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1.
Kronecker 张量积在描述材料系数的对称性方面具有重要作用. 通过首次构建符合挠曲电系数对称性的正交旋转张量 4 次 Kronecker 幂, 推导了 7 大晶系、32 类晶体点群及各向同性下挠曲电系数的矩阵结构表示, 这些结果包含了独立的挠曲电系数个数及其具体的分量形式. 通过与前人的工作对比, 验证了本文结果的正确性.  相似文献   
2.
融合场景及交互性特征的多人行为识别   总被引:1,自引:0,他引:1  
人类的行为复杂多样,场景、外观、位置等信息均与行为息息相关.本文针对如何高效地综合利用这些信息的问题,提出了融合场景及交互性特征的多人行为识别方法,使用双通道的方式分别提取个体外观特征与场景特征.对于个体通道,采用注意力机制模块来关注与行为相关度更大的区域,并将提取的个体外观特征结合位置特征输入图卷积网络进行关系推理.其中,图卷积网络采用了余弦相似度的方法度量个体特征之间的相关性,并结合个体之间的位置特征进行关系推理;对于场景通道,使用在place365数据集上预训练的ResNet 50提取场景特征.最后,本文将个体以及场景通道所得的特征进行加权融合,得到群组以及所有个体的行为识别结果.在Collective Activity Dataset(CAD)数据集上的实验表明,该方法能提高行为识别的准确率,群组行为以及个体行为的准确率分别达到了92.29%与78.19%.  相似文献   
3.
结合前人研究成果,对靖海凹陷裂谷期的构造背景进行分析,并运用地震地层学和地震沉积学的方法对始新世文昌组的层序格架样式和大型强振幅砂体的成因进行讨论。研究表明:靖海凹陷与礼地块在始新世时期位置相邻,处于古南海北部的大陆边缘,且靖海凹陷始新世向海的伸展量大于海相沉积的礼乐地块;靖海凹陷始新世断陷层序内部可见与水平面快速上升的视削截反射,这与断陷作用引起的快速海平面上升有关;文昌组底部可解释出沿构造高部位分布的大型沿岸沙坝沉积,这与波浪控制下的砂质碎屑海岸沉积有关。  相似文献   
4.
通过对C-LU-富足半群的刻画,给出了PI-强LU富足半群的结构定理。  相似文献   
5.
由于传感器噪声干扰,点云密度不均匀,场景复杂多样以及物体之间存在遮挡现象等问题,使得三维点云场景语义分割问题的研究工作极具挑战性。针对三维点云数据采样密度不均匀以及图卷积网络深度有限的问题,提出一种密度自适应的方法。该方法通过多层感知器学习一个权重函数,利用核密度估计学习一个密度函数,对非均匀采样的点云数据进行卷积操作。同时,受深度学习在图像领域的启发,引入残差连接、空洞卷积等结构,训练更深层的点云分割网络。该算法在多个点云分割的标准数据集上取得了优秀的性能。  相似文献   
6.
针对非奇异M-矩阵及其逆矩阵Hadamard积的最小特征值问题,首先,回顾了已有文献应用矩阵的特征值存在域定理和逆矩阵元素的估计式;其次,结合M-矩阵Hadamard积的相关性质特征及不等式的构造、放缩技巧,给出了非奇异M-矩阵与其逆矩阵是双随机矩阵的Hadamard积的最小特征值下界τ(A°A~(-1))的一个仅与A矩阵的元素相关的估计式,推广了已有文献的结果;最后,用数值例子表明所给估计式的下界比已有结果得到的下界更精确.  相似文献   
7.
8.
考虑两种损耗特性的耦合电机模型,可由一个三维非线性自治方程组表示,该模型最近由郝建红等提出,其展示了非常复杂的动力学行为.从动力系统的可积性角度研究了该系统的可积性,用解线性偏微分方程的特征曲线法,求出了系统具有不变代数曲面的所有参数条件.  相似文献   
9.
抽象矩阵的运算是线性代数考研题中常见的一种题型,但由于抽象矩阵的具体元素未知,所以只能综合运用矩阵的性质来计算。在矩阵乘积的运算中,|AB|=|A||B|,(AB)-1=B-1A-1等性质可以大大简化运算。但在矩阵的和差运算中,由于|A B||A||B|,(A B)-1 A-1 B-1,因此必须把和差转化为乘积,即"和差化积",从两个方面说明"和差化积"的应用。  相似文献   
10.
材料领域的文献中蕴含着丰富的知识, 利用机器学习和自然语言处理等手段对文献进行数据挖掘是研究热点. 命名实体识别(named entity recognition, NER)是高效利用挖掘和抽取数据中信息的首要步骤. 为了解决现有实体识别方法中存在的向量表示无法解决一词多义、模型常提取上下文特征而忽略全局特征等问题, 提出了一种基于上下文词汇匹配和图卷积命名实体识别方法. 该方法首先利用 XLNet 获取文本的上下文动态特征, 其次利用长短期记忆网络并结合文本上下文匹配词汇的图卷积神经网络(graph convolutional network, GCN)模型分别获取上下文特征与全局特征, 最终经过条件随机场输出标签序列. 2 种不同语料对模型进行验证的结果表明, 该方法在材料数据集上的精确率、召回率和 F1 值分别达到 90.05%、88.67% 和 89.36%, 可有效提升命名实体识别的准确率.  相似文献   
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