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。     

一种基于用户行为特征的精准容量预测方法

随着大流量套餐业务的推广,用户行为随之转变,网络资源的需求也不断升高。因此,文章提出一种基于用户行为特征的精准容量预测方法,提前做好市场容量预判,并结合用户行为特征实现场景化网络解决方案,确保用户感知。     

一种双向多跳中继选择算法与信息交互模型

在协同通信中,针对多跳中继通信传输网络,在单向传输模式的基础上,提出了一种双向通信模式下基于维特比算法的双向中继选择算法(BRSVA)。根据各传输中继节点间的瞬时信噪比,对维特比算法中的支路度量和路径度量进行重新定义,并且构建滑窗以限制内存,对通信网络进行研究分析,以当前跳滑窗内具有最大路径度量值的路径上第一簇中继作为该簇的最佳中继。随着滑窗向前推进,对整个中继网络每一簇进行最佳中继的选择,进而得出一条由最佳中继构成的最佳路径。最后在此路径上提出了一种新的混合型双向信息交互模型,实现通信双方的信息交互。为了验证该中继选择算法与该信息交互传输模型的效果,将其仿真结果与理想内存下的最优中继选择算法做对比,结果证明在有限的内存需求与复杂度下,该算法的中断性能可接近最优选择。     

两阶段领域自适应学习

针对领域自适应问题中源域和目标域的联合分布差异最小化问题,提出两阶段领域自适应学习方法.在第一阶段考虑样本标签和数据结构的判别信息,通过学习一个共享投影变换,使投影后的共享空间中边缘分布的差异最小.第二阶段利用源域标记数据和目标域非标记数据学习一个带结构风险的自适应分类器,不仅能最小化源域和目标域条件分布差异,还能进一步保持源域和目标域边缘分布的流形一致性.在3个基准数据集上的实验表明,文中方法在平均分类准确率和Kappa系数两项评价指标上均表现较优.     

基于关键路径延时检测的自适应电压缩减技术

为了减小传统的最差情况设计方法引入的电压裕量,提出了一种变化可知的自适应电压缩减(AVS)技术,通过调整电源电压来降低电路功耗.自适应电压缩减技术基于检测关键路径的延时变化,基于此设计了一款预错误原位延时检测电路,可以检测关键路径延时并输出预错误信号,进而控制单元可根据反馈回的预错误信号的个数调整系统电压.本芯片采用SMIC180 nm工艺设计验证,仿真分析表明,采用自适应电压缩减技术后,4个目标验证电路分别节省功耗12.4％,11.3％,10.4％和11.6％.     

新媒体时代大学生网络学习特征分析

新媒体时代,大学生学习行为呈现新的特征,把握大学生的网络学习特征,对于做好信息时代教育教学具有重要意义。通过对南昌市6所高校289名学生的调查研究,总结出学生网络学习的自主性、碎片化、偶发性与非线性、零散性与系统性、共享性、开放性与病毒性、模糊化七个特征。经过独立样本t检验和单因素方差分析,发现在性别、专业、年级、生源地四个方面,不同特征存在差异。