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。     

Collaborative Distribution Alignment for 2D image-based 3D shape retrieval

Retrieving 3D shapes with 2D images has become a popular research area nowadays, and a great deal of work has been devoted to reducing the discrepancy between 3D shapes and 2D images to improve retrieval performance. However, most approaches ignore the semantic information and decision boundaries of the two domains, and cannot achieve both domain alignment and category alignment in one module. In this paper, a novel Collaborative Distribution Alignment (CDA) model is developed to address the above existing challenges. Specifically, we first adopt a dual-stream CNN, following a similarity guided constraint module, to generate discriminative embeddings for input 2D images and 3D shapes (described as multiple views). Subsequently, we explicitly introduce a joint domain-class alignment module to dynamically learn a class-discriminative and domain-agnostic feature space, which can narrow the distance between 2D image and 3D shape instances of the same underlying category, while pushing apart the instances from different categories. Furthermore, we apply a decision boundary refinement module to avoid generating class-ambiguity embeddings by dynamically adjusting inconsistencies between two discriminators. Extensive experiments and evaluations on two challenging benchmarks, MI3DOR and MI3DOR-2, demonstrate the superiority of the proposed CDA method for 2D image-based 3D shape retrieval task.     

基于章水泉竹艺非物质文化遗产的APP设计与研究

目的 针对章水泉竹艺非物质文化遗产在目前所遭遇的传承困境，利用数字媒体技术与互联网平台，打造推动其产品创新与文化传承的APP，助力其文化与产品的传播与推广，进而为湖北地区的非遗文化发展提供参考。方法 从章水泉竹器的本源出发，对其主要产品门类、工艺特点与艺术形式进行整理与分类，分析制约其传承与发展的主要原因，进而提出设计策略，并通过数字化传承、合作创新、成果推广3个策略模块针对性地进行APP设计。结论 章水泉竹艺APP设计通过利用数字媒体技术与互联网平台优势，将其历史与工艺资料进行数字化保存与展示，实现了文化保护功能；将其传统技艺与新锐设计思维通过线上平台进行融合与创新，实现了设计创新功能；将其制作流程与文化精髓通过直播与精准推送展现于公众视野，实现了产品推广功能。最终，为章水泉竹艺的传承与推广提供了新的路径。     

就诊等待服务APP适老化设计研究

目的 将数字化服务融入老年患者就诊流程，建立适老化就诊等待服务系统，在APP开发设计研究中实现软件流程优化。方法 依据ERG理论对老年患者在就诊等待过程中的需求点进行分类整理和层次划分。调研目标用户将分析结果融入服务设计理论，为指导软件开发所涉及的医院就诊流程、用户需求痛点，提出系统性的解决策略。基于交互设计原则展开APP界面设计。结论 构建了以老年患者为中心的就诊等待服务系统，帮助提升其等待过程中的自我效能。完善了基于产品使用方式层级的适老化就诊等待服务APP设计策略，为适老化、数字化产品研发提供了新思路;最终产出APP设计实例，提高了老年群体社会参与度，鼓励老年患者自主就诊，帮助其更加轻松地享受信息化时代带来的红利。     

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。     

疫情下电磁场理论课程的网络教学

本文主要总结了新冠疫情期间作者的电磁场理论课程在线教学经验。对比分析了录播和直播的优缺点后,选择录播教学方式。基于超星网络教学平台,展示了录播网络教学的具体措施,包括网上答疑和学习效果检查以及在线批改作业等。给出了网络教学可以为线下教学继续使用的方法和手段,为疫情结束后的正常教学提供了新的网络教学补充措施。     

Probabilistic learning on manifolds (PLoM) with partition

The probabilistic learning on manifolds (PLoM) introduced in 2016 has solved difficult supervised problems for the “small data” limit where the number N of points in the training set is small. Many extensions have since been proposed, making it possible to deal with increasingly complex cases. However, the performance limit has been observed and explained for applications for which N is very small and for which the dimension of the diffusion-map basis is close to N. For these cases, we propose a novel extension based on the introduction of a partition in independent random vectors. We take advantage of this development to present improvements of the PLoM such as a simplified algorithm for constructing the diffusion-map basis and a new mathematical result for quantifying the concentration of the probability measure in terms of a probability upper bound. The analysis of the efficiency of this extension is presented through two applications.     

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。