基于情景感知的电源管理策略

智能手机处于待机状态下仍会消耗能量,这些能量部分消耗在网络数据的通信上;为了降低这些功耗,提高智能手机的续航能力;提出一种基于情景感知的电源管理策略,通过机器学习的方法来进行决策,智能地管理移动终端的网络接口,通过使持续性的网络连接变成间断性的网络连接来减少功耗;在Android移动终端上对提出的策略进行相关实验和对比,能有效的提高续航能力。     

偏标记学习研究综述

在弱监督信息条件下进行学习已成为机器学习领域的热点研究课题。偏标记学习作为一类重要的弱监督机器学习框架,适于多种实际应用问题的学习建模。在该框架下,每个对象在输入空间由单个示例(属性向量)进行刻画,而在输出空间与一组候选标记相关联,其中仅有一个为其真实标记。本文将对偏标记学习的研究现状进行综述,首先给出该学习框架的定义以及与相关学习框架的区别与联系,然后重点介绍几种典型的偏标记学习算法以及作者在该方面的初步工作,最后对偏标记学习进一步的研究方向进行简要讨论。     

面向频谱大数据处理的机器学习方法

随着移动互联网与物联网的迅猛发展,个人无线设备的数 量呈现指数级增长,随之产生的海量频谱数据与日俱增,频谱大数据的存在已成事实。同时 ,频谱赤字也日益严峻。为提高频谱利用率,有效的频谱大数据处理显得十分重要。本文从 无线通信的角度,首先给出了频谱大数据的定义并分析了它的基本特征;然后总结了一些 对于频谱大数据分析与利用颇具前景的机器学习方法,如分布式和并行式学习、极速学习、 核学习、深度学习、强化学习、博弈学习和迁移学习;最后给出了几个开放性话题和研究 趋势。     

视频图像文字检测综述

自动从视频图像中提取文字信息,对于监控视频图像内容、添加视频标签和建立视频图像检索系统,有重要的意义。文字检测是文字信息提取系统的前端,是文字信息提取中最关键的一步。近年来,视频图像文字信息检测领域有了新的重要的发展,综述从基于区域和基于纹理的文字检测方法进行归纳、比较和分析,概括了近年来文字检测技术的主要进展。此外,为了突出综合性方法的重要性,对其专门进行了总结。最后对视频图像中的文字检测技术的难点进行总结,并对其发展趋势进行展望。     

预测是为了更好地创造未来

过去一年,云计算、移动互联网、大数据、物联网、社交网络等的兴起,使得IT产业进入了一个十分活跃的时期。这些新技术、新模式的逐步普及,给整个IT产业甚至全行业都带来了巨大的冲击和变革。可以看到,在短短几年甚至一两年内,很多产业都在上演着格局的变化和更替。在这种情况下,对于未来的预测就显得更有必要、也更有价值。管理大师德鲁克曾经说过,预测未来的最     

基于多示例多标记学习的手机游戏道具推荐

手机游戏提供商通过在游戏中销售虚拟道具来获得收益。将游戏玩家日志数据中每个事件描述为一个示例,玩家对多种游戏道具的购买状态表示为多个标记,从而将游戏道具推荐问题抽象为多示例多标记学习问题。在此基础上,将快速多示例多标记学习算法用于手机网络游戏道具推荐,并利用半监督学习提升推荐性能。离线数据集以及实际在线手机网络游戏实验结果表明,基于多示例多标记学习的游戏道具推荐技术带来了游戏营收的显著增长。     

多维数据特征融合的用户情绪识别

针对目前基于智能手机的情绪识别研究中所用数据较为单一,不能全面反应用户行为模式,进而不能真实反应用户情绪这一问题展开研究,基于智能手机从多个维度全面收集反应用户日常行为的细粒度感知数据,采用多维数据特征融合方法,利用支持向量机(support vector machine,SVM)、随机森林(random forest)等6种分类方法,基于离散情绪模型和环状情绪模型两种情绪分类模型,对12名志愿者的混合数据和个人数据分别进行情绪识别,并进行了对比实验。实验结果表明,该全面反应用户行为的多维数据特征融合方法能够很好地对用户的情绪进行识别,其中使用个人数据进行情绪识别的准确率最高可达到79.78%,而且环状情感模型分类结果明显优于离散分类模型。     

斯坦福大学公开课：机器学习课程——Open Stanford Course Engineering Everywhere-MachineLearning

随着"智能制造"概念的普及,人工智能技术的研究与应用变的越来越被人们关注。人工智能在制造中的运用已经成为实现制造的知识化、自动化、柔性化以实现对市场的快速响应的关键。机器学习无疑是最有希望实现这个"智能"的研究方向之一。斯坦福大学的"Stanford Engineering Everywhere"免费提供学校里最受欢迎的工科课程给全世界的学生和教育工作者。得益于这个项目,我们有机会和全世界站在同一个数量级的知识起跑线上。     

斯坦福大学公开课：机器学习课程——Open Stanford Course Engineering Everywhere-MachineLearning

随着"智能制造"概念的普及,人工智能技术的研究与应用变的越来越被人们关注。人工智能在制造中的运用已经成为实现制造的知识化、自动化、柔性化以实现对市场的快速响应的关键。机器学习无疑是最有希望实现这个"智能"的研究方向之一。斯坦福大学的"Stanford Engineering Everywhere"免费提供学校里最受欢迎的工科课程给全世界的学生和教育工作者。得益于这个项目,我们有机会和全世界站在同一个数量级的知识起跑线上。     

媒体认知实验教学改革研究与探索

媒体认知实验课程是清华大学电子信息学科在课程体系改革过程中提出的一门创新性前沿必修课程。文章阐述全面覆盖人机感知交互、媒体信息处理、虚拟现实及信号处理领域的一套基于英特尔Real Sense设备的探索前沿型实验教学课程内容及平台特点,分别介绍三维手势识别实验项目和三维虚拟交互行为分析实验项目,旨在培养学生的智能感知技术开发能力,掌握成为感知技术前沿领域高层次专业人才必需的各项基本技能和专业知识,采用集体创新培养和个人研究探索相结合,最终达到理工与人文、技术与艺术、感知与思考的高度融合。