激素干预下一次运动微损伤低功率激光修复系统

为加快运动微损伤的结痂速度，促进运动微损伤治疗恢复和自愈效果，提出激素干预下一次运动微损伤低功率激光修复系统。通过分析低功率激光在运动医学方面的作用，以CMOS相机、传感器、光源等作为修复系统的硬件，通过驱动脉冲干扰传输，得到图像输出信号，使用不同照明方法滤波图像信息，以用户界面、损伤检测模块、激光模块、主控模块、视觉模块与配置模块构成系统软件部分，依靠该系统抑制胶原纤维的超量生成，抑制活性氧产生，缩减脂质过氧化破损，加快肌肉再生，进而完成对运动微损伤的修复。试验结果表明，激素干扰下低功率激光修复系统能够有效修复不同程度上的运动微损伤，使受损伤区域结痂的速度更快。     

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。     

基于KNN算法的不良步态分类

针对不良的步态会对下肢的关节产生不利的影响(加重行走的负担,能量消耗过快等),以及加重患病的风险,提出了利用KNN(k-nearest neighbor)算法对足外8和足内8两种不良步态与正常步态(对照组)进行分类学习,获取分类模型.三种步态的三维步态数据是从17名受试者在正常行走期间通过3D运动捕捉系统获得的,KNN模型对三种步态识别的总正确率为81.7％,对足外8步态的正确率为92.8％以及足内8的正确率为91.0％.模型的正确率较为准确,可以为矫正不良步态提供有力支持、减少不良步态的检测成本.     

基于去相关对抗学习的年龄不变人脸识别

匹配年龄差距较大的人脸在今天仍然是一个具有挑战性的问题，主要是由于年龄增长导致的人脸外观的显著差异。为了减少这种差异，本文提出了一种新的算法，从混合了身份和年龄信息的特征中去除与年龄相关的成分。具体来说，我们将混合人脸特征分解为两个不相关的分量:身份相关分量和年龄相关分量，其中身份相关分量包括对人脸识别有用的信息。     

一种直升机避障电力线检测方法

电力线是一类形状细长、特征稀疏、随着视角的变化容易混淆在大量背景信息中的特殊障碍物，常规电力线检测识别算法得到的目标框对电力线所在位置的估计不够准确。为此，提出了一种相对角度估计方法，基于常规电力线目标检测与识别算法，并结合电力线相对角度估计，从而提高电力线的检测识别过程中所在位置的精度。相比电力线绝对角度回归的方法，提出的相对角度估计方法容易训练易收敛，计算量小，适用于实时性要求较高的应用场合。     

技能大赛与职业教育机电课程教学实践

基于职业技能大赛实践，阐述大赛对于机电课程教学的意义，探讨改善教学的方法，提高教师人员素质的措施，从而使得人才培养取得满意的效果。     

个性化学习路径推荐综述

近年来，伴随着现代信息技术的迅猛发展，以人工智能为代表的新兴技术在教育领域得到了广泛应用，引发了学习理念和方式的深刻变革.在这种大背景下，在线学习超越了时空的限制，为学习者“随时随地”学习提供了更多的可能性，从而得到了蓬勃发展.然而，在线学习中师生时间、空间分离的特征，导致教师无法及时掌握学生的学习状态，一定程度上制约了在线学习中教学质量的提升.面对多元化的学习需求及海量学习资源，如何迅速完成学习目标、降低学习成本、合理分配学习资源等问题成为限制个人和时代发展的重大问题.然而，传统的“一刀切”的教育模式已经不能满足人们获取知识的需求了，需要一个更高效、更科学的个性化教育模式，以帮助学习者以最小的学习成本最大限度地完成学习目标.基于以上背景，如何自动高效识别学习者特征，高效地组织和分配学习资源，为每一位学习者规划个性化路径，成为面向个体的精准化教育资源匹配机制研究中亟待解决的问题.系统地综述并分析了当前个性化学习路径推荐的研究现状，并从多学科领域的角度分析了对于同一问题的不同研究思路，同时也归纳总结了当前研究中最为主流的核心推荐算法.最后，强调当前研究存在的主要不足之处.     

基于卷积神经网络的5G蜂窝网络无线定位方法

5G蜂窝网络发展迅猛，其覆盖面积将逐渐增大，因此使用5G蜂窝网络进行定位是有研究潜力的研究方向。本文提出一种新的深度学习技术来实现高效、高精度和低占用的定位，以代替传统指纹定位过程中繁重的指纹库生成以及距离计算。该方法建立了一个特殊的卷积神经网络，并根据5G天线信号的接收信号强度指示、相位和到达角等特征量，选择合适的输入数据格式构造样本组建训练集，对该卷积神经网络进行训练。训练得到的卷积神经网络可以替代指纹定位中的庞大指纹库，非常有利于直接在5G移动设备端实现定位。虽然卷积神经网络在训练过程中需要大量时间，但在训练完毕后直接进行分类定位的速度非常快，可以保障定位实现的实时性。本文所实现的卷积神经网络权重与偏置所占内存不到0.5 MB，且能够在实际应用环境中以95%的定位准确率以及0.1 m的平均定位精度实现高精度定位。     

基于多尺度特征校准的图像协调化方法

图像组合是图像处理中一个重要操作，然而组合图像中前景区域与背景区域的外观不协调使得组合图像看起来不真实。图像协调化是图像组合中极其重要的一个环节，其目的是调整组合图像前景区域的外观使其与背景区域一致，从而让组合图像在视觉上看起来真实。然而，现有方法只考虑了组合图像前景与背景之间的外观差异，忽略了图像局部的亮度变化差异，这使得图像整体的光照不协调。为此，该文提出一个新的多尺度特征校准模块(MFCM)学习不同尺度的感受野之间细微的特征差异。基于所提模块，该文进一步设计了一个新的编码器学习组合图像中前景与背景的外观差异和局部亮度变化，然后利用解码器重构出图像，并通过一个对前景区域归一化的回归损失指导网络学习调整前景区域的外观。在广泛使用的iHarmony4数据集上进行实验验证，结果表明该方法的效果超过了目前最优的方法，验证了该方法的有效性。