基于经济均衡优化的众包定价方案

文章以在线逆向拍卖理论为支撑,使用数据统计和分析、多元线性回归、经济均衡与优化等算法,分别建立数理统计模型、多元线性回归模型、经济均衡与优化模型,综合使用了MATLAB,SPSS,LINGO软件作图、编程,分别得出任务未完成原因和新的定价方案、基于多任务打包的众包模式中定价方案的修改、实施定价方案,并进行评价意见。     

快速响应的垂直结构二维钙钛矿光电探测器

制备基于二维钙钛矿(PEA)₂(MA)₄Pb₅I₁₆[PEA为C₆H₅(CH₂)NH₃, MA为CH₃NH₃]的垂直结构光电探测器,当二维钙钛矿薄膜厚度为280 nm时,器件的亮电流最大,500 nm处外量子效率达到90%,响应率达到0.37 A/W,探测率达到3.4×10¹² Jones(1 Jones=1 cm·Hz^1/2/W)。当二维钙钛矿薄膜厚度减小时,器件的响应时间没有持续减小,而在其厚度为80 nm时器件的响应时间最短,这是受载流子渡越时间和钙钛矿薄膜质量双重影响下的结果。在二维钙钛矿薄膜厚度为80 nm的基础上,通过减小器件的有效面积,其最终实现了113 ns的响应时间。本工作对推动低成本快速响应光电探测器的发展有着重要意义。     

基于深度学习的单幅图像三维人脸重建研究综述

在计算机视觉领域中,三维人脸重建是一个具有研究价值的方向,高质量地重建出三维人脸在人脸识别、防伪、游戏娱乐、影视动画和美容医疗等领域具有重要的意义.近二十年来,虽然基于单幅图像的三维人脸重建领域已经取得很大的进展,但使用传统算法进行重建的结果仍会受到人脸表情、遮挡、环境光的影响,并且会出现重建效果精度不佳和鲁棒性不足等...     

深度学习的多目标跟踪研究进展

多目标跟踪在诸多行业中具有广泛的应用前景,但也面临着目标形变、目标重叠、目标数量变化、遮挡和自遮挡以及缺少足够的标记数据等难题。由于深度学习的快速发展,使用深度学习的多目标跟踪方法迅速发展,有效的提升了多目标跟踪的性能。介绍了深度学习的多目标跟踪研究进展,并将其分为基于深度特征、基于端到端数据关联、基于单目标跟踪器扩展和联合检测跟踪的四类方法,详细说明每类方法的设计原理及其优缺点。最后,介绍了常用的数据集和评价指标并对比相关算法的性能,针对现有的多目标跟踪算法的不足,展望未来的发展趋势,以期为多目标跟踪的深入研究提供理论支持和技术指导。