基于深度学习的多模态融合图像识别研究

基于深度学习的方法,利用多模态信息融合技术,将汽车等目标的声音、图像信息融合,用于对测试目标的判断.利用改进Inception网络对图像识别技术展开研究,分别比较了单纯图像信息情况的辨识、单纯声音信息情况的辨识,以及多模态融合情况下的辨识.通过试验分析和比较,证明该方法可以有效提高用户的图像识别能力,将特种车辆的平均识...     

基于混合学习模式的多模态学习分析机制探究

教育信息化的飞速发展促进了混合学习的应用与推广，推动了教学模式的革新，同时也产生了海量的多模态学习数据。通过对混合学习的多模态学习分析数据来源、数据特征和应用场景的分析，结合数据采集、处理和分析技术，构建了混合学习的多模态学习分析流程，分析了多模态数据与学习测量任务之间的关系，以实现对学习者学习过程的全面分析和精准评价，帮助教师和学习者更好地调整教学计划和学习策略，提高教与学的效率，并为后续相关研究的开展提供理论参考。     

智慧教育背景下多模态混合式教学模式探究

疫情背景下的“停课不停学、停课不停教”推动各高校陆续给出在线授课方案。在新形势下,教师如何进行网上授课,如何准备和选择最佳的在线教学资源、平台、工具,如何更有力地组织线上“混合式教学”,是机遇也是挑战。该案例以“数据库原理”课程为例,基于超星尔雅智慧教学平台,借助于多模态理论及多模态教学思想,构建以线上线下动态教学结构为核心,以开放性、多模态学习环境为全方位支撑的智慧教育背景下的线上多模态混合式教学。     

基于多模态融合的全媒体新闻智能编目系统设计

全媒体新闻中包含影像、字幕、语音、人物等多模态信息,已有的计算机编目系统常对单模态信息进行处理,生成的编目信息不够全面和准确.本文提出一种基于多模态融合的全媒体新闻智能编目系统,它通过多模态媒体内容统一表征与融合理解的核心算法来自动化生成拆条标记、影像描述、关键词、场景分类标签等关键信息,实现对新闻内容的全流程智能编目...     

基于多模态深度学习的流量分类识别方法

针对流量分类效果与实际情况存在偏差的问题,首先将多模态深度学习运用在流量分类中,通过利用多模态之间的互补性,剔除模态间的冗余,从而学习到更好的流量数据特征表示.然后,提出了一种基于多模态流量数据的检测和分类方法,对同一流量单位的不同模态输入分别采用卷积神经网络(Convolutional Neural Networks...     

多模态医学图像融合技术概述

介绍多模态医学图像融合的意义和多模态医学图像融合的方式，重点介绍多模态医学图像融合的实现及主要的医学图像配准方法，并讨论了目前的多模态医学图像融合方法中存在的主要问题，直观地从整体上阐述多模态医学图像融合技术。     

基于多模态深度学习的信号调制识别

信号调制识别技术在民用和军事领域都有重要应用。当前信息化战场中,由于各类雷达、通信、导航、电子战武器等信息辐射源的数量愈来愈多,调制形式也日益多样化,信号密度愈来愈大,战争电磁环境日趋复杂化,传统的信号调制识别技术已无法适应。因此,提出基于深度学习的AlexNet网络和复数神经网络,同时采用多模态特征融合和模型融合技术,融合信号统计图域和信号I/Q波形域的多模态信息,实现信号调制识别。仿真结果表明,所提方法的识别精确度在不同信噪比下均优于单模态识别方法和未采用多模态协同融合框架的方法。     

基于VR的大型企业智慧学习云系统设计

大型企业人才培养因受参训人员分布广、业务流程变化快、讲师专业层次不齐等因素影响,导致培训效果难以落地,人才发展无法支持企业战略目标实现。基于VR的智慧学习云系统将不同人才梯队各岗位的培训场景内容智能聚集起来,建立企业个性化场景培训智能云服务中心;通过智能分析学员日常工作行为,根据企业所需的人才素养,自动匹配本组织内部所萃取的各类业务领域的工作内容、方法、技能等学习场景,形成动态的学习路径图;学员多路径登录云端,在智能个性的学习助理指导下,通过VR等方式进行场景化交互式学习,并可以获取学习过程中数据分析的成长建议。     

突发事件应急系统智能移动终端功能设计

丈中主要论述Windows Mobile平台上智能手机的开发与应用,介绍自主研发的一种应急系统,通过整合创新,实现GPS与GIS信息定位、拍摄和Ftp传输等功能.通过GPRS或Internet网络,将文件扣数据传送到指定的Ftp服务器上去,实现快速而且高效的应急反应,并在实际应用中取得了成功.     

