基于多任务学习和知识图谱的面部表情识别

针对面部表情分类的模型中参数较复杂、识别准确率较低的问题,提出了一种基于知识图谱辅助识别的多任务学习算法模型（MLAM）,该模型由基于深度学习的识别模块与知识图谱嵌入模块两部分构成。首先从输入的数据中提取潜在的人脸局部表情特征,通过知识图谱实现局部表情和个体的复杂交互;然后在MLAM 模型中设计一个交叉压缩单元,关联这两个独立模块,自动学习局部表情和实体特征的高级交互,并在这两个任务之间传递交叉知识转移;最后,在FER2013和CK+的数据集上对比了同类算法,实验结果表明,该模型在上述数据集上分别得到了0.69和0.99的识别率,提高了面部表情识别准确率。     

多显示器并用提升你的工作效率

本文将告诉你如何设立、维护以及维修多台并用的显示器。那些游戏玩家和多任务工作者们,都将从多显示器并用中深深获益一下面来介绍如伺设置多显示器才能获得最好的视觉体验。     

实时多任务机制在低功耗单片机系统中的最小实现

简要介绍低功耗单片机系统的设计原则。详细阐述了实时多任务程序结构的特点以及在低功耗单片机中的一种最小实现方法。结合低功耗热能测量系统实例其具本实现过程。     

八核4G芯片MT6595支持超高清视频编解码

正最新消息,移动芯片厂商联发科刚刚正式发布全球首款真八核4G LTE手机解决方案MT6595,该平台采用四核CortexA17以及四核Cortex-A7的大小核方案,官方称支持八核同时开启,并支持超高清H.265视频编解码规格。联发科此次发布的MT6595内建四核Cortex-A17核心以及四核Cortex-A7核心,采用目前三星Exynos 5类似的big.LITTLE大小核异构多任务架构。     

一种针对依赖性周期任务的实时多核调度算法

针对软实时系统中的一类同时具有依赖性与周期性的任务,提出一种基于单行树矩阵(MST)的动态因子均衡调度算法SMD(schedule on matrix of the single tree and dynamic load factor)。该算法通过对MST矩阵的特性进行分析,将任务划分为若干并行集,再综合考虑已执行时间、任务间的依赖关系及任务最早截止时间几个要素,以动态因子的形式对任务进行实时调度。最后,还以证明的形式给出了可充分调动的任务集的充分条件,并以此为基础随机生成了测试任务集,进行了对比实验。实验表明,与文献中现有经典算法相比,新算法使处理器利用率提升近15%,任务丢失率降低2%。     

一种适用于物联网节点的高效轻量级嵌入式系统设计

物联网技术成为当前一个比较热门的研究主题,但适用于物联网传感器的嵌入式操作系统在国内未被广泛提及。本文针对嵌入式多任务程序设计所面对的问题,结合物联网传感器资源受限、低功耗等特点,探讨该类程序的一般设计方法,提出了一种基于事件驱动抢占式系统的基本实现方法,并使之顺利应用于基于MSP430物联网传感器采集节点的系统中。     

基于MVC模型的嵌入式GIS可视化集成开发环境研究

嵌入式GIS人机界面传统的二次开发模式主要 依靠调用API函数,开发工作量大,周期长。文章在深入研究了各种可视化集成开发环境的 基础上,结合现代开发模式,设计并实现了一种基于MVC模型的嵌入式GIS可视化集成开发环 境。     

融合位置信息的观点三元组情感分析模型

方面级情感分析主要有两大类任务：a)抽取任务,旨在抽取出语句中的方面词及观点词;b)分类任务,旨在分析情感极性。在这两种复合任务的基础上,针对目前方面词与观点词耦合性较差,导致分类任务出错这一问题,提出了融合位置信息的观点三元组情感分析模型OTPM。该模型利用双向长短时记忆网络获得文本表示,接着利用自注意力机制来增强方面词与情感词之间的关联性,之后在多任务框架中进行观点三元组的抽取,同时将抽取出的表示与位置信息进行加权融合,最后利用biaffine评分器分析加权后的方面词与观点词之间的情感依赖关系,并利用stop-on-non-I算法对三元组进行解码输出三元组。在Lap14、Rest14、Rest15、Rest16四个数据集上进行大量实验,结果表明所提模型优于一系列基线模型。     

数字化相控阵天线远场测试系统设计

数字化相控阵天线广泛运用于各种相控阵雷达当中,针对数字化相控阵天线测试过程数据量大、耗时长、自动化程度不足的现状,提出了一种数字化相控阵天线远场测试系统设计方案,并进行了测试系统开发验证.系统采用六轴工业机器人、三轴扫描架、冷水机、矢量网络分析仪、功率放大器、电源等设备模块集成并布置于暗室中,测试软件系统采用模块化设计方法,利用多线程技术实现测试设备模块并行调用,实现多频点、多波位、多通道同步测试以及测试过程时序的优化.系统具备良好的维护性和拓展性,集成多样化的测试参数配置和显示界面接口,实际应用表明数字化相控阵天线测试系统能满足相控阵天线方向图测试的各项指标要求,和传统方案相比操作简单、自动化程度高,能较大程度地提高测试效率.     

基于卷积神经网络的脑肿瘤分割方法综述

脑肿瘤自动分割对脑肿瘤诊断、手术规划和治疗评估中起着重要的作用。然而,由于脑病变结构的高可变性,组织边界模糊,以及数据有限和类不平衡等问题,导致其仍面临巨大的挑战。目前,大部分分割依赖手工,耗时耗力,易受主观影响,寻求一种高效的自动分割方法非常具有研究意义。介绍了脑肿瘤分割的研究背景、意义和难点,并概述了其发展历程;从数据和结构优化两方面详细描述基于脑肿瘤分割的卷积神经网络,简介脑分割常用的数据集和性能指标;分析了2017至2019年的BraTs挑战赛中排名靠前的算法性能,并讨论分析卷积神经网络应用于脑肿瘤分割的发展趋势。