追风人物

中国导演赵婷斩获金球奖最佳导演奖第78届美国电影电视金球奖(简称金球奖)颁奖典礼2月28日以线上线下结合的方式举行,中国导演赵婷凭借电影《无依之地》斩获金球奖最佳导演奖,《无依之地》也被评为金球奖剧情类最佳影片。1982年生于北京的赵婷成为金球奖78年历史上第一位夺取最佳导演奖的亚洲女性,也是继芭芭拉·史翠珊之后第二位夺取金球奖最佳导演的女性。     

特征房价空间分析及连续型深度置信网络预测

以上海为研究区域,利用数据爬虫手段搜集、整理上海市二手房交易数据,通过空间自相关分析二手房交易价格的空间效应,并使用连续型深度置信网络对二手房交易价格进行分析预测.研究结果表明:上海市二手房交易价格在空间上具有显著的自相关效应,在上海市核心区域存在高-高集聚效应,在周边区域呈现低-低集聚效应,而在核心与周边交界地区存在高-低集聚和低-高集聚的负向空间效应;特征变量对价格偏高区域的二手房交易价格解释力度较小;除中心区域外,基于连续型深度置信网络的特征变量对上海市二手房交易价格预测能力良好.     

精细拓扑结构表示与深度特征融合在多目标图像检索中的应用

空间信息表示是增强图像特征表达性能的重要手段,通过空间关系建模与深度学习方法融合可有效提升深度特征的语义特性,从而提升图像检索性能.首先,针对复杂图像的空间关系表示提出了一种新的精细拓扑结构表示模型,该模型不仅具有完备的拓扑描述性能,还提供了两种拓扑不变量的推理算法,使得拓扑不变量可以由表示模型直接推导而不需要繁复的几何计算;其次,基于精细拓扑结构表示模型,提出了有效的拓扑结构相似性度量方法,为空间关系特征表达奠定了基础;最后,进一步结合卷积神经网络,提出融合复杂空间关系特征与深度特征的多目标图像检索方法.实验结果表明,所提出的拓扑结构表示模型在空间查询中具有良好的性能;所提出的图像检索框架取得优于现有方法的精度,并能够有效地结合手工特征与深度特征各自的优势,为提升深度学习方法的可解释性创造了有利条件.     

基于VPU加速的嵌入式实时人脸检测系统设计与实现

智能设备高昂的设计费用和庞大的计算资源需求成为在便携式、低功耗设备上实现深度学习算法及其应用的主要障碍.文中基于树莓派平台,借助Intel的视频处理器(V PU)低功耗加速模块,设计并实现了基于残差特征提取模块CNN模型的实时人脸检测系统.结果表明,相较于单纯使用树莓派CPU进行计算,文中方法在视频流中检测人脸和人脸关键点提取的实验中分别实现了18.62倍和17.46倍的加速,在便携式设备中实现快速、实时、在线的人脸检测和特征点提取成为现实,同时为使用便携式、低功耗设备运行深度学习算法提供了一种确实可行的方案.     

军事人效能增强技术发展现状与问题分析

 随着军事人效能增强技术的发展,以及基因编程、人机结合,武器装备自我感知等技术在军事上的应用,各国军队面临一系列伦理、制度等方面的挑战和困难。在充分调研各国军事人效能增强发展现状基础上,综合分析其技术应用发展的背景,梳理了发展的现状,提出随着新兴技术的发展,尤其是基因编程技术的出现和应用,战士将不再作为独立的人类,而是作为作战系统的技术组成部分,全球需要尽早制定新的国际武装冲突法律体系,进一步关注增强型士兵的伦理问题,预见军队发展的平衡性及效能增强对人产生的长期影响。     

基于Transformer神经网络模型的网络入侵检测方法

网络入侵检测一直以来都是网络安全中亟待解决的关键任务之一,传统网络入侵检测方法主要通过提取多维特征,采用机器学习方法构建检测模型,大多忽略了入侵行为的时间相关性.通过提取网络入侵行为的时序特征,设计基于降维特征的多头自注意力机制Transformer网络模型,以解决传统串行化时序神经网络模型不易收敛且时间开销较大的问题,通过选取最优的损失函数和训练参数进行并行化训练,实现网络入侵行为检测.实验结果表明,基于Transformer网络模型的网络入侵检测方法在多个数据集上均获得了99％以上的精度和检出率.     

基于注意力机制的3D U-Net婴幼儿脑组织MR图像分割

在婴幼儿脑组织分割领域中,婴幼儿脑组织存在对比度低、灰度不均匀等问题,这些问题导致现有方法的精度仍然达不到满意的结果.因此,本文提出了一种基于三维U-Net网络的脑部核磁共振图像组织分割方法,融合注意力机制模块和金字塔结构模块,可以更好地在不同的层次和位置提供模型信息,图像的上下文信息得到充分的应用以降低图像信息损失,同样还可以挖掘通道映射之间的相互依赖关系和特征映射,提高特定语义的特征表示.在Iseg2017数据集中所提出算法的WM(白质),GM(灰质)的DICE指标结果与此前最优结果相比提高了0.7％,0.7％,CSF(脑脊液)则具有可对比性.在Iseg2019跨数据集挑战的评估当中,WM,GM的分割结果在DICE,ASD两个指标均取得了第一名,CSF的指标获得第二名.     

基于深度学习的图像抠图技术

图像抠图(image matting)技术是图像编辑技术的基础, 广泛应用于影视后期制作和日常生活. 基于深度学习的图像抠图网络, 通过输入的原图和三元图来估计每个像素的 $\alpha$ 值. 在原下、上采样的图像抠图技术基础上, 针对抠图数据集图像差异较大容易造成网络收敛较慢的问题, 在每个卷积层后加入了批量标准化(batch normalization, BN)层, 对输入数据进行归一化操作, 加快模型收敛速度, 同时参数更新方向更符合数据集整体特性; 针对抠图任务需要更关注物体边缘部分的特点, 使用可变形卷积(deformable convolution)层替换普通卷积层. 可变形卷积层会根据不同输入数据自适应学习卷积核形状, 有效扩大感受野范围, 在细节部分有更好的预测效果.     

基于深度神经网络的智能推送系统研究

为了提高推送系统的可扩展性和推送精度,结合深度神经网络技术,探讨智能推送系统的设计和实现.设计基于二次多项式回归模型的特征表示方法,通过对传统矩阵分解算法进行改进,可以更准确地获得潜在特征.将这些潜在特征视为深度神经网络模型的输入数据,采用深度神经网络用于预测评分.通过在真实数据集上与其他推送算法进行比较,验证了本系统的有效性.     

基于分水岭分割和颜色深度特征的眼球图像识别算法研究

为了提高眼球手术的成功率,提出了基于眼球图像分割和深度学习颜色特征的眼球图像识别算法.联合图像分割技术和深度学习技术,建立眼球精准识别机制.首先,采集眼球手术视频和图像,并结合阈值分割、分水岭分割和颜色区域分割,实现眼球目标的分割;然后,基于卷积神经网络,运用Python和pytorch的开源框架,开发深度神经网络识别模型,并结合大数据中医诊疗经验,构建专家检测系统,以准确定位眼球;最后,根据用户软件需求,开发出具有图像采集、视频采集、电子信息履历保存等应用功能的客户端软件.实验测试结果显示:算法有利于眼球图像分割系统的落地,为智能眼球图像分割系统设备提供了算法和软件参考.