改进HSR-FCN的服装图像识别分类算法研究

目前网络上的服装图像数量增长迅猛，对于大量服装图像实现智能分类的需求日益增加。将基于区域的全卷积网络（Region-Based Fully Convolutional Networks，R-FCN）引入到服装图像识别中，针对服装图像分类中网络训练时间长、形变服装图像识别率低的问题，提出一种新颖的改进框架HSR-FCN。新框架将R-FCN中的区域建议网络和HyperNet网络相融合，改变图片特征学习方式，使得HSR-FCN可以在更短的训练时间内达到更高的准确率。在模型中引入了空间转换网络，对输入服装图像和特征图进行了空间变换及对齐，加强了对多角度服装和形变服装的特征学习。实验结果表明，改进后的HSR-FCN模型有效地加强了对形变服装图像的学习，且在训练时间更短的情况下，比原来的网络模型R-FCN平均准确率提高了大约3个百分点，达到96.69%。     

工业4.0前景下的智慧城市建设需要民营资本的深度参与

随着3D打印和石墨烯这类高科技产品应用面越来越广,关于工业4.0时代的讨论也越来越喧嚣尘上。工业4.0的核心概念是生产智能化和产业链网络化,这与中国正在如火如荼进行着的智慧城市建设构成了互为因果,彼此促进的关系。国内众多企业纷纷转型涉猎其中,各个投资大佬准备出手分享盛宴。在这种大的时代背景下,民间资本在未来产业变革中应当如何定位?如何转型,如何发挥他们对产业的促进作用实现政府、消费者和投资者的共赢?带着这些问题,本刊记者采访了三荣集团总裁陈华耀先生。     

平煤四矿煤与瓦斯突出灾害分布特征

对平煤四矿先后发生的21次煤与瓦斯突出灾害事故进行统计分析,得出该矿区煤与瓦斯突出灾害的空间、强度和时间分布特征。同时分析得出:四矿瓦斯突出灾害集中分布在煤层走向的狭长条带内,标高-390m是各煤层组的始突深度。埋深超过620m,达到突出发生的应力条件。特征分析为平煤四矿煤岩瓦斯突击灾害的防治工作提供有力的科学依据。     

基于Gabor融合特征与深度自动编码器的笑脸识别方法

Gabor特征的人脸表情识别具有良好的识别性能,但同样存在特征维数大的缺点,该文提出用Gabor融合特征的方法来进行降维以解决维数大的缺点。深度自动编码器具有对人脸自学习的能力,能精确提取有用的信息,也有非线性降维的作用。考虑到Gabor融合特征降维幅度不大,便加入自动编码器进行二次降维,将经过二次降维的特征输入深度自动编码器进行笑脸识别。该文在实验过程中采用两个数据库(公开的GENKI数据库,实验采集的数据库)进行实验。实验结果表明经过Gabor融合特征的实部作为深度自动编码器的输入的识别率比传统方法和未经降维Gabor特征识别率高。     

基于深度学习的靶蛋白药物重定位研究

笔者提出的靶蛋白药物重定位算法,是十折交叉验证算法思想在医药学领域的一个应用。不同于以往交叉验证算法应用的验证思想,十折交叉验证算法,可以独立应用于药物重定位研究,利用蛋白质相似性构建数学模型进行相似性量化。基于蛋白质相似性的蛋白质-药物作用预测方法,是交叉验证衡量参数和阈值提取的方法。基于此,对该方法的应用前景做了大致推测,并提出了该方法的局限性和改进策略。