基于混合高斯模型的储物柜存取货行为检测方法

针对储物柜存取货物场景的实际情况和人员行为的特点，提出一种通过融合时间调整机制控制前景融入背景的改进型混合高斯建模检测方法，并引入手臂识别机制。融合时间调整机制减小了由于人员停止运动而错误决策为背景的可能性；手臂识别算法模型有效地识别人员伸手动作。实验结果表明，该方法可以简单有效地从连续的图像序列中检测出人员在储物柜场景下的存取货物行为。     

美国研制能思考在机器人

<正>谷歌公司正与牛津大学的两支人工智能研究小组合作,研制先进的类人机器人。第一支研究小组的任务是帮助机器人更好地了解用户的想法和意图,第二支研究小组的任务是通过深度学习技术提高机器人的视觉识别能力。据国外媒体报道称,谷歌正在研制一种模拟人类大脑的超快量子芯片,这让搜索和软件更加直观。被谷歌收购的人工智能创业公司Deep Mind联合创始人、谷歌工程部副总裁杰米斯·哈萨比斯在博客中表示:"对于当前的人工智能研究来说,这无疑是一个非常令人兴奋的时刻。我们在很多方面不断取得进步,其中包括图像识别和语言理解能力。我们很高兴地宣布与牛津大学展     

基于CAN总线的智能楼宇分布式控制系统

智能楼宇系统能够给人们提供轻松、有序、高效的现代生活方式,未来它将是每一个楼宇必备的设备。本文所设计的智能楼宇系统分为三个子系统:灯光调节系统、基于射频识别的门禁系统以及集成以太网通讯功能的主控制器系统。本文将着力介绍基于CAN总线的智能楼宇分布式控制系统的网络节点设计,给出以STM32F107为主控制器的节点设计方案,对CAN总线通信模块、以太网通讯模块、灯光调节模块、射频识别模块的电路设计和软件实现给出详细的说明。     

一种特殊递推关系序列的判断及求解

对于特征多项式为C(x) =(x- 1) r的特殊递推序列an,给出了它的通解求法以及判定它的充要条件 :存在整数r≥ 1,对任意的n≥ 0 ,Δran =0成立。其中Δran 为递推序列 {an}的r阶差分。     

蕴含W5可图序列的最小度和

Gould,Jacobson和Lehel考虑了下述经典Tur偄n型极值问题的变形:对于给定的图H,确定最小的正偶数σ(H,n),使得对于每一个n项可图序列π=(d1,d2,…,dn),当σ(π)=d1+d2+…+dn≥σ(H,n)时,π有一个实现G包含H作为可图的.本文确定了当n≥11时,σ(W5,n)之值,其中Wr是r个顶点的轮图.     

时间序列法在厦门城市供水量预测中的应用研究

城市供水量的预测工作是城市供水优化调度的重要基础工作。城市的日需供水量是与天气、供水设施、城市建设水平、生活水平、生活习惯等众多复杂因素密切相关的，要对日用水量做出较为准确的预测是较困难的。在厦门城市供水原水系统优化调度决策系统的课题研究中，     

具有可变时间的并行排序问题

设有p台处理机要加工n项任务，当每项任务t在时刻i和处理机j上被开始执行时，都有一个不可间断的加工时间l(t，i，j)∈{k1，k2}，我们的目标是要找一个可行方案σ，使得总的完工时间最短．该问题是NP-完备的，本文给出该问题的一个近似算法。     

经济时间序列分析的新方法

2003年诺贝尔经济学奖授予美国经济学家恩格尔(Robert F.Engle,1942-)和在美国工作的英国经济学家格兰杰(Clive W.J.Granger,1934-),以奖励他们对于分析经济时间序列的方法上的贡献.     

惯性导航系统水平阻尼网络的自适应控制

当海况变化较大时，惯性导航系统(INS)的误差振荡幅度较大．为了减小系统误差的振荡幅度，提出了一种新的设计思想，采用自适应控制方法，根据实际的海况变化情况，实时校正阻尼参数，使由舰船的机动性造成的系统误差最小．结果表明，与传统方法相比，水平误差角振荡幅度减小了约50％，速度误差振荡幅度减小了约30％．经度、纬度和航向误差振荡幅度也有明显改善；水平阻尼网络的自适应控制有效地改善了INS的动态性能．     

基于DNA序列的信息隐藏

研究了以DNA序列为载体的信息隐藏,提出了一个信息隐藏算法.该算法首先将秘密信息经预处理、编码、调制变成一维随机DNA序列;然后由一个随机数序列决定隐藏信息在载体的高复杂性区域的位置;最后在隐藏信息的位置,秘密信息字符替代载体字符.由该算法实现的信息隐藏既具有一定的稳健性和安全性,又符合生物学意义.实验结果也证明了该算法的有效性.