基于深度学习的人体姿态估计方法综述

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。     

低觉醒脑电识别与唤醒的可穿戴系统研究

为智能化地识别警戒作业人员出现的低觉醒、注意力下降的生理状态，本文介绍了一种基于FPGA和脑电信号处理的低觉醒状态检测与唤醒系统，系统通过传感器从大脑头皮采集脑电信号，转换为数字信号，经傅里叶变换获取了脑电信号的θ相对能量、α相对能量、重心频率、谱熵等4个特征量，由4个特征量表征低觉醒状态并运用支持向量机对低警戒状态进行识别，当识别出低觉醒状态时采用声音报警模块发出声音，唤醒警戒作业人员。设计系统能够较好地识别出低觉醒状态，识别率达90.8%，可为提高警戒作业工作绩效提供一种可穿戴的智能装备。     

Dual closed-loops current controller for a 4-leg shunt APF based on repetitive control

ABSTRACT

Current repetitive control strategy for a 4-leg APF is usually of a poor speed in responding to the drastic changes in load harmonic profile. In this paper, a dual closed-loop current controller composed of a repetitive control-based outer loop and a PI-based inner loop is proposed to improve the performance of a 4-leg APF, with a focus on response speed and harmonic current compensation gain. The principle of the dual loop controller is explained in detail, and the stability of the system is analysed thoroughly. To further decrease the inherent time delay associated with the PWM strategy, a zero-sequence-voltage-based PWM strategy is proposed to solve the complexity in the implementation of 3D-SVPWM methods. By formulating the relationship between the duty ratio of the neutral leg control pulse and the zero-sequence-component of the reference voltages, the duty ratios of the other three legs can be calculated conveniently. The simulation and lab experiment results are provided to verify the correctness and effectiveness of the proposed dual closed-loop current controller and the zero-sequence-voltage-based PWM strategy.     

基于弱变异准则的测试用例约简方法

针对为数较多的测试用例增加了回归测试成本的问题，提出一种基于弱变异准则的测试用例约简方法。首先，基于弱变异准则获得测试用例和变异分支关系矩阵；然后，重复约简4种无效测试需求和子集测试用例；最后，结合人工鱼群算法选择当前最优测试用例，并且交替执行简化和测试用例选择操作直至覆盖所有测试需求。该方法针对6个经典程序与贪心算法和HGS算法相比，基于弱变异准则并且不改变或稍微改变变异评分的条件下，约简率分别提高了73.4%和8.2%，且耗时分别降低了25.3%和56.1%。实验结果表明，所提方法在回归测试中可有效约简测试用例，降低测试代价。     

融合信任和基于概率矩阵分解的推荐算法

针对推荐精度不准确、数据稀疏、恶意推荐的问题，提出融合信任基于概率矩阵分解（PMF）的新推荐模型。首先，通过建立基于信任的协同过滤模型（CFMTS）将改进的信任机制融入到协同过滤推荐算法中。信任值通过全局信任及局部信任计算获得，其中局部信任利用了信任传播机制计算用户的直接信任值和间接信任值得到，全局信任采用信任有向图的方式计算得到。然后，将信任值与评分相似度融合以解决数据稀疏、恶意推荐的问题。同时，将CFMTS融入到PMF模型中以建立新的推荐模型——融合信任基于概率矩阵分解模型（MPMFFT），通过梯度下降算法对用户特征向量和项目特征向量进行计算以产生预测评分值，进一步提高推荐系统的精准度。通过实验将提出的MPMFFT与经典的PMF、社交信息的矩阵分解（SocialMF）、社交信息的推荐（SoRec）、加权社交信息的推荐（RSTE）等模型进行了结果的对比和分析，在公开的真实数据集Epinions上MPMFFT的平均绝对误差（MAE）和均方根误差（RMSE）比最优的RSTE模型分别降低2.9%和1.5%，同时在公开的真实数据集Ciao上MPMFFT的MAE和RMSE比最优的SocialMF模型分别降低1.1%和1.8%，结果证实了模型能在一定程度上解决数据稀疏、恶意推荐问题，有效提高推荐质量。     

基于改进灰色-多元回归组合预测模型的燃煤电厂智慧水务研究

以某燃煤电厂水务系统为研究对象，对机组运行参数和水量历史数据进行筛选和关联性分析，根据前期水平衡测试结果，结合响应面分析验证，发现机组负荷、蒸发损失系数、浓缩倍率和循环水温升这四个因素能够对全厂供水量产生关键性影响。基于灰色理论和多元非线性回归分析，分别建立各因素的灰色预测模型GM(1, 1)，再将灰色模型预测值作为自变量输入到多元非线性回归方程中，得到了改进灰色-多元非线性回归组合的供水量预测模型，其模型拟合度R²为0.913且与真实值的平均相对误差为6.9%左右，实现了灰色模型和回归模型优势互补，有效地预测该电厂供水量未来变化；而供水量预测是智慧水务建设的关键所在，是水务管理和智能调度的主要依据，也是实现供水管网漏损和仪表故障报警的重要途径。     

高预应力高强度锚索支护在深井高应力巷道的应用

以红四煤矿深井高应力巷道支护为例,在研究地应力状态、围岩强度、岩石成分的前提下,通过数值模拟方式确定了高预应力高强度高刚度锚杆锚索联合支护方案。通过对试验巷道变形移近量监测发现,两帮移近变形呈稳定状态的时间提前,巷道顶底板变形状况有所改善。     

国内建筑涂料市场影响因素与预测分析

中国是全球最大的建筑涂料市场，各涂料厂商在中国建筑涂料市场上进行激烈竞争，能够精准预测行业趋势对各涂料厂商精准决策和投资，提升企业经营质量具有重要意义。文章收集了近 12年建筑业总产值、房地产投资、城镇常住居民人口、 M2和 GDP等影响建筑涂料市场的数据，通过回归分析的方法得出：各影响因素与建筑涂料产量存在紧密且正相关的定量关系，并由此预测了国内建筑涂料市场在未来 3年将稳步发展。     

大断面切眼支护技术研究与实践

针对古城煤矿S1303综采工作面切眼的地质构造与施工条件,提出了大断面切眼采用“锚网索+π型梁棚+预注浆”联合支护方案,有效地控制了大断面切眼留顶煤施工期间的支护难题,保障了S1303综采面切眼能够满足设计要求和如期完成施工,为同类条件下的切眼施工提供了一定参考。     

An efficient nonlinear polynomial color characterization method based on interrelations of color spaces

A well-known color characterization method is to take an image of a color chart and then to find the mapping matrix from the digital RGBs to the corresponding known CIEXYZs. However, the prediction errors are generally large in CIELAB color space because of the nonlinear transformation from CIEXYZs to CIELABs. In this article, we propose an efficient and simple nonlinear method for the color characterization of input devices. The approach for deriving a colorimetric mapping between digital RGB signals and CIELAB tristimulus values uses the polynomial modeling by considering the interrelations among the standard CIE color spaces. Furthermore, to improve the accuracy of solution, we take the polynomial root terms extension. Our algorithm is simple to implement because only a least-squares mapping should be solved. Various computational results are given to demonstrate the efficiency and capability of the proposed method.