一种基于孪生网络的图片匹配算法

随着卷积神经网络（Convolutional Neural Networks,CNN）的不断改进，基于CNN的图片匹配成为图像处理的关键，然而，许多基于CNN的图像相似度检测算法对图像特征的表达能力较差，且曼哈顿距离或欧式距离的计算方式导致在计算损失函数时模型不一定能很好地收敛.针对此问题，提出一种基于孪生网络和注意力机制的方法（CSNET）来提升图像匹配的性能，主要步骤如下：使用将激活函数改进为Mish函数的VGG16网络作为主干网络提取图像的特征，在模型的卷积层加入注意力机制模块（Convolutional Block Attention Module,CBAM），这提高了模型的特征提取能力和鲁棒性，保证训练可以收敛.对模型输入图片对的特征向量的欧氏距离，再利用网络全连接层输出的相似度分数来度量被检图片是否相似.将提出的CSNET与其他图片匹配方法在Omniglot和SigComp2011等数据集上进行比较，实验结果表明，CSNET能有效提高图像相似度匹配的准确性.     

圆周率日漫话兀

<正>3月14日是圆周率日(Pi Day),这是一年一度的庆祝数学常数π的节日,又称π节,由圆周率最常用的三位近似值π≈3.14而来。圆周率日通常是在下午1时59分庆祝,以象征圆周率的六位近似值π≈3.14159;有时甚至精确到26秒,以象征圆周率的八位近似值π≈3.1415926。习惯24小时记时的人,则在凌晨1时59分或者下午3时9分(15时9分)庆祝。全球各地的一些大学数学系,也会在这天举办狂欢派对。     

庞加莱散点图的复相关度量在癫痫脑电特征提取中的应用

脑电信号的自动检测对癫痫病的防治具有重大意义。本文在结合庞加莱散点图复相度量(CCM)的基础上,提出一种适用于提取癫痫脑电特征的度量方法,并将该特征放入超限学习机(ELM)中进行分类。     

一种基于不确定度的证据冲突识别方法

从高度冲突证据对D-S证据理论的应用约束出发,针对几种常用冲突度量方法存在的问题,定义了描述证据自身特征的不确定度,将证据冲突涵义从证据间不一致扩展到证据内外,给出基于不确定度的证据冲突多元度量,并为增强冲突的识别效果提出最大差异度的冲突处理方法.验证分析得出:本文给出的度量方法能够有效表征证据间的冲突程度,最大冲突差异度的处理实现了证据冲突识别的显著化,在证据冲突度量与识别中具有很好的普适性和有效性.     

烟草行业应用软件规模度量刍议

分析了烟草行业现状和软件度量方面面临的主要问题,讨论了软件度量的基本概念和软件规模度量的主要方法,给出了当前烟草行业软件规模度量的主要目标、基本策略、方法步骤和保障措施,以期为烟草行业信息化人员及相关的项目管理人员提供有益的思考和帮助.     

基于BEMD-Copula-GARCH模型的股票投资组合VaR风险度量研究

鉴于股票波动具有显著的多尺度特征,本文引入二元经验模态分解(EMD)与二元CopulaGARCH算法,提出一种新的VaR风险度量模型,即BEMD-Copula-GARCH模型.具体地,新BEMD-Copula-GARCH模型可分为三个主要步骤:数据分析,分风险估计和总风险集成.首先,基于二元EMD模型,将复杂且相互作用的股票对分解为若干组较为简单且相互独立的分量,以降低建模难度.其次,引入二元Copula-GARCH模型,刻画各组分量间的相互关系,以度量股票投资组合在不同尺度上的分VaR值.最后,集成各分VaR值以得出最终VaR风险度量结果.实证研究以恒生指数与上证综指为数据样本构造投资组合,结果表明:本文所构建的新模型能有效度量投资组合风险,其估计精度显著优于DCC-GARCH和Copula-GARCH等现有模型.     

一类特殊的拟几乎Einstein度量直径的下界估计(英文)

加权Myer型定理给出了具有带正下界的τ-Bakry-Emery曲率的完备黎曼流形直径的上界估计,紧致流形直径的下界估计也是有趣的问题.本文首先运用Hopf极大值原理证明了一类特殊的τ-拟几乎Einstein度量势函数的梯度估计.运用该梯度估计得到了该度量直径的下界估计.该结果推广了王林峰的关于紧致下-拟Einstein度量直径下界估计的结果.     

广义Ekeland变分原理的推广

给出了经典Ekeland变分原理的一个推广,完善并改进了已有文献的证明,并把它推广到了拟度量空间上.     

更正

<正>2014年第6期,P47右上方曲线图的纵坐标添加单位"牛/毫米~2"。2014年第6期,P59右上方的图,左上角的标注"深海大洋玄武岩",应为"钙质软泥"。2014年第6期,P94第7行,"肝脏解读"应为"肝脏解毒"。2014年第6期,P96中"哥德巴赫"的照片,误为黎曼的照片。2014年第6期,P109第2段第5行的"核小体"应为"核糖体"。感谢朱松涛,刘怡新、黄锸昊、关岩鹏、qq网友寻,腾讯微博     

位置服务中的查询隐私度量框架研究

针对查询隐私度量机制存在过高评价用户隐私保护水平的问题,提出一个泛化的查询隐私度量框架。该框架将影响用户查询隐私的各种因素放在一起统一考虑,形式化定义用户、攻击者、隐私保护机制和隐私度量指标,提供了一种融合攻击者背景知识和推理能力的系统的隐私度量方法,可在相同条件下正确度量多种查询隐私保护机制的有效性,帮助用户选取合适的隐私需求以获得隐私保护和服务质量之间的平衡。在由Thomas Brinkhoff路网数据生成器生成的数据集上进行的模拟实验验证了该框架的有效性和准确性。