低计算复杂度、提高收敛速度的同时,视觉效果更好,平均峰值信噪比(PeakSignaltoNoiseRatio,PSNR)提升了约1.28dB。
为解决常规继电保护测试仪不能对带操作回路继电保护装置进行全自动测试的难题,通过对继电保护装置操作回路板卡及现有模拟断路器的研究,提出了一种配合其整机全自动调试用的嵌入式模拟断路器功能板卡设计方法。该模拟断路器采用以数字电路为核心的集成电路设计理念,它将ARM微处理器作为主控制器同继电保护测试仪进行通信及实时信号处理,从而实现继电保护装置跳合位的跟踪与控制。同时采用模块化的硬件设计,并将相应测试功能全部集成到一块功能板卡上,无缝集成到继电保护测试仪中。长期应用表明,该方法实现了继电保护装置整机逻辑功能整体一键式全自动测试,有效提高了继电保护装置的整机调试效率。
台风是风力发电机组的主要故障因素之一。的动态来流模型还考虑了阵风及极端风向变化情况,基于来流及塔影效应对风力机下游尾迹特性的影响验证了外,扭矩以及功率受风机塔影效应影响而下降,塔架表面升力突变,进而影响塔架疲劳寿命果对风力机组结构设计和风电场机组阵列分析具有重要参考价值建模,得到研究了动态编译的动态来流与理论值完全吻合,此数值计算的结的正确性;风机前端来流的随机波动会引起风力发电机输出功率波动,尾迹结构出现形变针对正常风况和极端风况进行了采用滑移网格技术和结果表明:通过FLUENTRNGUDFUDFUDF。。。。
为了解决传统设备对环境空气TVOC含量进行检测时存在灵敏度低、检测线高的问题,设计了一款适用于现场快速分析、无需人员在环境现场的环境空气TVOC在线实时监测及预警系统;该系统采用热解吸和PID传感器相结合的技术实现了对环境空气TVOC含量的痕量检测;实际测试结果表明,该系统具有低至1ppb的检测线,示值误差小于5%,重复性小于3%,稳定性良好,达到了预期的设计要求。
针对目前高校所面临信息不对称、管理效率不对称从而导致的管理者无法科学决策,并进一步造成基础设施严重浪费的严峻问题。本文通过将软件、硬件、二维码、条形码、数据资料、通信技术、协同工具整合,构建了一个校园效能监控管理平台。效能监管平台的使用,提高了学校管理效率,降低了管理成本,从而为校园师生的教学、学习提供精准的服务。