面部运动单元检测研究综述

面部运动单元检测旨在让计算机从给定的人脸图像或视频中自动检测需要关注的运动单元目标。经过二十多年的研究，尤其是近年来越来越多的面部运动单元数据库的建立和深度学习的兴起，面部运动单元检测技术发展迅速。首先，阐述了面部运动单元的基本概念，介绍了已有的常用面部运动单元检测数据库，概括了包括预处理、特征提取、分类器学习等步骤在内的传统检测方法；然后针对区域学习、面部运动单元关联学习、弱监督学习等几个关键研究方向进行了系统性的回顾梳理与分析；最后讨论了目前面部运动单元检测研究存在的不足以及未来潜在的发展方向。     

基于FP-tree的Apriori算法的改进

在经典的Apriori策略中,各次遍历操作均访问全部数据库。将FP-tree策略移植到Apriori中以重构数据库,提出了FP-A算法。通过对原数据库划分为一系列子数据库,并设置相应的频繁度计数,避免每次访问全部数据库记录,提高算法效率。实验结果表明,FP-A策略具有高效性。     

2015中国(南京)国际生物医药产业博览会

<正>随着Biotech China在境内外宣传力度的不断加大,引起了国内外生物医药行业组织的广泛关注,先后有美国、加拿大、瑞士、德国、澳大利亚、芬兰、苏格兰、以色列、印度、韩国及中国台湾等国家和地区组团参展,展会国际化程度进一步提升。2015中国(南京)国际生物医药产业博览会将于2015年9月3~5日在南京国际博览中心展出。     

基于UKF航迹滤波的干扰目标智能识别算法研究

针对雷达导引头末制导阶段抗干扰技术,建立了典型的距离-速度拖引干扰模型,采用无迹卡尔曼滤波(UKF),研究了基于速度、加速度、过载等指标的干扰目标智能识别技术。首先建立距离-速度拖引干扰模型,通过引入弹目相对距离、径向速度、高低角与方位角建立了系统跟踪模型。其次,给出了基于UKF实现目标跟踪与识别的滤波框架。在此基础上,以径向速度、径向加速度、角加速度与过载为评价指标,建立了目标智能识别指标体系。最后,通过典型的目标运动模型(目标跃升),对目标施加的四次距离-速度拖引干扰(两次前拖、两次后拖)进行目标识别。仿真结果表明,利用UKF滤波信息能够有效实现对距离-速度拖引干扰下的干扰和目标智能识别,仿真结果验证了该识别方法的可行性与有效性。     

宋词研究的新视角: 文本关联与时空可视分析

传统的历史与文学研究通常是案例式地分析具体的文学作品与词人的背景.文学作品的内容、情感与含义和作者的生平经历、师承流派、家国时代背景息息相关,传统的分析方法难以直观地了解以上各项内容的关联.以宋词作为文学作品代表进行分析,提出了一套基于文本关联与时空可视分析的方法.它支持文学研究者从词人的生平轨迹和不同生活年代的背景进行分析与对比,探索不同年代、不同经历的词作在文本主题上的相关性与独特性.并且,通过对宋词文本的音律情感可视化与文本意象的关联分析,让文学研究者拥有多维度的视角去了解宋词文本的特性,不仅仅是分析文本本身,而是支持词作与词人的年谱和时代背景进行交叉验证.与宋代文学研究专家合作,通过对他们进行用户实验研究,证明了该方法可以有效地帮助专家对词人的文学生涯及作品进行深入分析,并探索出新的研究视角,为今后的研究提供了更广阔的分析基础.