CNN在海湾危机中大出风头

海湾战争爆发后,踪迹难寻的伊拉克总统萨达姆却出乎意料地于1月29日在郊区一间平房里接受了美国有线新闻广播网(简称CNN记者的采访。由于这是自海湾战争爆发以来萨达姆首次接受外国记者采访,便使CNN一时名声大噪。1月19日伊拉克曾命令所有驻巴格达的外国记者离境,然而却唯独同意CNN战地记者彼得·     

基于图像的终端区相似气象运行场景识别分析

天气影响是空中交通运行不确定性的主要原因之一,基于历史相似气象场景识别是一种有效辅助管制运行决策的依据.相较于传统的基于距离度量空间分布的相似性识别方法,从视觉角度提出了一种基于CNN(Convolutional Neural Network)图像模式的终端区相似气象运行场景识别方法.将处理后的WAF(Weather Avoidance Field)天气避让区图像作为神经网络训练集,构建CNN+K means++模型实现对气象场景分类.进一步依据评估场景分类的实际效果和管制决策状态,构建了基于气象、交通、策略多领域的终端区特征集.从典型场景-典型日视角切入,分析不同场景对终端区运行能力与策略发布的影响,并以广州终端区为例进行验证,结果表明,基于CNN图像模式的对流天气识别具有较显著的效果,可为交通流量管理措施提供指导辅导决策.     

基于微信的直播平台对比

随着网红经济的日益发展,直播带货成为现下流行的销售模式。直播平台也是五花八门,除了早期的淘宝直播、抖音直播等,基于微信平台的直播也开始流行起来。它的最大特点就是自带流量——微信好友。笔者对比了几个朋友圈里比较受欢迎的微信直播平台,分享给大家,以供参考。     

杭州亚运七大“黑科技”

<正>真人级全息直播亭与高维度交互式自由观赛系统在很多科幻电影里都见到这类似的场景，戏中的人物可以对着剧中其他人物的虚拟影像说话，让身处不同空间的人面对面交流。西安电子科技大学杭州研究院的“真人级全息直播亭与高维度交互式自由观赛系统”，基于相机阵列光场计算成像理论，获取、重构和渲染真实世界的光场，使得用户能够身临其境地漫游在不同重建场景中。     

基于Haar-CNN模型的自然场景图像分类的研究

研究基于Haar-CNN模型的图像特征提取用于自然场景图像分类的问题.Haar小波变换是图像处理中常见的一种变换,可以提取图像的局部和空间信息,并把彩色图像的颜色、轮廓和纹理信息进行分层次的表达.卷积神经网络(CNN)是一种得到广泛研究与应用的深度学习模型,对图像特征具有很好的表达能力.基于Haar小波变换和CNN模型的优势,提出一种新的图像特征提取方法,即Haar-CNN模型;利用该模型提取得到图像更丰富的特征信息;然后比较基于Haar-CNN和CNN模型提取的自然场景图像特征在分类中的效果,探究Haar-CNN模型对于自然场景图像特征提取的优势.再对比在不同颜色空间上Haar-CNN模型对自然场景图像的分类效果,实验结果表明YCb Cr颜色空间上的分类精度最高,为96.2%,比灰度图像的分类精度提高了7.8%.同时,进一步分析Haar-CNN模型中图像块大小、隐藏层神经元个数、池化区域大小、模型深度等参数对图像分类精度的影响,实验结果表明参数选择对图像分类很重要,合适的参数选择可以提高分类精度.     

从“阿帕奇”看今日直升机

人们也许还会记得,几年前的海湾战争期间,电视新闻里经常可以看见一种穿梭在战场上空的凶神恶煞般的黑色怪物——机身短粗,左右披挂导弹和火箭,攻击地面目标时尾巴翘得老高,喷着长长的火舌。它那模样和气势酷似拳击场上频频伸展长拳的彪形黑汉。这便是美军武库中的尖端兵器之——AH—64“阿帕奇”攻击直升机。“阿帕奇”是骁勇善战的印第安部落的名称。“阿帕奇”直升机问世于70年代,在海湾战争中的“沙漠风暴”行动中首次大规模参加实战。     

基于PNCC与基频的鲁棒电话语音性别检测方案

针对电话语音性别检测存在识别准确率较低的问题,提出了一种有效的电话语音性别检测方案(CNN+SVM); 首先,采用卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)提取幂律归一化倒谱系数(Power-Normalized Cepstral Coefficient, PNCC)的有效信息;然后, 结合优化后的基频特征,选用支持向量机(Support Vector Machine, SVM)实现性别分类.该方案有效融合了男、女发音和听觉感知特性上的差异,同时利用了CNN特征提取能力以及SVM鲁棒分类能力.仿真结果表明:CNN+SVM方案针对实际场景电话语音数据集的性别识别准确率优于传统识别方法.     

