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1.
食品加工及包装设备信息管理系统(FEMIS)的研制杜军平,康明官,周心,郭颖(北京轻工业学院自动化工程系)(北京轻工业学院化学工程系)李东,桂铁,任杰(北京市营养源研究所高技术室)根据全国食品加工及包装设备生产厂家分布广,数量多,并已形成了门类齐全的...  相似文献   
2.
3.
智能体在自然界建模中的应用研究   总被引:5,自引:0,他引:5  
给出了动物模型的智能体设计和解决方案,扩展了智能体系统的概念。应用Swarm智能体系统和Kohonen网络,给出了一个将许多地貌、植物和动物结合起来Swarm解决方案。  相似文献   
4.
基于Mobile Agent技术的主动网络管理体系结构的研究   总被引:4,自引:0,他引:4  
随着网络规模的不断扩大,为了提高网络的可靠性和管理水平,需要进一步改进原有的计算机网络管理的体系结构,而基于SNMP协议的传统管理体系已不能适应规模日益扩大网络的需要。在讨论传统的集中式网管体系结构的基础上,探讨移动Agent 技术在主动网络管理体系结构中的运用。  相似文献   
5.
引言:面向“智体”’(Agent-Oriented)的软件工程方法是面向“对象”(Object-Oriented)的软件工程方法的发展。本文论述“智体”(Agent)的概念,面向智体(Agent-Oriented)的程序设计方法。一、“智体”的概念“Agent”一词已大量出现在国内外文献中,至今尚无统一概念和标准定义。峋ent的中文译名也有多种,如:智能体、智能代理、主体、代理等。我们曾将Ag6flt译为“智能体”,基于以下二方面考虑:1.^gen士具有拟人的智施特性虽然不同的学者关于峋ent的概念和定义有所不同,但是也有共识,一般都认为Agent具有拟人的智能…  相似文献   
6.
7.
基于深度学习的三维数据分析理解方法研究综述   总被引:1,自引:0,他引:1  
基于深度学习的三维数据分析理解是数字几何领域的一个研究热点.不同于基于深度学习的图像分析理解,基于深度学习的三维数据分析理解需要解决的首要问题是数据表达的多样性.相较于规则的二维图像,三维数据有离散表达和连续表达的方法,目前基于深度学习的相关工作多基于三维数据的离散表示,不同的三维数据表达方法与不同的数字几何处理任务对深度学习网络的要求也不同.本文首先汇总了常用的三维数据集与特定任务的评价指标,并分析了三维模型特征描述符.然后从特定任务出发,就不同的三维数据表达方式,对现有的基于深度学习的三维数据分析理解网络进行综述,对各类方法进行对比分析,并从三维数据表达方法的角度进一步汇总现有工作.最后基于国内外研究现状,讨论了亟待解决的挑战性问题,展望了未来发展的趋势.  相似文献   
8.
9.
左敏  杜军平 《中国通信》2011,8(6):86-92
Internet of Car, resulting from the Internet of Things , is a key point for the forthcoming smart city. In this article, GPS technology, 3G wireless technology and cloudprocessing technology are employed to construct a cloudprocessing network platform based on the Internet of Car. By this platform, positions and velocity of the running cars , information of traffic flow from fixed monitoring points and transportation videos are combined to be a virtual traffic flow data platform, which is a parallel system with real traffic flow and is able to supply basic data for analysis and decision of intelligent transportation system.  相似文献   
10.
近期,跨模态视频语料库时刻检索(VCMR)这一新任务被提出,它的目标是从未分段的视频语料库中检索出与查询语句相对应的一小段视频片段.现有的跨模态视频文本检索工作的关键点在于不同模态特征的对齐和融合,然而,简单地执行跨模态对齐和融合不能确保来自相同模态且语义相似的数据在联合特征空间下保持接近,也未考虑查询语句的语义.为了解决上述问题,本文提出了一种面向多模态视频片段检索的查询感知跨模态双重对比学习网络(QACLN),该网络通过结合模态间和模态内的双重对比学习来获取不同模态数据的统一语义表示.具体地,本文提出了一种查询感知的跨模态语义融合策略,根据感知到的查询语义自适应地融合视频的视觉模态特征和字幕模态特征等多模态特征,获得视频的查询感知多模态联合表示.此外,提出了一种面向视频和查询语句的模态间及模态内双重对比学习机制,以增强不同模态的语义对齐和融合,从而提高不同模态数据表示的可分辨性和语义一致性.最后,采用一维卷积边界回归和跨模态语义相似度计算来完成时刻定位和视频检索.大量实验验证表明,所提出的QACLN优于基准方法.  相似文献   
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