基于多任务学习的行人重识别特征表示方法

作为一种跨摄像头的检索任务,行人重识别会受到不同相机视角造成的图像样式变化的影响。近年来,许多算法通过神经网络直接从原始输入图片中学习相应特征,虽然这些特征能够很好地描述全局行人,但忽略了许多局部细节信息,在复杂的场景下容易出现误识别。针对此问题,研究了一种基于多任务学习的新的特征表示方法,采用成对输入的孪生网络结构,将局部最大出现特征(local maximal occurrence,LOMO)和深层特征一起送入网络并映射到单一的特征空间中进行训练,形成一种新的网络模型TDFN(traditional and deep features fusion network)。利用神经网络自我学习特性,联合多个任务的损失函数更新网络,使得深层特征学习到更多与手工局部特征互补的细节信息。实验表明,新特征的平均精度mAP和Rank-1精度都优于直接从孪生网络提取的全局描述子。     

DSA加密算法中素数选取的优化设计

数字签名技术是电子签章系统的技术基础。文中对数字签名原理、构成和公钥加密算法做了大量比较研究,在此基础上设计了一款适用有效的数字签名算法,并对算法中用到的大素数选取方法进行了优化。通过优化算法大大提高了数字签名加密的效率。实验证明该算法有效可行。     

旋光光纤基本参数的理论分析与计算

通过分析与数值计算，论述了高费尔德常数旋光光纤中张量介电常数矩阵元素ε'由大变小时，旋光光纤基本传输参数（βi，uπ，ωi及Ki）的变化情况。     

经典Ramsey数R(5,14)的下界A Lower Bound of Classical Ramsey Number R(5,14)

研究素数阶循环图的一些性质，得到一个Ｒａｍｓｅｙ数新的下界：Ｒ（５，１４）≥１８２．     

论尤拉函数■(n)的一些性质

1.引言命(n)为 Euler 函数,关于集合{(n+1)/(n)}(n=1,2,…)的分布问题,Somayaiulu,Sierpinski 及 Schinzel 曾用算术的方法加以处理。华罗庚教授首先指出用 Brum 节法处理这一问题的途径。按这一方向,王元与 Schinzcl 及邵品琮得到了下面的结果:任意给于 h 个非负实数α1,…,αh及ε>0,皆存在自然数 n,使     

关于奇合数和奇素数一般解的探讨

本文对奇合数与奇素数的一般解进行了探讨，并给出了其解的表达式。     

对若干个底为强伪素数的Carmichael数

对含有三个素因子的Ｃａｒｍｉｃｈａｅｌ数给出一种算法，利用此算法能探索一些Ｃａｒｍｉｃｈａｅｌ数，它们同时又是对一系列指定底的强伪素数。     

关于丢番图方程x^3±1=Dy^2

对于丢番图方程（１）ｘ＾３＋１＝Ｄｙ＾２和（２）ｘ＾２－１＝Ｄｙ＾２。本文用静初等方法证明了以下结果：（１）设Ｄ＝２＾α．３．ｐ或２＾α．３，ｐП１，这里ｐ、ｑ均是奇素数，ａ＝０或ｑ－５（ｍｏｄ６）（ｉ＝１，…，ｓ），ｓ＝１或２，则当ｐ∈（７，１３，３１，６１，７３，７９，９７）时方程（１）除开Ｄ＝３．５．９７仅有解（ｘ，ｙ）＝（３１４，５４３）外，无其他的正整数解，而方程（２）除开Ｄ＝３．５．９     

关于安全素数的分布

利用潘承洞研究Ｇｏｌｄｂａｃｈ猜想的新方法探讨安全素数的分布，所得结果使安全素数猜想更加精致．