基于卷积神经网络的葡萄叶片氮含量识别方法

为实现对葡萄叶片氮素含量快速、便捷的识别，在卷积神经网络VGG-16网络结构基础上，将数据增广后的图像按不同梯度划分进行模型训练，通过十折交叉验证法探究最佳的训练集与验证集分配比例，并构建4个不同深度的网络模型进行训练对比，采用全局平均池化代替全连接层约简网络参数量。训练结果表明，氮含量梯度设为0.70%、0.35%和0.175%时，室内简单背景识别准确率分别为85.9%、76.2%和71.1%；晴天室外复杂背景下识别准确率分别为44.6%、35.0%和30.4%。研究结果表明利用VGG-16建立的网络学习模型对葡萄叶片氮含量识别提供了一种新的便捷方法，对农业信息化和智能化技术应用具有一定促进作用。     

一种下肢运动意图识别算法性能实时测评系统* .txt

摘要：对腿部运动意图识别算法的实时性能进行综合可靠的评价是实现下肢假肢灵活稳定控制的前提。提出一种逐层分级的基于下肢运动意图识别算法的实时测评方法，对算法的可靠性、稳定性以及运动意图识别速度进行综合评价。利用开发的运动意图识别算法评测系统，对基于肌电信号源和机械信号源的两种运动意图识别算法进行了实时性能测试，发现肌电信号源的算法识别时间大于机械信号源算法，但是其算法稳定性优于机械信号源算法。进一步地，还利用该评测系统有效地区分出正常识别策略与异常识别策略，发现正常策略的动作识别稳定系数比异常策略高25%左右。因此，所提的基于下肢运动意图识别算法的实时测评方法，能够对不同信号源算法以及不同识别策略的实时性能进行有效评价，为智能下肢假肢控制系统开发提供可供参考的测试平台。 .txt     

基于机器视觉的运煤车车号识别技术研究

在铁路运煤装车过程中为了快速、准确地识别车号,提出一种基于机器视觉的运煤车车号识别技术。将连通区域提取与投影分割法结合,实现车号的粗定位、细分割,并对图像中的断裂字符进行二次分割,构建了基于BP神经网络的分类模型进行车号识别,提升了煤炭装车的效率和精度。     

命名实体识别技术综述

命名实体识别是自然语言处理中的热点研究方向之一,目的是识别文本中的命名实体并将其归纳到相应的实体类型中。首先阐述了命名实体识别任务的定义、目标和意义,分析提出了命名实体识别的主要难点在于领域命名实体识别局限性、命名实体表述多样性和歧义性、命名实体的复杂性和开放性;然后介绍了命名实体识别研究的发展进程,从最初的规则和字典方法到传统的统计学习方法再到现在的深度学习方法,不断地将新技术应用到命名实体识别研究中以提高性能;接着系统梳理了当下命名实体识别任务中的若干热门研究点,分别是匮乏资源下的命名实体识别、细粒度命名实体识别、嵌套命名实体识别以及命名实体链接;最后针对评判命名实体识别模型的好坏,总结了常用的若干数据集和实验测评指标,并给出了未来的研究建议。     

面向任务口语理解研究现状综述

口语理解是对话系统重要的功能模块，语义槽填充和意图识别是面向任务口语理解的两个关键子任务。近年来，联合识别方法已经成为解决口语理解中语义槽填充和意图识别任务的主流方法，介绍两个任务由独立建模到联合建模的方法，重点介绍基于深度神经网络的语义槽填充和意图识别联合建模方法，并总结了目前存在的问题以及未来的发展趋势。     

