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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。 相似文献
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《Planning》2015,(13)
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。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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《煤矿开采》2020,(2)
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。 相似文献
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接插件在成品机制作中已经大量使用,它以其方便、简捷等诸多优点,受到越来越多的设计者和维修者的青睐。而以基础电子技术理论学习、验证为目的的电子小制作中,如果合理、有机的运用接插件也会取得非常良好的实验效果。接插件分插头和插座,通常配套使用。他们的种类很多。本文谈到的是二孔到十几孔的排插座在电子小制作中的实际运用。一、在电子小制作中,当电路较复杂的情况下,考虑合理的运用接插件进行连接,使之成为多路输出、输入接口, 相似文献
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从调动学生对实验的兴趣谈实验教学改革 总被引:5,自引:2,他引:3
根据学生在实验中表现出的实验态度及其对实验效果的影响,提出了改革实验内容、教学方法、实验手段的方法措施,并说明了改革实验指导教师队伍及实验教材的必要性。 相似文献