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无人驾驶技术是指车辆在任意环境和道路条件下,由无人驾驶系统控制车辆完成行驶任务的技术.工程机械作业环境恶劣,部分作业任务具有高度重复性,工程机械无人驾驶可有效降低驾驶员作业的风险,节约劳动力成本,提高作业效率.为实现电动工程机械的无人驾驶,针对电动工程机械的控制特性,采用基于摄像头的端到端决策系统.考虑到工程机械作业场景的特殊性,提出一种新型语义分割网络,该网络可实时融合由摄像头获取的空间特征,缩短图像处理时间,减少系统内存占用.通过在Udacity模拟器中测试发现,该系统可平稳完成模拟驾驶任务.搭建电动履带挖掘机无人驾驶综合试验平台,在非结构化道路上进行无人驾驶试验,试验结果表明,试验车可安全完成直线行驶、转弯任务,在小角度回正中具有较好的控制特性,为后续基于多摄像头的工程机械复杂工况识别与决策系统奠定基础. 相似文献
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随着科学技术的快速发展与进步,当今社会要求学生学习知识水平越来越高,要求其学习范围更为广泛。因此目前学生仅依凭英语课堂学习还远远不够,很多时候根本无法适应社会发展的需要,所以培养学生自学能力就显得非常重要。由此提出开发一款英语自学系统为英语爱好者提供自学英语平台。文章立足于Web网络,依托B/C结构,应用ASP.NET和数据库进行相互融入技术;然后从功能模块,数据库等设计详细分析本系统设计;最后从聊天室、BBS论坛、以及留言板等方面来实现本系统的在线沟通与交流,从而完成了本系统研究。该系统不但能使学生学习英语不受时空限制,而且对于提升他们学习英语效果与使用英语能力均有很大帮助。 相似文献
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在金隅集团和金隅冀东水泥公司坚强领导下,天津金隅振兴公司党委始终坚持党的领导,加强党的建设,深入学习贯彻习近平新时代中国特色社会主义思想和十九届历次会议精神,树牢“四个意识”,坚定“四个自信”坚决做到“两个维护”。 相似文献
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命名实体识别的目的是识别文本中的实体指称的边界和类别。在进行命名实体识别模型训练的过程中,通常需要大量的标注样本。本文通过实现有效的选择算法,从大量样本中选择适合模型更新的样本,减少对样本的标注工作。通过5组对比实验,验证使用有效的选择算法能够获得更好的样本集,实现具有针对性的标注样本。通过设计在微博网络数据集上的实验,验证本文提出的基于流的主动学习算法可以针对大量互联网文本数据选择出更合适的样本集,能够有效减少人工标注的成本。本文通过2个模型分别实现实体的边界提取和类别区分。序列标注模型提取出实体在序列中的位置,实体分类模型实现对标注结果的分类,并利用主动学习的方法实现在无标注数据集上的训练。使用本文的训练方法在2个数据集上进行实验。在Weibo数据集上的实验展示算法能从无标签数据集中学习到文本特征。在MSRA数据集上的实验结果显示,在预训练数据集的比例达到40%以上时,模型在测试数据集上的F1值稳定在90%左右,与使用全部数据集的结果接近,说明模型在无标签数据集上具有一定的特征提取能力。 相似文献
7.
人机对话中小样本学习场景下的意图识别和槽填充,是自然语言处理的一个重要课题.本文采用基于度量学习的方法,通过计算query set中的样本与support set中样本的距离,寻找距离最近的类别样本作为分类标签,同时将两个任务联合进行训练,用以提升模型的效果.从实验结果中可以得出,本文提出的Fine-tune方法,对意图识别和槽填充任务都有一定的帮助和提升.胶囊网络在意图识别中也起到了一定的效果,可以帮助去除一部分无关信息,但对槽填充任务的帮助不明显;而任务自适应的投影网络,可以更好地将不同类的向量分开,提升了两个任务的性能. 相似文献
8.
针对年龄变化对人脸识别率影响的问题,结合生成式对抗网络(Generative Adversarial Network,GAN)与深度特征迁移提出一种跨年龄人脸生成方法DFM-GAN(Depth Feature Migration GAN),并进行跨年龄模拟人脸验证实验研究。首先通过卷积编码器将真实样本映射到特征向量,然后利用反卷积生成器将向量投影到独热编码年龄条件下的人脸集合,通过在特征空间中迁移数据库样本人脸纹理风格、语义特点等属性,模拟生成待检人员在不同年龄段的面部图像,减少与数据库样本之间的差异性。同时通过高斯边缘模糊的方法对样本数据集做预处理,引入边缘提升对抗损失函数,使生成图像具有更为清晰的边缘,对生成图像进行局部颜色直方图匹配,增加对比度,达到提高跨年龄人脸识别性能的目的。进行了单样本不同年龄实验与指定年龄多样本实验,以人脸相似度与人脸距两项指标进行实验测量,结果表明:跨年龄数据样本经过DFM-GAN生成后的人脸图像,相似度平均提高了19.24个百分点,人脸距离平均减少了0.451,在跨年龄人脸识别方向具有较好的可行性和一定的实际意义。 相似文献
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糖尿病视网膜病变是世界上致盲率最高的眼科疾病,早期诊断可以显著降低患者失明的概率。深度学习方法可以提取医学图像的隐含特征,并完成图像的检测任务,因此应用深度学习实现糖尿病视网膜病灶检测成为研究热点。主要从数据集介绍、全监督检测方法、非完全监督检测方法、小样本问题的处理和模型可解释性五个方面进行详细总结,重点整理各类方法的基本思想、网络结构形式、改进方案及优缺点总结等内容,结合当前检测方法所面临的挑战,对其未来研究方向进行展望。 相似文献
10.
社区检测(community detection)任务一直是数据挖掘领域的一个研究热点,近年来,深度学习和图链接数据呈现出多样化和复杂化的发展趋势,层次(Hierarchical)社区检测逐渐成为研究的焦点.层次社区检测任务的目标是,在将同质图中相似的节点聚集到社区中的同时,学习社区之间的层次结构关系,以更好的理解图数据结构.社区间层次关系的引入给社区检测算法带来了更复杂的建模挑战.针对该任务,已经有一些有效的启发式的方法被提出,但是受限于社区分布形态的简单假设和离散的优化学习方式,它们无法描述更复杂的图链路数据,也无法和其它有效的连续优化算法组合获得更好的结果.为了解决这个问题,本文首次尝试建模复杂的重叠式(overlapping)层次社区结构,提出简洁的节点嵌入和社区检测双任务优化模型,通过梯度更新的方式来灵活地探索节点和重叠式层次社区的隶属关系.在学习过程中,我们可以分别获得节点和社区的嵌入表示,以应用于丰富的下游任务. 相似文献