结合深度学习与支持向量机的金属零件识别

目的 在视觉引导的工业机器人自动拾取研究中，关键技术难点之一是机器人抓取目标区域的识别问题。特别是金属零件，其表面的反光、随意摆放时相互遮挡等非结构化因素都给抓取区域的识别带来巨大的挑战。因此，本文提出一种结合深度学习和支持向量机的抓取区域识别方法。方法 分别提取抓取区域的方向梯度直方图（HOG）和局部二进制模式（LBP）特征，利用主成分分析法（PCA）对融合后的特征进行降维，以此来训练支持向量机（SVM）分类器。通过训练Mask R-CNN（regions with convolutional neural network）神经网络完成抓取区域的初步分割。然后利用SVM对Mask R-CNN识别的抓取区域进行二次分类，完成对干扰区域的剔除。最后计算掩码完成实例分割，以此达到对抓取区域的精确识别。结果 对于随机摆放的铜质金属零件，本文算法与单一的Mask R-CNN及多特征融合的SVM算法就识别准确率、错检率、漏检率3个指标进行了比较，结果表明本文算法在识别准确率上较Mask R-CNN和SVM算法分别提高了7%和25%，同时有效降低了错检率与漏检率。结论 本文算法结合了Mask R-CNN与SVM两种方法，对于反光和遮挡情况具有一定的鲁棒性，同时有效地提升了目标识别的准确率。     

基于卷积神经网络优化TLD运动手势跟踪算法

针对TLD（Tracking-Learning-Detection）算法在光照变化不均、遮挡严重、跟踪目标模糊等情况下会出现跟踪失败的问题，提出一种基于卷积神经网络优化TLD运动手势跟踪算法。选取手势特征作正样本，其背景作负样本，获取手势HOG特征并投入到卷积神经网络中加以训练，得到手势检测分类器，从而确定目标手势区域，实现手势的自动识别；再利用TLD算法对手势进行跟踪与学习，对正负样本进行估计检测并实时校正，同时运用SURF特征匹配更新跟踪器。实验结果验证，该算法对比TLD经典算法跟踪精度提高了4.24%，增强了运动手势的跟踪效果，相比经典跟踪算法拥有更高鲁棒性。     

Enthalpy- versus Entropy-Driven Molecular Recognition in the Era of Biologics

Our laboratory has recently identified two nanobodies (small antibodies produced by camelids)—Nb1 and Nb6—that bind efficiently to epithelial growth factor (EGF) and inhibit its ability to activate its receptor (EGFR). Because of the relevance of the EGF/EGFR axis as a target in oncology, these new nanobodies have promising therapeutic potential. This article, however, is focused on another feature of these nanobodies: their distinct thermodynamic signatures. Nb1 binds to EGF through an entropy-driven mechanism whereas Nb6 binds to this factor under enthalpic control. We discuss the advantages and disadvantages of each mechanism in the contexts of traditional medical chemistry (small-molecule drugs) and also of biological drugs. In this latter case, the implications in terms of selectivity are far from being clearly established and further experimental data are required. Their monomeric natures, high stability, and ease of recombinant production make nanobodies ideally suited for thermodynamic studies. Moreover, nanobodies, thanks to their simpler structures in comparison with conventional antibodies, might provide better understanding of the structural basis of the thermodynamic parameters of antigen recognition.     

Selective nonanal molecular recognition with SnO2 nanosheets for lung cancer sensor

SnO₂ nanosheets were developed to detect nonanal gas in the order of ppb which was a marker of lung cancer. The nanosheets showed higher resistance change in nonanal gas than that in carbon monoxide (CO), nitrogen dioxide (NO₂), acetone (CH₃COCH₃), hydrogen (H₂), ethanol (C₂H₆O), ammonia (NH₃), hydrogen sulfide (H₂S), formaldehyde (HCHO), acetaldehyde (CH₃CHO), or butanal (C₄H₈O). Crystal surfaces of the nanosheets would be effective for adsorption of nonanal molecules. Furthermore, it was shown that resistance changed with an increase in carbon number in aldehyde. The nanosheets had molecular selectivity for a series of aldehyde molecules. Molecular recognition of the nanosheets gave us a great advantage to detect nonanal gas which was produced by lung cancer.