基于流形假设的骨架序列动作识别算法

骨架数据是通过对动作的空间几何位置进行编码获取,可以避免冗余背景信息的干扰, 是动作识别领域常用的数据类型之一.现有骨架数据的动作识别主要分为经典的骨架数据表征和基于深度学习的骨架动作识别应用.相较于传统欧氏度量下的识别方法,流形为更好地研究非线性结构提供了重要数学工具. 然而,目前仍缺乏利用流形假设对骨架数据进行动作识别的相关总结. 因此,从骨架表示、轨迹时间对齐、动作序列表征以及动作分类 4 个关键步骤出发,系统地总结了基于流形假设的动作识别工作,对比了各项工作在基准数据集上的表现. 最后,根据当前动作识别工作的发展趋势,对流形假设在动作识别方向上的进一步改进进行了展望.     

基于信息化知识管理系统的中医拔尖人才培养模式

中医拔尖人才的培养是新时期中医院校和中医医院发展的"核心竞争力",信息化知识管理系统是运用信息技术将名老中医的隐性知识转化为显性知识,利用网络存储、系统开发、资源共享的便捷性探索适用面更广、形式更灵活多样、可操作性更强的中医拔尖人才培养模式.     

桐城市全面引导绿色包装产业转型升级加快实体经济高质量发展

桐城市作为全国闻名的"塑料之乡",绿色包装产业是两大首位产业之一.历经30多年的快速发展,绿色包装产业已经成为桐城市就业规模最大、带动群众致富能力最强、财税贡献最大、发展速度最快的产业.2020年,桐城市绿色包装产业产值228亿元,占全市工业产值的41％.近年来,桐城市委、市政府积极主动谋划,加大资金扶持力度,引导绿色包装企业加大科研投入力度,大力开展产学研合作,多措并举促进绿色包装产业不断转型升级,取得了积极成效.桐城市先后荣获"中国塑料包装产业基地""中国包装优秀产业基地"称号.全市拥有绿色包装企业3000余家,规模以上企业达147家.     

基于已实现半协方差的投资组合优化

在传统的风险度量方法中,常见的协方差估计量并未区分资产收益的下侧风险和上侧收益,而一般的下偏矩估计量则存在非对称性和难以加总的缺点.本文引入已实现半协方差矩阵(RSCOV)作为风险度量进行波动率预测和投资组合研究.本文将RSCOV应用于两种常见的风险分散投资策略—风险平价(ERC)策略和全局方差最小(GMV)策略,并将机器学习中的在线加权集成(OWE)算法用于提升已实现波动率预测方法HAR-RV的样本外预测表现.通过研究发现,相比起已有的其他风险衡量方式,仅包含负向波动信息的下半RSCOV能够更好地被用于平衡组内各资产的风险贡献.基于A股市场2011-2018年的高频数据,本文通过实证研究发现,OWE-HARRV在月度预测步长下的效果优于HAR-RV,而下半RSCOV则能够使ERC策略以及GMV策略在保证一定平均收益的同时,降低了组合收益的极端损失.     

江西高速公路沿线极端降水特征分析

以江西省高速公路为例,利用2013-2015年江西省高速公路交通事故资料、1958-2017年江西省89个国家气象观测站cimiss逐日降水观测资料,系统地研究了江西省高速公路极端降水特征。结果表明:2013-2015年江西省高速公路交通事故夏季和冬季较多,交通事故与雨量成正相关,当降水增多时,交通事故显著增多。分析发现江西省高速公路极端降水各指标在不同路段分布呈现显著的差异,R95p在杭瑞高速东段最高,其次是沪昆线西部;极端降水频次分布表现为"总体一致型"和"南北差异型",前者极端降水载荷向量大值区出现在杭瑞高速、德昌高速、沪昆高速东段南昌至上饶段,这些高值路段是极端强降水异常的敏感路段;后者极端降水载荷向量大值区位于江西省北部沿江地区。极端降水阈值在丘陵和平原地区较高,山区较低;极端降水存在年际变化的特征,20世纪90年代中期存在一个突变,突变后降水极值升高,由极端降水造成的交通事故频发。为进一步研究高速公路典型极端降水成因,对极端降水路段进行了敏感性划分,主要有3个典型的极端降水频次敏感路段,分别为德昌-沪昆东"型"、"寻全-厦荣"型、"泰井-沪昆西"型,研究成果可为提高江西省高速安全运行能力和交通专业气象服务水平提供一定的参考。     

