基于Gabor融合特征与深度自动编码器的笑脸识别方法

Gabor特征的人脸表情识别具有良好的识别性能,但同样存在特征维数大的缺点,该文提出用Gabor融合特征的方法来进行降维以解决维数大的缺点。深度自动编码器具有对人脸自学习的能力,能精确提取有用的信息,也有非线性降维的作用。考虑到Gabor融合特征降维幅度不大,便加入自动编码器进行二次降维,将经过二次降维的特征输入深度自动编码器进行笑脸识别。该文在实验过程中采用两个数据库(公开的GENKI数据库,实验采集的数据库)进行实验。实验结果表明经过Gabor融合特征的实部作为深度自动编码器的输入的识别率比传统方法和未经降维Gabor特征识别率高。     

基于查询的新闻多文档自动摘要技术研究

针对新闻文本领域,该文提出一种基于查询的自动文本摘要技术,更加有针对性地满足用户信息需求。根据句子的TF-IDF、与查询句的相似度等要素,计算句子权重,并根据句子指示的时间给定不同的时序权重系数,使得最近发生的新闻内容具有更高的权重,最后使用最大边界相关的方法选择摘要句。通过与基于TF-IDF、Text-Rank、LDA等六种方法的对比,该摘要方法ROUGE评测指标上优于其他方法。从结合评测结果及摘要示例可以看出,该文提出的方法可以有效地从新闻文档集中摘取核心信息,满足用户查询内容的信息需求。     

卷积深度神经网络在基于文档的自动问答任务中的应用与改进

基于文档的自动问答,尤其是语义匹配,其目标是计算两个文本之间的相似度。这是自然语言处理中的典型任务,并且用以衡量对自然语言的理解程度。深度学习方法得益于可以自动化地学习到给定任务的最优特征表示,在许多研究中取得成功,也包括文本匹配。针对基于文档的自动问答,提出一个基于卷积深度神经网络的语义匹配模型,以便对每一对问题和文档提取特征,并据此计算它们的得分。通过问题和文档之间的交互计算,利用重叠词等文本特征,在中文开放域上的自动问答任务中取得的实际效果证明了该模型的有效性。     

基于APD的2.5D封装中介层自动化设计

由于高带宽存储器(High Bandwidth Memory,HBM)的高带宽特性,在2.5D封装中介层(Interposer)的版图设计过程中存在大量HBM接口的连线需要手动完成。介绍了如何使用SKILL语言在Allegro封装设计工具(Allegro Package Design,APD)中实现HBM接口的自动布线,将原来的手动布线时间从2周缩短到10 min,大大压缩设计周期。     

机器人自动制孔系统精度标定方法研究

机器人制孔系统是实现飞机自动化装配的重要设备,制孔作业前的精度标定是保证系统各项指标满足生产要求的关键环节,以往对系统进行简单的单次制孔标定无法全面掌握各个维度上的精度指标。针对位置补偿、孔位、法向、孔径及锪窝深度精度,分别提出了精度标定方法,并利用飞机装配站位上投入使用的满足精度要求的制孔系统进行检验,结果表明所提出的标定方法和测量实际产品所得结果有良好的一致性,能够用于自动制孔系统的快速标定。     

基于推断策略多介质反应温度控制系统研究与实现

针对反应釜夹套多种热/冷介质温度自动控制检测硬件复杂、实现困难等问题,分析了夹套介质切换操作过程,提出了基于推断识别的夹套介质自动切换解决方案,最大程度地简化了系统硬件配置。通过记忆阀门操作推断识别夹套内当前介质,替代在线检测与分析物质成分检测系统。分析了影响压空时间的因素,关联了压空时间与压空用压缩空气压力的关系,并根据压空操作时间推断判定夹套介质压空终点,解决了传感器检测压空操作终点存在的问题。设计了基于推断识别的夹套介质自动切换控制系统,实际应用中克服了人工操作过程复杂、效率低和易出错等问题。实际应用表明,该方案介质切换的效率高、安全可靠。     

榕江县稻田早熟马铃薯费乌瑞它高产栽培试验初报

摘 要：榕江县农推站开展了脱毒马铃薯费乌瑞它品种的播期、密度、种植方式及肥料等一系列研究。研究结果表明，费乌瑞它在本地区于12月中旬播种的产量表现最高；种植密度以9.0万穴/hm2 的产量表现最高；种植方式以稻草覆盖翻耕种植的产量表现最高；以钾肥450~500kg/hm2作基肥产量表现最佳。     

自动紧急制动系统测试设备开发和应用研究

随着主动安全技术的快速发展,自动紧急制动(AEB)系统在减少追尾碰撞事故中发挥了重要的作用,但是各款车辆配置的AEB系统各有差异。为了测试和评价AEB系统的性能,文中根据中国新车评价规程(C-NCAP)的测试要求和方法,开发了测试AEB系统的设备和控制系统;通过对各子系统的控制参数进行调试,以及借助无线通信技术实现了各子系统的协同工作;经过多次的试验使其测试结果满足了C-NCAP的精度要求。最后,利用此测试设备在前方目标车静止的工况下,对5款车辆的AEB性能进行了场地测试。试验结果表明,所开发的AEB测试设备能够按照预期的目标进行工作,且能对车辆的AEB性能进行有效的测试。