基于DM642的图像采集系统设计

本文采用了TI公司高性能多媒体DSP处理器DM642,设计了一种实时图像采集和处理系统,该系统能够同时实现4路视频输入及一路视频输出功能,并且能够进行复杂的运算实现图像和视频压缩等。     

基于S3C2440的音频播放器设计

本文设计了一种应用于嵌入式系统的音频播放器,该播放器采用的硬件系统是具有ARM920T内核的16／32位多功能、低功耗的嵌入式处理器S3C2440。通过按键驱动程序的编写以及对madplay的移植来实现音频播放器的播放、暂停、停止等功能。     

基于Easy5509的音频采集系统的实现

本文介绍了一个基于DSP Easy5509的语音信号采集和回放的系统。该系统利用5509板上的I^2C模块对语音编解码芯片TMS320AIC23进行控制完成语音数据的采集，通过McBSP传送语音数据。     

基于二分图卷积表示的推荐算法

随着数据驱动智能技术的快速发展,个性化推荐算法及相关应用成为了研究热点。推荐可视为将用户与物品进行匹配的问题,但用户与物品之间存在的语义差距不便于两者之间的直接匹配。现有的许多基于深度学习的推荐算法采用的思路都是将不同空间中的实体映射到统一潜在语义空间,利用其嵌入表示来进行匹配度计算。随着网络表示学习方法的出现,由于用户和物品的交互可构成二分图,用户和物品的嵌入表示可被视作二分图节点表示,许多基于二分图节点表示的推荐算法被提出,但现有算法仍难以对高阶交互信息进行有效提取。针对这一问题,文中提出了一种基于二分图卷积表示学习的推荐算法BGCRRA(Bipartite Graph Convolution Representation-based Recommendation Algorithm)。该算法首先将用户和物品交互视作二分图,然后通过实现自适应融合多阶、多层次的图卷积模型来对节点进行嵌入表示,最后计算用户和物品的匹配度,并实现推荐。文中在3个公开的数据集上进行对比实验,通过将该算法与当前表现优异的算法进行HR和NDCG(Normalized Discounted Cumulative Gain)指标的比较分析,验证了所提推荐算法的有效性。