西方和穆斯林文明的冲突——法国国际战略专家拉鲁什评海湾战争

关于海湾战争的前景,有一点可以肯定:伊拉克终将在军事上失败。然而,一个更加重要而更难确定的问题是:美国及其盟国会不会在政治上赢得这场战争?也就是说,通过海湾战争能否在中东建立起稳定的力量均衡,能否在阿拉伯世界与西方之间确立一种新的信任和合作关系?     

美英士兵中的“海湾战争综合症”

近20年来最残酷的战争是1991年海湾战争。小小的伊拉克,成了全球尖端武器的靶场。在这场战争中至少有50万伊拉克平民死亡,但这个数字只有很少媒体报道,所有的人几乎都相信那个被编造出来的谎言:"我们的武器都很聪明,它们只会找军事目标!"海湾战争似乎是美国全面大胜的外科手术式的战争。然而,海湾战争果真是美国全面大胜吗?从1994年起,和越战枯叶剂一样的故事版本就在英美出现。首揭其端的是英国,参加海湾战争的英国军人,都纷纷生下畸形儿。最初他们都怀疑是自己出了什么问题,但后来他们对此产生了怀疑。这些英国士兵们的生育记录表明:他们总计生下大约100个畸形儿,如缺少四肢的、3只耳朵的、心脏扭曲的等等。一个生了畸形儿的英国士兵痛苦地说:"海湾战争成了对我的诅咒!"然而,事情却刚刚开     

苏联不会无所作为

在解决海湾和中东问题上苏联愿意同美国进行某些合作,但是它在那里的根本利益是不能放弃的-从整个海湾危机和海湾战争期间的苏联官方言论和它的国际活动来看,苏联没有参加海湾的军事行动,但是一直在力争对解决整个中东问题发挥重要的政治作用。这种意图在海湾战争以后变得更加突出。     

海湾战争综合征何时了结

海湾战争结束已达7年之久,可是海湾战争的恶果永未消除,它不仅给环境造成了极大的破坏,给伊拉克、科威特人民带来深重的灾难,而且也给曾参与海湾战争的士兵带来一种新的怪病——“海湾战争综合征”。受害者除了士兵本人外,还殃及他们的家属及其新出生的     

一种基于卷积神经网络的快速车道检测算法

车道线检测在辅助驾驶和自动驾驶中有着非常重要的作用和意义,它是保证辅助驾驶和自动驾驶行车安全的重要前提条件.目前,由于卷积神经网络(CNN)具备权值共享的特点,因此减少了训练参数,CNN可以自动学习并提取特征,在图像分割和识别等领域被广泛应用.该文利用车道检测的特点,将经典的CNN中的对称卷积核改进为非对称卷积核(AK...     

精准识别:复杂场景的人物视觉理解技术

正历时近10年的研究,上海交大马利庄教授团队构建了复杂场景下的人物视觉理解创新应用平台,让人脸识别在一些复杂场景中大有作为。支付、健康码、门禁、取快递......随着人脸识别技术的日趋成熟和落地,"刷脸"在越来越多的生活场景里渐渐变成一种"习以为常"。也许我们会感到疑惑,支撑人脸识别技术的科学原理到底是什么?它的应用只是仅限于此吗?它又能不能保障我们的个人信息安全?     

基于CNN的粒子滤波目标跟踪算法研究

针对复杂场景下目标跟踪算法存在的跟踪目标丢失漂移等问题,提出一种粒子滤波框架下基于卷积神经网络（convolutional neural network,CNN）的目标跟踪算法.该算法采用CNN提取跟踪目标的高层语义特征,并引入离线训练方式,提高训练效率以及特征提取的泛化能力;利用粒子滤波算法框架,实现目标运动状态的有效估计;同时采用长时与短时两种更新策略,并引入困难样本挖掘的在线训练方式,以适应目标外观变化与背景干扰等复杂情况.仿真实验结果表明本文算法能有效适应遮挡、光照、剧烈运动等场景.与多个当前的跟踪算法在公开测试样本下进行了结果比较和分析,验证了本算法在解决跟踪目标丢失漂移等问题上的有效性.      

