眼动-语言跨模态共指消解方法

跨模态共指消解是根据人员交互意图对自然图像中所指目标的定位任务,作为智能人机交互领域的关键技术之一,能够应用于抢险救灾、家庭服务或养老助残等场景。现有的目标指代方法一般采用单模态信息表现人类意图,例如语言或者眼动等,然而单一的模态用户输入只能够传达有限的交互信息,难以实现自然而智能的人机协同。本文针对这一问题,同时融合眼动和语言信息,建立了跨模态共指消解模型,利用多种模态信息的优势互补,实现人类意图所指目标的图像定位任务。设计了对比试验,验证了本文提出的眼动-语言跨模态的融合方法性能优于单模态的输入形式。     

一种选优排序方案及模型的探讨

本文以多条件多因素的选优排序问题为背景，利用层次分析法给出了一种科学的选优方案及模型。     

具有不确定未知界的相似组合系统的鲁棒自适应跟踪控制

讨论一类具有相似结构的不确定组合系统的鲁棒自适应跟踪问题。针对系统的不确定性界和扰动界完全未知的情形，首先从理论上证明了可设计鲁棒自适应分散跟踪控制器，确保受控系统的输出渐近跟踪参考模型的输出；进而从工程实际的角度，给出了确保受控系统输出实用跟踪参考模型输出的鲁棒自适应分散跟踪控制器的设计方案。     

面向算法选择的元学习研究综述

随着人工智能的快速发展,从可行的算法中选择满足应用需求的算法已经成为各领域亟待解决的关键问题,即算法选择问题。基于元学习的方法是解决算法选择问题的重要途径,被广泛应用于算法选择研究并取得了良好成果。方法通过构建问题特征到候选算法性能的映射模型来选择合适的算法,主要包括提取元特征、计算候选算法性能、构建元数据集以及训练元模型等步骤。首先,阐述基于元学习的算法选择概念和框架,回顾简述相关综述工作;其次,从元特征、元算法和元模型性能指标三方面总结研究进展,对其中典型的方法进行介绍并比较不同类型方法的优缺点和适用范围;然后,概述基于元学习的算法选择在不同学习任务中的应用情况;继而,使用140个分类数据集、9种候选分类算法和5种性能指标开展算法选择实验,对比不同算法选择方法的性能;最后,分析目前存在的挑战和问题,探讨未来的发展方向。     

关于军事工程院校实施素质教育的思考

本文以素质教育为出发点,全面论述了军事工程院校人才培养模式.提出了军事工程院校学员的素质包括政治素质、工程素质、军事素质、人文素质、身心素质.在这些素质中政治素质是灵魂,工程素质是主体,军事素质、人文素质、身心素质是基础.军事工程院校要全面发展素质教育,创造素质教育的环境.     

一种选优排序方案及模型的探讨

本文以多条件多因素的选优排序问题为背景，利用层次分析法给出一种科学的选优方案及模型。