基于CNN的人体姿态识别

姿态识别是人机交互中重要的研究课题之一，随着机器学习与神经网络的发展，研究的方式和成果趋于多样化，姿态识别的应用价值也日趋广泛。本文通过构建卷积神经网络模型，该模型共有11层，在对采样的数据集中5种人体姿态进行卷积与池化操作，最后进入全连接层进行分类，从而完成对数据集的训练和识别。结果显示，相较于机器学习方法，该模型的识别性能更加优秀，且免去了复杂的特征提取方式设计，让网络自身提取特征进行识别分类，效果更好。     

PVC耐辐照材料的制备及性能研究

通过添加耐辐照助剂制备了用于辐照灭菌的医用PVC材料,考察了添加耐辐照助剂的PVC材料经过辐照、老化后的力学性能和黄色指数,并与未添加耐辐照助剂的PVC材料进行了对比.结果表明,耐辐照改性的PVC具有更低的黄色指数和更稳定的拉伸性能.