企业要成长，就得跟着用户走--上海众源网络有限公司成长经验谈

PPS,其全称PPStream,是全球第一家集P2P直播点播技术于一身的网络电视软件。自2005年该软件推向市场起,就得到了用户的欢迎与支持。它为用户提供在线的电影电视剧、体育直播、游戏竞技、动漫、综艺、新闻、财经资讯等的播放服务,且具有操作便捷,灵活播放,随点随看,自由掌握;内容丰富,热门经典,应有尽有;缓冲速度快,...     

用太阳能简易淡化海水

用太阳能简易淡化海水自１９９１年海湾战争以后，科威特这个沿海的沙漠小国几乎尽人皆知，它盛产石油，但水资源却十分缺乏。为解决国民饮用水，这个国家曾经建立了不少海水淡化工厂。但在海湾战争快结束时，撤退的伊拉克军队把这些海水淡化厂破坏了，使许多科威特人陷入...     

往事一瞥:遭遇“战斧”

美国在此次对巴格达的空袭中，使用的“撒手锏”仍然是１９９１年海湾战争中首次使用的“战斧”式巡航导弹。这不禁让我们想起海湾战争后重返巴格达的情景。从１９９１年１月１７日凌晨海湾战争爆发起，以美国为首的多国部队便首先轰炸了包括首都巴格达在内的伊拉克指挥系统、通讯系统、电力供应系统、空防系统等关键设施。我们看到，除总统府、广播电视大楼外，许多建筑物都被智能化武器摧毁。这些被袭目标的相同之处是内部爆炸，里面的设施完全被破坏，但外观却似无大碍，而且较少殃及周围建筑。位于拉希德大街上的国际电讯大楼，是一幢高…     

高技术在军事领域的广泛应用

二次世界大战以来,高技术在军事领域里的广泛应用得到突飞猛进的发展。高技术武器装备不断涌现。海湾战争表明,高技术武器装备投入战争,使作战规模、作战方式以及作战能力发生了巨大变化。军用基础高技术军用高技术的发展是建立在众多基础高技术之上的,由于未来战争是在陆、     

用Java语言构造VRML解析器原理

一、绪论本文介绍的是一个用Java编写的VRML２．０（虚拟现实建模语言）解析器的基本原理。它是在温州虚拟现实实验室里进行的称作“vireax”项目的一部分，其目标是为“城市规划虚拟现实应用系统”研制一个完善的导航系统。它的初衷是为了让那些不熟悉VRML浏览环境的人也能够方便的浏览虚拟世界，体验虚拟现实的美妙之处，这对普及虚拟现实的应用范围是非常有意义的。应用系统的设计重点是在对场景的处理上，系统有特殊的模块提供输出场景拓扑的语音信息、用户在场景中的位置（用户环境）、用户跟场景的交互操作、场景的动态特性等等。…     

基于局部监督深度混合模型的变电站巡检机器人道路场景识别

近年来,在各种图像分类和处理中,卷积神经网络(convolutional neural networks, CNN)取得了明显的优势。通过CNN中的全连通顶层和中间层等,可有效获取具有全局语义信息的深度特征以及包含局部语义信息的卷积特征,以此来提升图像识别的效果。为了进一步改进变电站巡检机器人对自身所处环境的理解能力,特别是在依赖于道路场景中整体和细节图像相结合来进行特征识别的条件下,文章提出了一种基于局部监督深度混合模型的识别网络对变电站巡检机器人道路场景进行识别,以实现对卷积特征的有效应用。首先该识别网络可以有效地避免卷积特征捕获到的局部对象在高度压缩的全连接层表示中被明显消除的问题;其次在局部卷积监督层的辅助下,通过直接将标签信息传播到卷积层,实现对图像的局部结构进行增强以补充场景图像中无序的中层语义信息;同时添加空间卷积操作来处理由于遮挡所造成的信息丢失。实验结果表明,局部监督深度混合模型网络在明显提高推理速度的同时,能够保持较高的识别精度,并在实际变电站场景的识别中表现出优秀的性能。