基于深度学习的行人重识别综述

行人重识别主要研究在不同摄像机拍摄的图形中检索目标行人的任务,是计算机视觉领域一个极具挑战性的研究课题。传统依赖手工特征的行人重识别方法性能低且鲁棒性差,不能适应数据爆炸增长的信息时代。近年来,随着大规模行人数据集的出现和深度学习的迅速发展,行人重识别研究取得了许多突出成果。梳理了性能接近饱和的有监督学习研究方法,并探讨近几年研究热度较高的弱监督学习、跨模态数据和端到端的行人重识别现状;对不同类型行人重识别方法比较分析,列举了常用数据集,并将部分经典算法在Market-1501、DukeMTMC-ReID等数据集上进行性能比较;对行人重识别的未来研究方向进行了展望。     

基于可视语音合成的3D通信技术研究*

提出了基于可视语音合成的3D通信技术概念。通信双方利用文本交换信息,用户终端采用可视语音合成技术对接收到的文字进行人物化朗读;同时通过3D用户替身的肢体动作和面部表情表达文字蕴涵的人类情感和意图信息,给出了基于可视语音合成的通信平台结构、情感和意图的表达模型、用户替身的自主交互模型。采用程序驱动方法,通过控制虚拟人各连杆间沿关节自由度方向夹角及角度变化率等特征参数实现肢体运动合成;利用VB 6.0和OpenGL实现了基于可视语音合成的3D通信平台原型。     

模糊 DEA 方法及在相对经济效益评价中的应用

针对经济研究中一些数据具有模糊性的特点，对ＤＥＡ方法进行了改进，提出了一种模糊数据条件下的ＤＥＡ模型，并用该模型对某地区纺织部门各行业的相对经济效益进行了预测分析     

空间表面三角形二次单元网格自动剖分

空间表面三角形二次单元网格自动剖分张德贤，刘筱连，师汉民，陈日曜（华中理工大学机械工程一系）ＡＵＴＯＭＡＴＩＣＧＥＮＥＲＡＴＩＯＮＯＦＴＲＩＡＮＧＵＬＡＲＳＩＸ－ＮＯＤＥＥＬＥＭＥＮＴＳＯＦＴＨＲＥＥ－ＤＩＭＥＮＳＩＯＮＡＬＳＵＲＦＡＣＥＳ￥Ｚｈａｎ...     

硼掺杂对a-Si薄膜电导率及太阳电池效率的影响

对等离子增强化学气相沉积技术(PECVD)低温制备的非晶硅(a Si)薄膜的电导率随B掺杂浓度的变化规律进行了研究。结果表明:当B2H6/SiH4由0.6%增加到0.8%时,a Si薄膜的暗电导率由10-5(Ω·cm)-1急剧增加到10-1(Ω·cm)-1;进一步增加B2H6/SiH4时,暗电导率增加缓慢;当B2H6/SiH4大于1.0%时,暗电导率急剧下降。对B2H6/SiH4为1.0%及1.2%的P层材料制备的太阳电池的研究结果表明:采用B2H6/SiH4为1.2%的光电转换效率优于1.0%。     

基于纹理分析的笔迹鉴别系统

笔迹鉴别是通过分析手写字符的书写风格来判断书写人身份的一门技术。本文把手写笔迹作为一种纹理来看待,将笔迹鉴别转化为纹理识别来处理,利用多通道Gabor滤波器来提取笔迹图像的纹理特征,用支持向量机进行分类。实验中采集了17个人的不同笔迹,取得了较好的结果。     

网格及网格计算应用系统

网格（Grid）被誉为继Internet和Web之后的第三次信息技术浪潮，网格计算可以满足海量商业数据分析所需的CPU资源要求。因此。Web服务技术与网格计算技术的融合，是推进知识型信息服务进一步发展的利器，它将极大地改变传统电子商务开发和运营模式．文章介绍了网格计算的特点、基本功能和体系结构，并对网格计算的应用和网格计算目前存在的问题做了分析．探讨了网格在知识型信息服务的应用及前景。     

前向神经网络合理隐含层结点个数估计

合理选择隐含层神经元个数是前向神经网络构造中的一个关键问题,对网络的泛化能力、训练速度等都具有重要的影响。该文提出了基于隐含层神经元输出之间的相关分析而进行隐含层神经元合理个数的估计方法,首先建立了基于网络输出和基于网络输出对网络各输入一阶偏导数的隐含层各神经元输出之间的相关程度度量,进而给出了基于模糊等价关系分析的神经元合理个数估计方法。具体应用结果证明了所提出方法的有效性。     

文本挖掘理论概述

文本挖掘是一个从非结构化文本信息中获取用户关心或感兴趣模式的过程。对文本挖掘进行深入的研究将大大提高从海量的文本数据中获取有用知识的效率。本文首先介绍了文本数据挖掘的研究概况,之后着力对当前基于Web文本挖掘的一般处理过程进行了详细的描述,同时总结了文本分类和文本聚类的一些主要算法,在文章的最后对文本挖掘在信息技术中的发展前景做了合理的预测和展望。     

Apriori算法在毕业生就业指导中的研究

随着高校毕业生人数的增加和管理信息系统的应用,产生并积累了大量的、复杂的毕业生就业信息数据。文章以这些数据作为挖掘对象。利用Apriori算法找出影响毕业生就业率的频繁出现因素,有助于提高对毕业生就业指导的实效性。实现毕业生更快更好的就业。