神经网络语音识别技术应用研究

本文通过描述语音特征参数求取方法和典型神经网络的学习过程，阐述了采用人工神经网络技术进行语音识别的基本原理，并给出了一个神经网络语音识别技术在语音控制媒体播放系统中的应用实例。     

基于密集轨迹和光流二值化图的行为识别算法

针对改进的密集轨迹算法（improved dense trajectories,iDT）提取的轨迹数量较为庞大的问题,提出了一种轨迹滤除方法。密集采样兴趣点,利用光流图计算每个兴趣点下一帧的位置进而组成轨迹,对每帧光流图进行最大值归一化以及二值化,得到光流二值化图,以此反映该点的运动是否相对显著。利用光流二值化图统计轨迹上各点的有效性从而判断轨迹是否满足有效条件,并将不满足条件的轨迹滤除,得到提纯的轨迹。为了验证算法的有效性,使用了行为识别领域的常用数据集KTH和UCF sports对算法进行验证,实验结果表明,该算法能在保证准确率的同时减少轨迹数量,并且计算量较小。     

基于BIM技术的施工总承包项目精益建造模式研究

建筑信息模型(BIM)和精益建造(LC)作为两大新型建造管理技术,是建筑业变革性发展的战略模型和支撑体系。对精益建造体系下BIM平台功能的集成支持作用进行研究;从施工总承包角度出发,构建基于BIM技术的总承包项目精益建造实现机制,并结合总承包项目实例探讨其工作效率和应用价值。     

基于全寿命周期的BOO项目合同体系管理研究

从合同签订阶段、合同类别及项目利益相关者间的委托代理关系三个角度展开分析,构建基于全寿命周期的BOO项目合同体系。在此基础上,构建BOO合同体系管理信息库,通过借助合同信息管理软件对基于全寿命周期的BOO合同体系进行动态跟踪管理,旨在协调各合同间的传导关系,实现BOO项目的多赢。     

城市建设投融资机制创新研究

本文提出城市建设投融资机制创新整体推进思路及实施框架,并研究基于可持续发展的城市建设投融资机制的资金来源、市场运作及其长效保障机制,为我国城市建设投融资机制的改革与完善提供借鉴。     

基于梯度提升回归树的城市道路行程时间预测

为了提高行程时间的预测精度,在考虑时间序列相关性的同时,分析相邻路段的空间相关性对于行程时间的影响,并提出基于梯度提升回归树模型的城市道路行程时间预测方法.对车牌识别设备获取的实际数据进行预处理,并提出相应的补全算法以解决数据缺失问题,建立完整的历史数据集.通过分析各影响因素与行程时间的相关性,构建特征向量.为了能更好地理解模型,通过梯度提升回归树模型输出各变量对于预测结果的重要度.利用实际数据对模型进行评估,预测行程时间的平均绝对误差百分比,约为10.0%.与SVM、ARIMA等方法相比,所提方法具有较高的精度.