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目的 行为识别在人体交互、行为分析和监控等实际场景中具有广泛的应用。大部分基于骨架的行为识别方法利用空间和时间两个维度的信息才能获得好的效果。GCN (graph convolutional network)能够将空间和时间信息有效地结合起来,然而基于GCN的方法具有较高的计算复杂度,结合注意力模块和多流融合策略使整个训练过程具有更低的效率。目前大多数研究都专注于算法的性能,如何在保证精度的基础上减少算法的计算量是行为识别需要解决的关键性问题。对此,本文在轻量级Shift-GCN (shift graph convolutional network)的基础上,提出了整数倍稀疏网络IntSparse-GCN (integer sparse graph convolutional network)。方法 首先提出奇数列向上移动,偶数列向下移动,并将移出部分用0替代新的稀疏移位操作,并在此基础上,提出将网络每层的输入输出设置成关节点的整数倍,即整数倍稀疏网络IntSparse-GCN。然后对Shift-GCN中的mask掩膜函数进行研究分析,通过自动化遍历方式得到精度最高的优化参数。结果 消融实验表明,每次算法改进都能提高算法整体性能。在NTU RGB+D数据集的子集X-sub和X-view上,4流IntSparse-GCN+M-Sparse的Top-1精度分别为90.72%和96.57%。在Northwestern-UCLA数据集上,4流IntSparse-GCN+M-Sparse的Top-1精度达到96.77%,较原模型提高2.17%。相比代表性的其他算法,在不同数据集及4个流上的准确率均有提升,尤其在Northwestern-UCLA数据集上提升非常明显。结论 本文针对shift稀疏特征提出整数倍IntSparse-GCN网络,对Shift-GCN中的mask掩膜函数进行研究分析,并设计自动化遍历方式得到精度最高的优化参数,不但提高了精度,也为进一步的剪枝及量化提供了依据。 相似文献
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劳动教育是我国教育制度的重要内容,对于大学生的健康成长具有重要意义,但近年来,“劳动的独特育人价值在一定程度上被忽视,劳动教育正被淡化、弱化”。劳动是践行知行合一的最佳途径,是弘扬中华传统美德的重要路径,开展劳动教育能够帮助大学生树立正确的劳动价值观,促进大学生全面健康发展。高校要加强劳动教育课程化建设,推进劳动教育师资队伍建设,加强大学生创新创业能力培养,协同政府社会家庭共建劳动实践共同体,切实加强劳动教育。 相似文献
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根据中科院江雷博士首创的“二元协同纳米界面结构理论”,中科赛纳玻璃技术有限公司(以下简称中科赛纳)率先开发出了真正意义上的、可实现工业化和满足实际需求的纳米自清洁太阳能玻璃。二元协同纳米界面材料,是指具有不同、甚至完全相反理化性质的纳米相区,在某种条件下具有相互协同作用,从而在宏观上呈现出超常界面物性的材料。该纳米自清洁太阳能玻璃的成功开发,赢得了玻璃行业众多厂家及权威专家的认可。 相似文献
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基于无线USB技术的系统开发与应用 总被引:1,自引:0,他引:1
针对无线传输的现状,介绍Cypress公司全新推出的低成本WirelessUSB LR系统的特性和基本结构;针对系统的核心芯片CYWUSB6935的特点与内部结构,为用户提供最小系统的设计思想,并简要介绍2Way网络中无线USB的数据传输过程。 相似文献
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9.
电路进化设计仿照生物进化原理,通过进化计算配置电路或系统的内部结构来获得预期的电路功能。本文简述了电路进化设计的基本原理和发展概况,通过实例说明其实现步骤和关键技术,并且讨论现存的主要问题及相关的研究方向。 相似文献
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为了优化资源的部署调度,需要考虑处理费用、传输费用,并提高云计算的性能.对云计算环境下特点进行了研究,把云计算环境下的数据部署和任务调度问题映射为处理交互图,对处理交互图进行分析、提出了多目标优化模型,并通过粒子群算法对多目标模型进行优化.仿真结果表明,该多目标优化模型和算法不但能优化处理时间、传输时间,也能优化处理费用和传输费用. 相似文献