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1.
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。  相似文献   
2.
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.  相似文献   
3.
基于加权Ashby选材法及车门结构设计关键性能分析,总结了与质量,成本相关的材料效率计算公式,并分别绘制了材料的密度-弹性模量、密度-屈服极限、对数形式密度成本-弹性模量、对数形式密度成本-屈服极限Ashby图,通过区域划分建立了相应的评分体系。根据所得材料效率,结合专家评分方法,获得了备选材料库中每种材料子性能的得分以及材料综合性能得分,再根据得分结果选出最佳材料设计方案。结合具体车门外板结构对材料方案进行了抗凹性能验证,结果表明此方法对车门外板的选材设计具有重要的指导意义。  相似文献   
4.
溢流是钻井作业中最常见的事故之一,如果对溢流监测与诊断不及时,可能导致严重的井控风险,甚至井喷。钻井现场监测数据较多,直接采用这些数据作为溢流诊断模型的输入会增加模型的复杂度,影响模型的准确率,并且在诊断模型建立过程中存在溢流样本数据标记代价较高的问题。为此建立了基于核主成分分析-半监督极限学习机(KPCA-SSELM)的钻井溢流诊断方法。首先利用核主成分分析(KPCA)算法对钻井各参数进行信息整合,提取其主成分以反映原数据的核心信息,然后选用半监督极限学习机(SSELM)算法进行模型训练,最后利用现场钻井数据与SSELM和KPCA-ELM等模型进行对比实验,验证模型的有效性。结果表明,基于KPCA-SSELM的模型较其他模型具有较高的溢流诊断率及模型泛化能力,采用半监督极限学习机算法能够在钻井数据标记样本比较少的情况下充分挖掘无标签样本所包含的信息训练网络,进一步提高模型的性能,具有很好的应用前景。  相似文献   
5.
朱佩佩 《电讯技术》2022,62(3):342-347
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。  相似文献   
6.
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。  相似文献   
7.
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.  相似文献   
8.
9.
云岳  代欢  张育培  尚学群  李战怀 《软件学报》2022,33(12):4590-4615
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.  相似文献   
10.
针对工业控制系统流量数据存在特征冗余及深度学习模型对较小规模数据集检测能力较差的问题,提出了一种基于特征选择和时间卷积网络的工业控制系统入侵检测模型。首先,对源域数据集的异常特征和样本不平衡数据进行处理,提高源域数据集质量。其次,针对流量数据的特征冗余,利用信息增益率和主成分分析法构建IGR-PCA特征选择算法,筛选出最优特征子集实现数据降维。然后,根据工业控制系统流量数据的时间序列特性,在较大规模的源域数据集上,利用时间卷积网络(temporal convolution network,TCN)对时间序列数据优异的处理能力,构建源域时间卷积网络预训练模型。最后,在较小规模的目标域数据集上,结合迁移学习(transfer learning,TL)微调策略,获取源域样本数据的流量特征,构建目标域TCN-TL模型。利用公开的工业控制系统数据集进行实验测试,实验结果表明:流量数据经本文特征算法处理后,相较于其他方法,在降低数据维度减少计算量的同时仍具有良好的检测效果;在较大规模的源域数据集和较小规模的目标域数据集上,本文模型均取得了良好的检测效果,在目标域中利用迁移学习微调策略能够学习到源域中的知识,模型检测准确率为99.06%,在训练时间对比中,本文模型训练时间消耗更少,具有更好的泛化能力,能够更好地保护工业控制系统安全。  相似文献   
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