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1.
情绪识别作为计算机视觉的一项基本课题已经取得很大进展,然而在无约束自然场景中的情绪识别仍具挑战性.现有方法主要是利用人脸、姿态以及场景信息识别情绪,但是忽略了人物个体在场景中的不确定性,以及不能很好地挖掘场景中的情绪线索.针对现有研究存在的问题,提出了基于人物与场景线索的双分支网络结构,两个分支独立学习,通过早期融合得到情绪分类结果.对于人物在场景中的不确定性,引入身体注意力机制预判人物情绪置信度进而获得人体的特征表示,场景中引入空间注意力机制和特征金字塔以便充分获得场景中不同粒度的情绪线索.实验结果表明,此方法有效融合人物与场景信息,在EMOTIC数据集下能够明显提高情绪识别率.  相似文献   
2.
3.
针对遥感卫星对海上动态目标搜索定位的应用需求, 提出海上动态目标潜在区域博弈预测及搜索方法。通过非对称信息假设将动态博弈转化为静态博弈, 简化策略函数以提高算法效率。以收益为指标设计博弈策略, 使算法更贴近实际应用, 并将目标潜在区域预测算法和卫星搜索规划算法转化为纳什均衡下的最优策略求解问题。引入目的地信息, 将目标位置预测的时间跨度从数小时增加到数天。实验结果显示, 该搜索方法在保证了较高目标捕获率的同时, 降低了遥感卫星星座的资源消耗。该搜索方法在海上动态目标搜索领域具有潜在应用价值。  相似文献   
4.
无线携能通信(Simultaneous Wireless Information and Power Transfer, SWIPT)技术提高了频谱的利用率,同时可实现传统网络的节能减排,为网络提供了更智能的自治能力、更广泛的覆盖范围、更高度集成的系统能力等美好前景。针对这一新的研究领域,本文从资源优化分配和安全传输的角度,对SWIPT与5G新兴通信技术集成的现有相关研究进行总结回顾,并对进一步提高SWIPT系统性能的几个可能研究方向进行分析与讨论,旨在为无线携能通信网络研究发展提供参考。  相似文献   
5.
基于分子对接方法,使用AutoDock软件计算手性共价有机框架材料CCOF5与手性对映体相互作用的结合能。计算结果表明:CCOF5与对映体的结合能差大小与对映体分离度大小相一致;CCOF5与对映体的结合能大小与对映体出峰时间顺序基本一致。采用Avogadro软件对AutoDock分子对接构象进行分析,并对手性识别机理进行探讨。  相似文献   
6.
首先, 在句子组织信息之间的结合度及基于规则、 词性和词序对句法分析系统影响的基础上, 提出一种基于规则的语句分析识别算法, 能在大量文本中快速识别出正确句式; 其次,在基于语句分析识别算法的基础上, 提出一种基于规则与句法合成的层次化语句分析识别算法, 以提高层次化句式识别检错的精度. 实验结果表明, 该算法平均精确率和平均召回率分别为84.65%和77.15%, 相比于只基于规则的语句识别算法分别提高了11.79%和14.48%, 证明了规则与句法合成的层次化语句分析识别的可行性.  相似文献   
7.
探寻市场价格和批发价格均随机波动时,在信息不对称的情况下是否存在供应链协调.将看涨期权与数量弹性契约相融合成一种新的契约看涨期权弹性契约,分别构建供应成本和制造成本信息不对称时应急供应链的看涨期权弹性契约模型,寻找最优定价及订货策略;并与完全信息情形对比,分析不完全对称的信息对供应链及链成员的最优决策和绩效的影响.研究结果表明:当突发事件引起商品未来价格上涨时,采用看涨期权弹性契约协调供应链,若供应链上的参与者单方拥有信息优势,就能通过隐瞒私人信息而获利,但没有信息优势的一方和供应链的整体利益会受到损害.同时也证明了看涨期权弹性契约比数量弹性契约协调供应链的效果要好.最后通过算例验证了这些结论.  相似文献   
8.
针对句法分析中细粒度和粗粒度组块识别模型的冲突问题, 为解决句法分析中词语搭配规则多、减少搭配优先级变动的影响, 提出一种结合条件随机场(CRF)和多元规则的层次化句法分析模型. 先利用CRF算法识别细粒度语句的组块标记序列, 然后结合统计和多元规则识别粗粒度组块, 在识别出的组块中层层引入不同优先级的二元、三元规则. 该模型实现了同时进行细粒度和粗粒度组块的识别, 可更好地服务于句法分析. 在Chinese TreeBank8.0(CTB8.0)语料上采用5-折交叉验证, 结果表明, 相比于仅使用二元、 三元规则及使用CRF+二元规则的句法分析, 该模型的正确率分别约提高12%,3%,5%, 验证了该模型有效性和稳定性.  相似文献   
9.
针对低信噪比时莱斯信道下特征提取准确性难以保证、识别准确率偏低等问题, 提出一种基于Choi-Williams分布(Choi-Williams distribution, CWD)和深度残差收缩网络(deep residual shrinkage network, DRSN)的通信辐射源信号调制方式识别方法。利用CWD将时域复信号转换为二维时频矩阵, 对深度残差网络添加软阈值化得到DRSN, 将时频矩阵样本用于对DRSN的训练, 最终构建不同信噪比下的调制方式识别网络。仿真实验表明, 基于RadioML2016.10a数据集, 利用部分先验信息的情况下, 该分类识别方法具有较高的识别准确率和噪声鲁棒性。在0 dB时, 对11类信号的总体识别准确率达到了89.95%;在2 dB以上时, 总体识别准确率均超过91%, 优于其他深度学习识别方法。  相似文献   
10.
蜂窝车联网(cellular-V2X,C-V2X)中的定位方案是车路协同与车联网业务发展的重要技术途径之一。目前基于基站、卫星等诸多定位方案,在车联网业务以及车路协同场景中常会遇到定位精度、定位处理时延、部署成本等诸多方面的挑战。针对这些问题,文章对已有栅格定位算法进行优化,提出一种基于统计信息网格(statistical information grid,STING)的稀疏栅格优化算法和基于极端梯度提升(extreme gradient boosting decision tree,XGBoost)进行指纹定位的车联网指纹定位算法。从栅格优化的角度出发,相较于传统指纹定位方法在定位精度和计算速率方面进行了优化,使其更适应于车路协同场景。该算法为目前的车联网定位提供了一种有效的定位方法。  相似文献   
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