江西省机场选址气候可行性论证工作要点分析

简要分析了国内外及江西省机场选址气候可行性论证工作的发展,阐述了对机场选址开展气候可行性论证工作的必要性及相关法律依据。以江西省瑞金某机场选址气候可行性论证工作为例,探讨了该项工作中的气象要素的识别与分析重点,围绕机场项目的实际需求从气象防灾减灾方面为工程项目的具体设计提供科学依据。综合不利气象条件和有利气象条件的精细化论证分析结果可为今后江西省开展机场工程选址精细化气候论证服务提供思路和参考。     

多任务深度卷积网络的CT图像方向校正

针对医学电子计算机断层扫描(CT)图像方向校正问题,提出一种并行卷积回归(PCRN)多任务深度学习网络.通过侧旋角度正回归和翻转概率逻辑回归,求得校正参数来精准地校正图像.进一步,针对医学图像训练样本稀缺的情况,提出一种串行回归(SCRN)的深度学习架构,弥补并行卷积回归网络在小样本情况下校正精度不足的问题.实验结果表明:在样本充分,并行卷积回归网络和样本稀缺情况下,串行卷积回归网络对小角度偏转、大角度偏转和翻转的腹部CT图像校正结果都优于传统的配准方法.     

MoS2的摩擦起电及充电特性研究

二维二硫化钼(2D MoS2)由于其优越的电学、光学和压电性能，使其在未来电子器件领域被广泛关注该文利用AFM接触模式和SKPM，在纳米尺度上，测试CVD 制备多层MoS2的隧道摩擦起电和充电特性通过AFM接触模式，在75 nN的法向载荷力下，用Pt导电探针摩擦MoS2样品的1 μm×1 μm正方形区域，同时使硅基底接地然后通过SKPM，对以摩擦区域为中心的5 μm×5 μm正方形区域的接触电势进行成像最后以上述方式，依次在A、B、C区域进行摩擦起电测试研究结果表明：MoS2不仅具有摩擦起电特性，而且表现出摩擦其他区域，可以对初始区域充电的现象因此，可以利用MoS2的摩擦起电特性和充电现象，指导构建一类新的基于2D MoS2纳米电子器件和摩擦电子学功能器件的应用     

中国饲料霉菌毒素污染现状及研究进展

霉菌毒素是由真菌产生的有毒代谢产物或次生代谢产物,广泛存在于各类食品和饲料原料中,已在国内外导致多起中毒事件,每年给畜禽养殖带来巨大的经济损失.当前,各类霉菌毒素污染率高、共存率高、检测成本高、防控技术研发滞后、中毒鉴别诊断困难,是饲料霉菌毒素防控领域面临的主要挑战.本文在广泛查阅近年来我国学者在国内外专业学术期刊上所发表的相关研究论文的基础上,从中筛选出一些比较具有代表性的研究成果,并根据其所提供的数据,归纳了我国不同饲料中霉菌毒素的污染现状和主要的检测技术.同时,根据国内外在饲料霉菌毒素研究方面的最新进展,探讨了我国饲料霉菌毒素污染监测方面所存在的问题,希望为该领域的科研工作者和生产者提供有用信息.     

基于混沌映射公钥系统的多身份验证机制算法及应用

多身份验证是在两人或两人以上在验证中心的验证下开启一件装备(设备).在一些特殊的领域有一些应用,特别是在一些网络身份验证无法实施的地方有重要应用.比如:在军 事应用方面:远程重型装备投送后多身份验证开启,移动枪柜运输到位后多身份验证开启;民用方面:银行现金及贵重装备押运箱押运到位后多身份验证开启,大型租赁装备多身份验证使用限制等方面.该文提出了一种基于混沌映射公钥机制的多身份验证机制算法解决了以上多身份验证问题.目前在这方面,国内外相应的研究比较少.