音乐喷泉系统的可视化设计及实时仿真

介绍音乐喷泉系统的结构设计思路。针对传统的音乐喷泉系统的缺点和实际存在的问题,提出了分级控制的思路和实现方法,详细论述了音乐喷泉的控制码（造型码）的可视化编程以及音乐喷泉造型的实时仿真,并用当前流行的当前流行的编程工具ＶＢ加以实现。系统集声音动画于一体,充分展现了多媒体体技术和音乐喷泉的魅力。     

基于网络和Linux的机器人仿真和监控系统

本文介绍了一种新的基于网络的机器人仿真、监控系统, 该系统运行于Linux操作系 统的PC机上,采用OpenGL图形库进行开发,能够实时模拟机器人的运动,并且通过网络与机 器人控制器进行通讯,能够实时接收机器人控制器发来的状态数据,将它们动态地以三维模 拟方式显示或者将其存储起来以备将来分析,用户能够动态地监视机器人的运动状态,在必 要时对机器人的动作进行控制．     

GPRS在移动多媒体应急指挥系统中的设计与实现

本文提出了一种基于GPRS/GPS/GTV-100的移动多媒体应急指挥系统。系统采用GPS动态定位、GPRS双向数据传输、GTV-100微波设备实时传输音和视频;采用无线通讯和控制,保证了系统的灵活性和机动性。文中对指挥系统的组成及原理进行了介绍,对如何应用Motorola G20模块构建GPRS网络通信及控制中心通信模块的设计进行了阐述;最后分析说明明了如何采用G20、GSU-36和GTV-100进行车载移动终端的硬件设计实现。不同环境下进行的大量实地测试表明,系统工作稳定,效果良好。     

Cu/SiO2纳米复合气凝胶的制备与表征

采用含铜硅酸乙酯(CuTEOS)进行溶胶-凝胶反应来制备高Cu含量的Cu/SiO2纳米复合气凝胶,复合气凝胶中的Cu含量可在小于66%(质量分数)的范围内调节.研究了水量、催化剂浓度、溶剂量及含铜硅酸乙酯的组成对溶胶-凝胶过程的影响.本研究中Cu/SiO2纳米复合气凝胶中粒子粒径大部分小于25nm,其孔径小于50nm,比表面积在400～650m2/g范围内.     

聚甲基丙烯酰亚胺(PMI)泡沫制备及结构表征

以甲基丙烯酸、甲基丙烯腈和甲基丙烯酰胺为主要单体原料,在适当的发泡剂存在下,以过氧化物为引发剂引发单体共聚,制得甲基丙烯酸-甲基丙烯腈-甲基丙烯酰胺共聚物,并在高温下进行发泡和环化反应,制得聚甲基丙烯酰亚胺(PMI)泡沫,并表征了PMI泡沫的结构.     

基于增强现实的机器人远程控制系统研究

虚拟现实技术的应用使远程控制系统得到发展,增强现实技术是虚拟现实技术的拓展,它将计算机生成的虚拟物体叠加到用户感知的真实世界中.提出并实现了一种基于增强现实的机器人远程控制系统,并就其结构和关键技术进行详细的说明,实验及运行结果表明该系统能有效地改善人机交互能力,并能提高远程控制的精度.     

基于OAI协议的数字资源互操作平台

结合"基于OAI协议的数字资源互操作平台"项目,重点介绍了项目开发过程中,在OAI协议本土化方面所做的工作.主要讨论了以下几方面的内容:对资源集成方案常用架构的细化和改进;在数据请求指令方面的完善;在DP注册和SP数据采集方面的改进;在资源使用方面的改进和完善.通过在上海年华项目中的成功运用,验证了所提方案的有效性.     

基于卷积神经网络的结构化非平衡数据分类算法

卷积神经网络具有高效的特征提取能力和较少的参数量,被广泛应用于图像处理、目标跟踪、自然语言等领域。针对传统分类模型对于结构化非平衡数据分类效果较差的问题,提出一种基于卷积神经网络的二分类结构化非平衡数据分类算法。设计结构化数据处理算法Data-Shuffle,将原始非平衡一维结构化数据转换为三维数组形式的多通道非平衡数据,为卷积神经网络提供更多的特征值,通过改进的VGG网络构建适合非平衡数据的网络结构卷积组,以提取不同的特征。在此基础上,提出更新权重加权采样算法UWSCNN,在每个迭代次数之后,根据模型的训练结果对易错样本进行重新加权,以优化训练结果。在adult、shoppers和diabetes数据集上的实验结果表明,相比逻辑回归、随机森林等传统机器学习模型,所提的Data-Shuffle算法的F1值提升了1%~19%,G-mean提升了2%~24%,相比SMOTECNN、BSMOTECNN、SMOTECNN+CS等采样算法,所提的UWSCNN算法对非平衡数据的分类效果提升了1%~13%,有效提高模型对非平衡数据的分类性能。     

基于粒子滤波与改进水平集的人手跟踪

提出一种基于肤色信息的改进水平集分割算法,给出整个算法的推导和实现过程,实现复杂背景下的精确人手轮廓分割,在进行人手跟踪时,使用粒子滤波对手的位置和大小进行跟踪,并用跟踪结果初始化水平集函数,以此加快轮廓曲线的收敛速度,获得手的轮廓后,对指尖位置进行定位。实验结果表明,该算法能够在复杂背景下实时、准确地跟踪人手轮廓和指尖位置。     

视觉目标的识别及跟踪技术的研究

结合应用的需要,通过对一些传统算法的修改优化,提出完整的视觉目标的识别算法。该算法利用图像处理方法,对外框和其中特征点进行计算。并在目标跟踪技术上,提出了一种基于可预测的搜索窗口的方法,实验证明,这加快了目标跟踪算法的处理速度,算法能提供优秀的跟踪检测并实时处理。