基于人工智能的5G无线网络智能规划和优化

同4G网络相比,5G网络实际通信传输效率更高,可以达到1?G b p s之上,而且可以展开多种类型的新业务基础模式,同时在通信网络的建设中进行应用,这是我国通信网络建设领域的突破性质变.信息网络的不断发展推进了5G网络的运营以及发展.其中,人工智能对于5G无线网络智能规划和优化具有一定影响,于是针对此展开相关研究和分析...     

高校学生管理中人脸识别技术的应用研究

在高校学生管理越来越精细、要求越来越严格的背景下,如何有序高效开展学生健康、安全、教学管理工作,是各高校极其重要的任务。本文对如何将人脸识别技术应用于高校安保、宿舍门禁、图书馆、食堂、课堂考勤、考生信息有效管理,以及如何将其应用于学生的健康信息、行程轨迹、体温等高效检测进行了研究,实现快速智能核查,为高校有序开展学生管理提供了有力的技术支撑。     

基于网格密度方向的聚类簇边缘精度加强算法

现有的基于网格聚类算法在获得较高效率的同时,却是以牺牲聚类的质量为代价的,特别是在簇与簇相互邻近的情况下,因为簇边缘聚类的不准确这种现象尤为突出.为解决此类问题,提出了一种基于网格密度方向的聚类预处理方法,该方法的思想来源于牛顿的万有引力普遍规律,即物体之间的距离越小质量越大,则吸引力越大,簇内的密度比簇边缘的密度大,即吸引力大,故如果一个网格单元密度同时出现反方向递增时,即挤压的情况,则需要对该单元进行进一步的细分处理,判断该单元是不是簇的边缘单元,并准确地判断边缘单元中对象的挤压方向.实验显示该算法可以有效地加强聚类簇边缘的精度,具有较高的簇识别率,因此,作为聚类的预处理算法是理想的.     

基于深度学习的人脸识别课堂考勤系统设计

课堂考勤是课堂教学中的重要环节,随着信息技术的发展,以人脸识别为代表的生物特征识别技术应用于课堂考勤管理,但传统人脸识别技术存在识别速度慢、准确率低等问题。根据课堂考勤管理业务需求,设计了基于深度学习的人脸识别课堂考勤系统。该系统采用Dlib库的深度学习模型对摄像头捕获的学生图像信息进行人脸特征提取与人脸对比,可以自动进行人脸识别与数据统计。测试结果表明,该系统能够满足省时、高效、准确性高的设计要求。