基于多尺度特征选择与融合的目标检测方法

针对多尺度目标检测中特征图特征混淆和特征丰富程度不足的问题,提出一种基于多尺度特征选择与融合的目标检测算法。设计了一个特征选择模块来分离出不相关的特征,并结合特征金字塔网络形成特征选择网络结构,降低特征图中不同尺度目标的局部特征对当前尺度特征的干扰;提出一种浅层特征融合方法,将浅层特征逐级融合到较深层级特征中,解决特征图的特征不够丰富问题。结合特征选择架构和浅层特征融合架构,在PASCAL-VOC2007数据集上进行测试,结果mAP达到了80.1%。相较于基础的单阶段目标检测(single shot detection, SSD),所提算法的网络性能可提高2.9%,且在一些小目标和遮挡目标的检测效果上有明显的提升。通过对比和消融实验,证明了所提方法的有效性。     

基于Adaboost关键帧选择的多尺度人体动作识别方法

针对手工制作关键帧检测器和最初“特征包”方法的局限性,提出一种基于Adaboost关键帧选择和多尺度运动特征表示的人体动作识别方法.首先,从视频序列中提取兴趣点,使用生物启发特征结合光流的多尺度方法提取运动特征;然后,利用Adaboost学习方法从一个大的特征池中选取最具辨识度的几帧图像,并将排列前十的Adaboost帧作为相应的关键帧;最后,利用相关图表示关键帧,由支持向量机(support vector machine,SVM)完成人体动作分类.在KTH、多视图IXMAS和TUM数据库上的实验结果显示,该方法在3个数据库上的识别精度可分别高达95.5％,93.7％和91.5％,识别性能明显优于其他几种较新的方法,表明利用Adaboost学习算法可有效选取每个视频动作序列的关键帧,并有效解决了“特征包”方法的局限性问题.     

对紊乱科学预测法在森林害虫灾害预测预报中的思考

对紊乱现象的研究称为紊乱科学。紊乱科学预测是在紊乱中寻找规律和秩序，并应用数理统计原理进行数学描述，从而实现对无规则自然灾害特点的掌握，并运用于生产实践。本文拟通过引入紊乱科学的预测方法，探讨这种预测方法在森林害虫灾害管理实践中的应用，以丰富森林害虫灾害的预测预报方法和模式，加深预测预报层次，拓展预测预报空间。     

关于Smarandach立方部分数列 和

设n是正整数,a3(n)表示不小于n的最小立方部分,b3(n)表示不超过n的最大立方部分.用初等方法研究了数列a3(n)和b3(n)的渐近性质,给出了关于这两个数列的两个有趣的渐近公式.     

黄河内蒙河段洪水特性分析

通过对黄河内蒙河段洪水过程及河床冲淤过程分析,探讨了支流洪水对河段河槽萎缩的影响。     

汉萨同盟与中世纪西欧贸易区的形成

论述了汉萨同盟的意义,指出汉萨同盟是德意志北部城市之间形成的商业、政治联盟,在欧洲中世纪的历史上具有举足轻重的地位。汉萨同盟是日耳曼人向东扩张和殖民过程中形成的。波罗的海沿岸地区城市的兴起和商业的发展、神圣罗马帝国的衰落以及海盗的猖獗等因素是汉萨同盟形成的重要因素。汉萨同盟的形成和发展极大地促进了西、北欧地区的经济联系,改善了该地区的商贸环境,对北海、波罗的海贸易区的形成和发展乃至中世纪西欧贸易区的形成都作出了重大贡献。     

从语用层面透析附加成分移位

在不同的语境中，由于表达的需要，句子的附加成分可以改变其通常的位置，发生移位，但有些移位并不改变原句式的语法结构关系和语义结构关系，所不同的只是语用风格色彩。从语用层面对各种类型附加成分移位现象作出理论层次和实际层次的分析具有很深的意义。     

语义单元表示库的半自动构建技术

提出了一种高效的半自动构建语义单元表示库(英汉)的方法.该方法不是使用分词和词性标注等工具,而是直接对组成双语句子的基本字符进行处理,采用语义单元实量匹配和重构语义单元树的算法,对其产生的结果运用规则进行推断,规则独立于其他模块并且可扩充.经人工检查正确的语义单元加入语义单元表示库中.实验表明,该方法能保证结果的正确性,达到实用的水平.     

结构动内力的精确算法──局部效应及振型迭加法的修正

在使用集中质量法进行地震响应分析时,忽略了连续质量产生的局部效应．本文在文献*的基础上提出了一个计算局部效应的简便而合理的方法。并通过抗震计算实例说明局部效应的影响是不能忽略。     

对“腾空飞脚”的教法研究

对武术中腾空飞脚的技术动作，分别从助跑、起跳、空中动作、落地４个方面，阐述了各环节的教学步骤，为大中专院校的武术教学提供了参考