基于LSTM网络的IGBT参数预测硬件系统设计

对绝缘栅双极型晶体管进行参数预测可以有效地避免因其失效带来的经济损失和安全问题。对绝缘栅双极型晶体管参数进行分析,设计了一个基于LSTM网络的绝缘栅双极型晶体管参数预测SoC硬件系统。该系统使用ARM处理器作为总控制器,控制各个子模块的调用和数据的传输, FPGA内通过对矩阵向量内积算法进行优化提高LSTM网络内部的数据运算速度,并且采用多项式近似的方法降低了激活函数所占用的资源。实验结果表明,系统的预测平均准确率为92.6%,计算速度相比于CPU快了3.74倍,同时具有低功耗的特点。     

基于注意力机制的双向长短时记忆网络模型突发事件演化关系抽取

针对现有突发事件关系抽取研究多集中于因果关系抽取而忽略了其他演化关系的问题，为了提高应急决策中信息抽取的完备性，应用一种基于注意力机制的双向长短时记忆（LSTM）网络模型进行突发事件演化关系抽取。首先，结合突发事件演化关系的概念，构建演化关系模型并进行形式化定义，依据模型对突发事件语料进行标注；其次，搭建双向LSTM网络结构，并引入注意力机制计算注意力概率以突出关键词汇在文本中的重要程度；最终，使用搭建的网络模型进行演化关系抽取得到结果。在演化关系抽取实验中，相对于现有因果关系抽取方法，所提方法不仅抽取出更加充分的演化关系，为突发事件应急决策提供了更完善的信息；同时，在正确率、召回率和F1分数上分别平均提升了7.3%、6.7%和7.0%，有效提高了突发事件演化关系抽取的准确性。     

基于Leap Motion的动态手势识别

动态手势识别作为人机交互的一个重要方向，在各个领域具有广泛的需求。相较于静态手势，动态手势的变化更为复杂，对其特征的充分提取与描述是准确识别动态手势的关键。为了解决对动态手势特征描述不充分的问题，利用高精度的Leap Motion传感器对手部三维坐标信息进行采集，提出了一种包含手指姿势和手掌位移的特征在内的、能够充分描述复杂动态手势的特征序列，并结合长短期记忆网络模型进行动态手势识别。实验结果表明，提出的方法在包含16种动态手势的数据集上的识别准确率为98.50%；与其他特征序列的对比实验表明，提出的特征序列，能更充分准确地描述动态手势特征。     

古巷“新生”多元并存——论桂林市建筑东西巷整治的古巷历史延续与发展

2012年,桂林市靖江王府正阳门前的"东西巷保护性修缮整治"改造项目在秀峰区政府的推进下得以实现,这个消息无疑给居住在桂林市的人们带来了无尽的震撼,古巷承载的怀旧感伤、希冀猜想均在人们的心理层面跌宕起伏。因此,本文试图在心理学范畴为桂林市东西巷整治提供一个视角,从古巷"记忆"的层面上进行分析。将城市记忆的主体、客体以及构建特征进行阐述,并从以上三方面论述东西巷整治的历史延续性与发展。     

消费“开门红” 经济“牛劲足”

“共欢新故岁,迎送一宵中。”春节凝结着赓续相传的文化基因,承载着最温暖的情感记忆。在传统文化里,春节本身就是一个连接家与国的时间节点,人们在辞旧迎新之中守护共同记忆和共同价值。     

高平面塑:生活场景下的集体象征

民间艺术与民众的日常生活经验相互勾连,因此兼具实用价值和审美价值,成为了日常生活的艺术形态。以高平面塑作为民间艺术的具体研究对象,深入探讨其作为构建审美性和神圣性想象时空的文化符号,在日常交往、传统规范和宣传话语中,探讨其对于构建共享性集体记忆与文化认同的可能性与重要性。