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基于深度学习的人体姿态估计方法旨在通过构建合适的神经网络,直接从二维的图像特征中回归出人体姿态信息。主要按照2D人体姿态估计到3D人体姿态估计的顺序,并从单人检测与多人检测、稀疏的关节点检测与密集的模型构建等方面,对近年来基于深度学习的人体姿态估计方法进行系统介绍,从而初步了解如何通过深度学习的方法得到人体姿态的各个要素,包括肢体部件的相对朝向和比例尺度、骨骼关节点的位置坐标和连接关系,甚至更为复杂的人体蒙皮模型信息。最后,对当前研究面临的挑战以及未来的热点动向进行概述,清晰地呈现出该领域的发展脉络。 相似文献
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本文研究了砂类型、砂率、石粉含量和抗压强度对机制砂混凝土耐磨性的影响,建立了磨损量的多因素计算模型。结果表明:由于含石粉及具有更高的粗糙度和坚固性,石灰岩与辉绿岩机制砂制备的C30、C40混凝土耐磨性比河砂混凝土提高20%以上;在0.40~0.44范围内选取较低的砂率可获得较优的耐磨性;利用石粉含量为5%~11%(质量分数)的机制砂制备混凝土,石粉含量为9%时可获得最佳的混凝土耐磨性,微观分析表明此时混凝土密实度最佳;通过灰色系统理论确定了耐磨性影响因素的影响程度排序为:砂率R3>压碎值R2>粗糙度R1>抗压强度R5>石粉含量R4>0.6;对比验证表明提出的混凝土磨损量多因素计算模型具有较高的预测精度和良好的适用性。 相似文献
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随着大数据和云计算的技术的深入应用,人工智能时代的机器学习和深度学习更需要日益增长的数据,因此数据安全与隐私保护变得更加迫切。本文介绍人工智能的定义以及特征,探究数据安全和隐私保护现状,分析数据安全和隐私保护面临的诸多问题,并提出在人工智能时代对数据安全和隐私保护的措施。 相似文献
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核聚变堆用钨表面超精密抛光的研究现状与趋势 总被引:1,自引:0,他引:1
钨作为未来核聚变堆中最有前景的面向等离子体材料,在反应堆工况下将承受高能粒子的辐照冲击。表面质量的好坏会直接影响材料的氢/氦滞留行为和辐照损伤程度,进而影响聚变堆的安全性和可靠性。现阶段,针对钨的抗辐照改性研究主要着眼于材料的成分、结构和组织设计,关于机械加工对材料表面抗辐照改性的研究甚少。文章聚焦前沿科学问题,从机械加工角度分析核材料领域科学问题,结合国内外相关研究成果及核聚变堆用钨(PFM-W)的机械加工现状,阐述了PFM-W表面超精密抛光的必要性。通过对比不同抛光方法,提出了磁流变抛光和力流变抛光是较为适合PFM-W表面超精密加工的观点,并对未来PFM-W表面超精密抛光研究趋势进行了分析,重点在抛光方法的探索以及抛光后材料表面质量对抗辐照性能影响的研究。 相似文献
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以视平线可与显示器中心重合为准,分别探讨显示器中心在视平线上方、下方时不同视距对头部关节舒适度的影响. 实验自变量为视距(眼睛与显示器中心的水平距离),因变量为头部关节舒适度. 实验结果显示:1)显示器中心在人视平线上方时,头部舒适性状态始终处于不舒适状态,此时视距与人的头部舒适性关系成正比,即视距越大,头部舒适性越好;2)显示器中心在人视平线下方时,头部关节舒适状态始终处于正常范围,舒适性程度随视距增大而减小. 相似文献
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