视频侦查中人像智能分析应用及算法优化

人像智能分析指的是对视频或录像中的人像进行结构化和可视化分析,对目标人物进行性别、年龄、发型等特征的智能识别,这项技术在视频侦查中有极高的应用价值。人像识别早期的算法是通过人工提取特征,通过学习低级视觉特征来针对不同属性进行分类学习,这种基于传统方法的模型表现常常不尽如人意。在计算机视觉领域,通过海量图像数据学习的神经网络比传统方法有更丰富的信息量和特征可以被提取。文章尝试通过深度学习技术训练神经网络模型对行人进行检测和识别,对于衣着不同的行人进行智能识别,具有更好的鲁棒性,提升了视频人像识别的准确率,拓展了人工智能技术在身份识别领域的应用。     

浅析网络DDoS攻击与治理

近年来,DDoS攻击案件呈逐年增加趋势。本文分析了常见DDoS攻击行为及技术原理,提出了预防、缓解和打击DDoS攻击的对策。     

初中历史课堂教学如何促进学生自主学习

由于现阶段初中历史是开卷考试,学生、家长和学校对历史教学不太重视,大多数历史教师都是由非专业的教师来代课,导致历史教学就是画画重点。学生对历史课也不怎么感兴趣,历史课有被边缘化的趋势,学生历史自主学习的能力大大降低。     

动手能力与小学数学学习

在数学学习中，教师应激发学生的参与欲望，引导他们动手实践，自主探索，合作交流，激励学生主动看，主动说，主动做，主动想，根据自己的体验用自己的思维方式，通过独立思考，合作交流，重新“创造”有关的数学知识；感受数学本身的魅力，增进学好数学的信心。     

平面桁架构建的定日镜面形支撑结构优化及实验

针对反射面成型的复杂影响因素，提出平面桁架构建的定日镜面形支撑结构优化技术路线. 利用模拟仿真、数值计算和优化算法等方法，解析20 m²定日镜面形定义技术路线的4个组成环节：面形规格及宽高比、上弦杆的截面矩、平面桁架组间距的最优值、机加工中工艺控制要点的量化. 试制小型定日镜进行实验，分析光斑形状和能流密度分布特性，并与理想球面形光斑比较，两者的拟合优度大于0.98. 实验结果表明，当反射镜宽高比取1.2，上弦杆截面矩取40 000 mm⁴，桁架组间距取950 mm，上弦杆和斜杆的开孔公差小于0.9 mm时，反射面形的质量提升. 研究从原理和实践上证明了该优化技术路线的可行性.     

“三网融合”视角下广电互动电视方式新拓展

文章关注"三网融合"的大趋势下的广电互动电视方式的新拓展,从广电互联现状出发,讨论其主要功能,然后提出了相应的化解措施。当然文章的研究仅仅是从比较浅层次的讨论,深度不够,希望以后能够有机会化解。     

基于Q-learning的不确定环境BDI Agent最优策略规划研究

BDI模型能够很好地解决在特定环境下的Agent的推理和决策问题,但在动态和不确定环境下缺少决策和学习的能力。强化学习解决了Agent在未知环境下的决策问题,却缺少BDI模型中的规则描述和逻辑推理。针对BDI在未知和动态环境下的策略规划问题,提出基于强化学习Q-learning算法来实现BDI Agent学习和规划的方法,并针对BDI的实现模型ASL的决策机制做出了改进,最后在ASL的仿真平台Jason上建立了迷宫的仿真,仿真实验表明,在加入Q-learning学习机制后的新的ASL系统中,Agent在不确定环境下依然可以完成任务。     

一种军棋机器博弈的多棋子协同博弈方法

针对在军棋博弈不完全信息对弈中，面对棋子不同价值、不同位置、不同搭配所产生的不同棋力，传统的单子意图搜索算法，不能满足棋子之间的协同性与沟通性，同时也缺乏对敌方的引诱与欺骗等高级对抗能力。本文提出一种结合UCT搜索策略的高价值棋子博弈方法，实现高价值棋子协同博弈的策略。实战经验表明:高价值多棋子军棋协同博弈策略优于单棋子军棋博弈策略。     

YOLOv2在煤岩智能识别与定位中的应用研究

综采工作面煤层走向复杂，采用“一刀切”的开采方法会加速滚轮截齿的磨损，同时开采效率也大幅降低，对煤岩的精准识别是解决此类问题、实现智能开采的关键。将基于回归方程的深度学习目标检测算法YOLOv2与线性成像模型相结合并通过该算法对井下采集煤岩图像进行了智能识别与定位，同时与Faster R-CNN，SSD对煤岩图像的识别结果进行了对比。结果显示YOLOv2对煤岩的识别精度达到了78%，检测速度达到了63 frame/s，与Faster R-CNN，SSD相比精度高出7.7%，4.7%，而检测速度高出763%，40%；在矿井测量坐标系中YOLOv2标定的煤层边界框角点的计算坐标与实测坐标相比相对误差在3.0%～4.5%之间，相对误差较小，不会对采煤效率产生影响。研究结果表明，YOLOv2可以对煤岩进行准确快速的识别。