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由于专业运动知识的匮乏、动作评估准确度低等问题,导致人们对运动训练的积极性不高,运动水平提升慢以及身体出现不同程度的损伤等,针对以上问题,提出一种基于注意力机制的轻量级采样模块的HRnet(Lightweight Sampling Attention block HRnet,LSA-HRnet)人体姿态估计模型对运动过程中的动作进行分析和评估,提出的算法采用轻量级采样块网络和融合注意力机制实现模型的轻量化以及模型性能的提升.相比原始HRnet模型及其他的优秀人体姿态估计SCnet模型、轻量级Lite-HRnet,在自制太极拳的实验结果表明提出的模型能够有效的提高预测精度和降低参数量.基于提出方法能丰富混合现实技术在运动领域的发展的技术理论,改进现存运动问题、激发练习兴趣和提升体质健康. 相似文献
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随着电力市场不断发展，电价机制不断得到完善，但在电价机制制定的过程中未将碳排放因素考虑在内，电价和碳排放成本在需求侧耦合方面的研究尚有欠缺.以更好地推动碳减排为目标，在产消者负荷调节优化过程中充分考虑产消者差异化的特性，提出考虑碳排放的价格型需求响应机制及边云协同优化策略.在保障公平性的前提下，利用所提出的碳-电折扣因子能使积极参与碳减排调节的产消者获得更多电价折扣.仿真实验表明：基于所提出的碳-电折扣因子的需求响应机制，在光伏发电量大于和小于需求量的情况下，售电商的效益分别可以提高2.4倍和0.9倍. 相似文献
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