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学生表情逐渐成为感知学生状态的重要途径,因此准确的识别学生表情因具有重要价值而受到广泛的关注.本文针对学生表情识别这一问题,提出基于数据融合与迁移学习的识别模型,该模型融合3个数据集,以解决学生表情数据缺乏与多样性问题,同时引入迁移学习来提升预测精度.在数据集及实际学生表情图像上的实验结果表明,本文提出的模型可以准确识别学生表情,提升了预测精度. 相似文献
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短视频剪辑技术是一种重要的媒体技术.随着媒体融合时代的到来,尤其是短视频平台的兴起,短视频剪辑技术得到越来越多短视频创作者的研究与运用.在媒体融合视角下,短视频剪辑技术愈发多元,成为对视频艺术的广泛探索.短视频属于视听传达的范畴,需要利用有趣的画面及精细的设计,以达到言之有物的境界.据此,为使短视频能够更加清晰、富有美感,必须利用短视频剪辑技术,对视频内容进行精炼和再创造,以达到传达艺术和适应市场的要求.基于此,在媒体融合视角下,探讨短视频剪辑技术的特点及原则,并以FFmpeg为基础进行实例分析,以供参考. 相似文献
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本文介绍了现在流行的网络直播相关技术和协议,并以新冠疫情期间的多方直播连线应用为例介绍了网络直播连线技术在电视采访类节目的应用,比较了基于浏览器即时通讯技术WebRTC的三种架构及各自的优势。 相似文献
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闫旭 《卫星电视与宽带多媒体》2021,(4):3-4
现如今我国由于国家地位在不断提升,经济实力也在飞速的发展,从而促进了科技的发展,我国的通信公司正在慢慢的向5G互联网方向移动。如果想要快速让我国的5G技术走向世界,只有不断创新和发展互联网技术,只有发展才可以迎合人们生活和日常学习对网络的需要。本文主要对5G技术的特点和优点进行了分析研究,并探讨了5G通信技术与广电光纤网络融合发展方向。 相似文献
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近年来,神经网络在语音识别、计算机视觉、自然语言处理等领域都取得了良好的进展.大量的神经网络被部署于诸如手机、摄像头等依赖电池或太阳能供电的小型设备.但神经网络参数量大计算复杂,需占用大量计算资源并消耗电能,从而限制了其在资源受限平台上的应用.学术界和工业界逐渐关注于神经网络的高能耗问题.神经网络轻量化方法可以有效地减少参数数量、降低参数精度或优化计算过程从而降低神经网络能耗.本文从能耗优化的角度梳理了神经网络能耗估算方法和神经网络轻量化方法的基本思路,综述了近年来该领域主要研究成果,并提出了能耗估算和能耗优化的神经网络轻量化方法存在的挑战及进一步研究的方向.其中神经网络能耗估算方法包括测量法、分析法和估算法.能耗优化的神经网络轻量化方法包括剪枝、量化、张量分解和知识蒸馏.对于进一步研究方向我们认为,首先需要建立可自适应网络类型的能耗模型;然后需要考虑平衡精度和能耗的轻量化方法.其次需要实现硬件平台可泛化的轻量化方法;最后开发搜索空间可约束的轻量化方法. 相似文献