多模态特征融合的网络安全态势评估

针对网络安全监测设备信息来源单一以及预警质量较低等问题,文中提出了融合多种数据来源的网络安全态势评估方法。通过引入Endsley模型和Agent理论,构建了网络安全态势的NSSA框架。利用径向基神经网络的思想,通过消除多余噪声与无关信号实现多源异构数据的融合,从而提出具有多模态特征融合的网络安全态势评估方法。MATLAB仿真结果表明,与传统的BP神经网络相比,文中提出的网络安全态势评估方法具有更好的学习能力和泛化能力。     

基于松弛Hadamard矩阵的多模态融合哈希方法

哈希作为一种有效的数据表征技术,已经在应对爆炸式增长的多媒体数据中扮演了重要的角色.它由于低存储和高效率的优势,在多媒体检索领域受到了越来越多的关注.目前多模态哈希学习方法在多媒体检索任务中得到了较好的研究和发展.然而,多数的方法通过编码特征的内积重构成对相似度来保持原始数据的结构信息,但是带来较复杂的优化问题.此外一...     

基于云边融合技术的智能停车场系统

为解决日益增加的车辆与停车场车位的供需不均衡问题,解决车主出行时寻找停车位的烦恼,文中开发了一种基于云边融合技术的智能停车场系统。该系统的重点在于通过超声波探测的方法来检测车位状态,利用一种基于云端远程技术的方法实现对车位信息的远程在线查询,同时提取服务器数据,通过手机APP端的设计和数据处理来展示停车场的车位信息,使车主准确把控停车场的车位情况,达到设计的目的。     

基于机器学习技术的LTE网络智能优化系统设计

当前LTE网络中各设备厂家通用配置参数和私有无线参数总和已超过8000余个,仅依靠人工经验很难进行精细配置和优化,而且在各类无线场景下的参数配置与网络质量的相关性十分复杂。因此,本文通所描述的工具,通过使用机器学习技术中成熟的个性化推荐算法,让计算机能够自动进行不同无线场景的关键特征提取和分析,从而对LTE小区结构进行特征画像,并在各种精细化的特征场景内进行网络质量多维度评价,实现自动化挖掘和学习各个场景下的局部参数最优配置,并进行平台固化和网优经验共享。同时,基于协同过滤算法,还可按照精细场景特征进行小区粒度参数经验值的自动化学习、推荐和自动设置。逐步建立和完善LTE现网优秀配置经验库,可用于各省一线优化人员充分借鉴已充分优化地区的LTE配置经验,大幅提升各省LTE参数配置效率和准确性     

基于IC卡的高校实验室智能管理系统设计

本文利用非接触式IC卡和计算机网络信息管理技术设计出了一套的高校实验室智能管理系统,该系统主要能完成学生的身份认证和考勤、实验项目的网络化数据管理和各类实验教学评估用的综合统计报表,有效地解决了人工管理的工作量大、维护困难等问题.该方法强化和提高了实验室管理水平,为教学体制改革和重点实验室建设提供了建议和参考.     

基于RFID技术的智能考勤系统设计

射频识别系统技术(RFID)能实现自动识别和非接触式通信,具有快速识别、零磨损、环境干扰小、使用年限长和功耗低等特点,文章研究并设计了基于RFID技术的智能考勤系统。系统通过RFID技术,对电子标签进行识别,从而实现对考勤人员的简单快速地自动签到和离开的记录,同时通过PC终端对考勤人员的人数、迟到和缺旷的统计,并且保存在PC电脑上,可以实时显示并调用查看。为考勤节约了人力、物力。在生活生产上有着较好的实用价值。     

基于嵌入式技术智能灌溉系统设计

针对灌溉水利用系数较低,文中提出一种基于嵌入式智能灌溉控制系统。依托无线传感器网络采集灌区作物需水信息,汇聚到网关节点发送给主控中心,中心主机根据信息确定灌溉状态并计算灌水量,控制灌溉设备工作实现智能灌溉;依托Internet管理员有权对系统远程管理,满足了规模化灌溉的需求。根据示范区观测,灌溉水利用系数由原来的0．6提高到0．9。系统结合了无线传感、计算和网络通信技术,解决了精确农业亟待解决的关键技术问题。     

基于物联网的智能植物生长系统

文章提出一种植物智能种植系统,能远程实时监测和查询植物生长的温湿度、光照和土壤湿度这些环境参数,能根据植物环境参数远程终端控制或自动实现浇水、补光和通风。