结合结构学习的多头密集连接图池化模型

目的:利用图神经网络，构建带有结构学习的多头密集连接图池化模型并用于图分类任务。方法:首先，用图卷积神经网络提取节点的初始特征。其次，用多头密集连接网络学习节点重要性得分，并根据得分进行节点采样得到池化图。之后，对池化图中的节点进行结构学习，以保证图结构的完整性。最后，将学到的图表示放到分类器中，完成图分类任务。结果:与其他图分类模型在七个广泛使用的数据集上进行实验对比，我们构建的模型在五个数据集上的分类结果达到最优。结论:结合结构学习的多头密集连接图池化模型在图分类任务中具有先进性。     

也许是跑得最快的一套摩雷——保时捷PANAM ERA音响改装摩雷

配置清单前声场:以色列摩雷意蕾6三分频套装1套第一次见到这台车的时候,让人眼前一亮,和车展里远观看到的保时捷帕纳梅拉截然不同,优雅的身段和流畅的线条依旧,无论从哪个角度来看,都让人暗暗赞叹,不过外观显然经过细致的打造,个性化的装配与配色多出了一份精致与霸气。原车BOSE喇叭,对比一般车型的原车喇叭来说它也算是"高贵"的了,但对比专业汽车音响改装的发烧器材来说它还是要逊色很多的,个人感觉原车BOSE声音属于粗犷型的,气势不错,但声音细腻度不足,层次感不是很清晰,高频和中低频表现平平。     

美国推出洗衣机器人

近日,美国伯克利大学推出了一款洗衣机器人Personal Robot 2(PR2)。该款机器人是Willow Garage公司花费28万美元(合人民币约174万元)研发的,伯克利大学学生给机器人编写软件程序,能完成洗衣服的每个步骤。PR2有两条手臂,每条手臂7个关节,手臂末端是一个可以张合的钳子,其依靠底部的4个轮子移动。在PR2的头部、胸部、肘部、钳子上安装有高分辨率摄像头、激光测距仪、惯性测量单元以及触觉传感器等丰富的传感设     

南京典型地貌单元区域项目开发深基坑工程分析研究

文章在梳理了深基坑特点及南京深基坑工程管理条例的前提下,以南京典型地貌单元区域,地下1层(开挖深度6 m)和地下3层(开挖深度15 m)为设计前提,进行支护结构形式选型分析,为南京区域类似工程项目的开发提供参考与借鉴。     

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。     

GOS+MU:一种查询对象选择新方法

在分析单一MU(Most Uncertainty)采样缺陷的基础上,提出一种"全局最优搜寻"方法 GOS(Global Optimal Search),并结合MU共同完成查询选择。GOS+MU方法中,GOS着眼全局寻找目标,在应用环境能提供的训练样本数量有限、分类器受训不充分时,该方法选择的对象学习价值高,能快速推进分类器学习进程;MU则能够在GOS采样失效情形下,利用分类器当前训练成果,选择查询不确定性最强的样本补充训练集。通过对网络商品的用户评论进行分类仿真,并比较其他采样学习方法的效果,证明了GOS+MU方法在压缩学习成本、提高训练效率方面的有效性。