基于深度学习的Stack Overflow问题帖分类方法

针对基于正则表达式和传统机器学习的分类方法分别存在模式手工提取困难和性能瓶颈的问题, 提出一种基于深度学习的问题帖分类方法, 采用深度文本挖掘模型TextCNN和融合注意力机制的TextRNN构建分类模型. 实验结果表明, 基于深度学习的方法在多数问题目的类别上的分类性能优于已有基准方法, 且使用的Adam优化器优于SGD优化器, 使用Glove预训练的词向量优于使用随机生成的词向量. 该方法以提问目的对帖子进行分类, 可为分析Stack Overflow(SO)上的帖子讨论主题增加新维度.     

基于MD-LBP关联方向特征的铁路隧道漏缆卡扣检测算法

全路段跟车拍摄隧道漏缆卡扣图像再进行逐张排查,是实现卡扣故障检测的重要手段.针对目前LBP、CS-LBP等相关变体算法存在描述子质量不佳、特征维度过高的问题,提出MD-LBP关联方向特征提取算法实现故障卡扣的检测工作.该算法首先对输入图像进行高斯滤波预处理,根据图像的全局灰度均值得到图像的自适应阈值;其次计算图像的三层MD-LBP特征图结构,依次经过两次下采样分别得到Cell主方向特征和Block主方向特征;然后再在Block特征图上提取关联方向特征,并以此作为描述子;最后通过SVM区分故障卡扣,完成检测工作.实验还对比了LBP、H OG等9种特征描述子的检测情况,结果表明该算法不仅特征维度低,并且检测故障卡扣的召回率和精准度都达到了85％.     

浅议如何提升科研项目申报材料的撰写质量

科研项目立项的数量与层次是衡量企业科研实力的一个重要指标,高质量的项目申报材料是项目申报成功的前提。该文从现阶段各类项目的申报工作出发,根据科研项目申报方法和项目管理理论,对项目申报材料的意义进行了系统地分析,并提出了关于如何提高项目申请材料质量的个人建议。主要就项目申报材料中项目的必要性或意义,国内外的研究现状与发展趋势,项目主要研究的内容和解决的关键技术问题,现有的工作基础和优势,经济社会效益分析等几个重要方面进行了简要地分析与探讨。     

线性代数中向量组的问题牵引-模块化教学研究

针对学生学习向量组相关知识时存在的概念难以理解,证明没有思路等问题,结合知识结构和特点,制定了问题牵引-模块化教学方法.以激发学生的学习兴趣和主观能动性,突破学习内容的重点和难点,充分夯实基础,达到良好的教学效果.     

基于加权局部梯度直方图的头部三维姿态估计

在实时估计人的头部三维姿态时,基于局部梯度方向直方图的面部特征表示方法容易受到背景和环境的影响,其检测精度无法满足实际需求。为了减少图像或视频序列中背景和环境的影响,提出了一种新的对面部特征进行描述的方法,即基于肤色权值和高斯权值加权的局部梯度方向直方图特征表示方法。在具体计算时,首先进行人脸检测并将人脸区域缩放到统一大小,然后计算人脸区域每个像素点对应的梯度方向,接着计算肤色权值并利用肤色权值和高斯权值对梯度方向进行加权得到加权局部梯度方向直方图,从而强化面部特征在直方图中的比重,有效减小背景对头部三维姿态估计的影响,最后利用非线性支持向量回归机求解加权局部梯度方向直方图与头部三维姿态之间的关系。实验结果表明:该特征表示方法具有更高的检测精度。     

基于改进灰狼算法优化SVR的航天侦察装备效能评估

定量评估航天侦察装备效能是武器装备体系建设的重要环节之一, 对装备发展和作战应用具有重要的现实意义。针对评估样本数据少、效能在多指标因素影响下变化规律非线性等条件下的效能评估问题, 提出一种基于改进灰狼(improved grey wolf optimizer, IGWO)算法优化的支持向量回归机(support vector regression, SVR)评估方法(IGWO-SVR)。引入反向学习策略及余弦非线性收敛因子改进灰狼优化算法收敛性能及全局寻优能力, 并将其应用于基于支持SVR效能评估参数的优化。基于航天侦察装备特点, 构建评估指标体系及航天侦察装备效能评估模型。最后, 通过对一定作战想定背景下航天侦察装备效能进行仿真评估, 验证了所提方法的合理性及优化模型的有效性。     

中国代表团取得冬奥会历史最好成绩

<正>2月20日晚，北京冬奥会圆满落下帷幕。连日来，中国奥运健儿们奋勇拼搏，带领中国冰雪运动实现新跨越。中国体育代表团在本届冬奥会多个项目上实现新突破，共收获九金四银两铜共15枚奖牌，位列奖牌榜第三名，取得了自1980年参加冬奥会以来的历史最好成绩。短道速滑是中国的传统优势项目。在2月5日首个比赛日，短道速滑队拼下一枚混合接力金牌，为中国代表团赢得首金。