基于改进MobileFaceNet的人脸识别方法北大核心

针对目前大多数人脸识别算法参数多、计算量大,难以部署到移动端和嵌入式设备中的问题,提出了一种基于改进MobileFaceNet的人脸识别方法。通过对MobileFaceNet模型结构的调整,将bottleneck模块优化为sandglass模块,改良深度卷积和逐点卷积的相对位置,适当增大sandglass模块的输出通道数,从而减少特征压缩时的信息丢失,增强人脸空间特征的提取。实验结果表明:改进后的方法在LFW测试数据集上准确率达99.15%,模型大小和计算量分别仅为原算法的61%和45%,验证了所提方法的有效性。     

快速近似计算Shapley值的归因解释方法

Shapley值归因解释方法虽然能更准确量化解释结果, 但过高的计算复杂度严重影响了该方法的实用性. 本文引入KD树重新整理待解释模型的预测数据, 通过在KD树上插入虚节点, 使之满足TreeSHAP算法的使用条件, 在此基础上提出了KDSHAP方法. 该方法解除了TreeSHAP算法仅能解释树结构模型的限制, 将该算法计算Shapley值的高效性放宽到对所有的黑盒模型的解释中, 同时保证了计算准确度. 通过实验对比分析, KDSHAP方法的可靠性, 以及在解释高维输入模型时的适用性.     

数学建模在化工生产中的应用——评《化工生产技术》

化工行业是国家经济发展的重要支柱产业,现代化科学技术的发展需要以数学作为支撑,从而将数学广泛应用于化工生产实践当中,对于提升化工行业的生产效率及产品质量等方面具有重要的作用。当前,化工行业想要获得可持续健康发展,依然要依赖于数学的发展,为了能够达到不断优化操作的目的,快速发展完善的计算机技术为数学建模在化工生产当中的应用提供了强大的支撑。     

基于结构化设计的设备检修计划新型管理系统

介绍了一种新型设备检修的管理模式。这种管理模式是以结构化设计为核心思想，可以实现发电厂设备检修计划的闭环管理，使检修计划的制定、检修任务的分配、检修作业的执行以及检修进度的跟踪等各个环节均能做到相互关联和融合。在此基础上，开发出了信息化平台，利用该平台，实现了检修计划的一体化管理，相较于传统的管理模式，在数据的复用和业务单元的联动方面体现出了较好的优越性。实践表明：基于结构化设计的水电厂设备检修计划新型管理系统具有较强的实用性。