简介：行人重识别在视频监控领域是一个非常具有挑战性的问题,不同的摄像头位置角度、光照等因素会使同一行人的图像差异较大.文章提出一种DGD（DomainGuidedDropout）卷积神经网络（CNN）与样本相对距离结合的行人重识别算法：首先,通过卷积神经网络来提取来自多个域的数据中具有一般性及鲁棒性的特征;其次,通过计算各个特征样本之间的相对距离来筛选出更具有一般性及鲁棒性的特征;最后,比较筛选出的特征间的欧氏距离进行重识别.实验结果表明,该算法能够提高行人重识别的效率.

简介：行人检测在智能监控、自动驾驶、辅助驾驶、智能机器人等研究领域有着广泛的应用.传统的行人检测方法大多使用滑动窗口遍历图片的方式,导致计算量大,检测速度受到限制.目前基于深度学习的行人检测方法进入了一个快速的发展阶段,但是还存在例如小尺寸行人漏检等很多问题.现提出基于卷积神经网络的多尺度行人检测方法,分析了增加检测层、并联卷积层与改变卷积核尺寸对行人检测性能的影响.在KITTI数据集上的实验结果表明,该方法可以实现较好的行人检测效果.

简介：人脸关键点定位是计算机视觉的一部分,在人脸识别、人脸表情识别、人脸动作捕捉等工作中有重要的作用.非约束条件下人脸关键点定位,其难点在于人脸关键点位置在复杂环境下呈现非线性变化,影响人脸关键点定位的精准性.现提出基于级联卷积神经网络的人脸关键点定位方法,分析了级联深度模型全局回归阶段多尺度特征融合对人脸关键点定位的影响;同时提出了一种具有可学习参数的人脸关键点定位损失函数.经过大量实验表明,这里提出的人脸关键点定位算法能够有效的提高针对非约束条件下人脸关键点定位精确度.

简介：针对传统交通控制与诱导模型及算法的不足，提出了具有中心协调系统（CCOS）的交通控制与诱导协同模型。利用数据融合技术将历史数据的短时交通预测、交通事件检测结果以及实时交通流数据设计面向交通动态的信息融合，并采用神经网络技术构建基于神经网络的交通控制诱导协同模型，同时对模型的参数进行了确定。。通过典型的路网进行仿真实验和对比分析，实验验证了该模型具有可行性和有效性。

简介：摘要:随着大数据时代的到来和计算机能力的提升，传统的目标检测方法难以处理庞大的图像数据以及无法满足人们对目标检测精度和速度上的要求，而卷积神经网络具有强大的特征学习能力，突破了传统目标检测方法的瓶颈，基于卷积神经网络的图像目标检测技术在诸多领域掀起了新的应用热潮。首先，文中介绍了卷积神经网络在目标检测任务上的优越性；其次，梳理了基于卷积神经网络的图像目标检测在医学、工业、农业领域中的典型应用，并对其中几种典型卷积神经网络的结构进行归纳总结分析；最后，讨论了目标检测的应用方面仍然存在的问题，并对基于卷积神经网络的图像目标检测应用的未来研究发展方向进行展望。

简介：单隐层前向神经网络的学习能力是有限的.特别地,作为分类器,单隐层前向神经网络对于图像的复杂信息和不同图像之间的细节信息很难学习和处理.文章借鉴深度神经网络的思想,将单隐层矩阵输入的神经网络拓展到多隐层神经网络,并采用传统的反向传播算法对其训练并给出学习算法.通过多个数据库的实验对比,结果显示所提出的算法具有良好的效果.

简介：绘画作品的数字化对有效使用绘画资源具有重要意义，传统图像分类方法并未考虑绘画作品主观特性，且大部分特征需要人工提取，存在细节特征丢失等问题．在此提出基于卷积神经网络的绘画图像分类方法，分析了卷积核大小、卷积神经网络结构宽度、训练样本数量对分类结果的影响，以优化网络结构和参数．实验结果表明，该方法对绘画图像分类的有效性，在不同绘画图像数据集的分类实验上也得到了较好的分类结果．

简介：基于起升机构液压系统故障诊断的特点,提出基于故障树的模糊神经网络作为汽车起重机起升机构液压系统故障诊断的方法。该方法利用故障树知识,提取汽车起重机起升机构液压系统故障诊断的输入变量和输出变量,引入模糊逻辑的概念,运用模糊隶属度函数来描述这些的程度,利用共轭梯度优化算法对神经网络进行训练,并通过实例分析,验证了汽车起重机起升机构液压系统模糊神经网络故障诊断的有效性。

简介：在此提出一种改进的深度卷积神经网络模型,该模型通过增加并联卷积层,拓展卷积神经网络宽度实现,有利于提取图像特征,提高网络性能;卷积层中对特征图像采用批量归一化方法进行预处理,加快网络训练.实验结果表明,该模型能更准确地学习宫颈癌细胞图像特征,从而有效降低了分类错误率.

简介：将神经网络运用到动态流量的软测量中,探索解决液压伺服系统中对瞬时动态流量的测试问题是该领域的一个难点和热点问题,该文在概要介绍了神经网络动态流量软测量系统的总体设计和神经网络结构的确定方法之后,重点讨论了神经网络的训练策略,最后通过实验验证了该训练策略的性能.

简介：深度学习是人工智能领域发展的一个不可或缺的部分,并且广泛应用于图像识别方面.为了进一步降低宫颈癌细胞图像的识别错误率,本文提出了一种基于卷积神经网络的改进算法.该算法通过搭建卷积神经网络框架,对下采样过程中特征提取阶段的池化模型进行改进,在下采样过程中对池化域内的每个元素分配合适的权值得到下采样特征图.实验结果表明,我们所提出的基于卷积神经网络的改进算法降低了对宫颈癌细胞图像的识别错误率.

简介：目的:通过对志愿者观看3D影片之后的脑电信号进行主成分分析,选取最能代表立体视觉疲劳度的主成分,运用BP神经网络对疲劳等级进行建模,提高对疲劳度等级的预测准确度。方法:采集15名志愿者观看五部不同3D影片前后的脑电信号,先对脑电信号进行疲劳度分级并选取特征通道;再对特征通道的脑电信号进行主成分分析选取影响最大的特征主成分,利用BP神经网络进行建模,根据建立的模型对立体视觉引起的疲劳等级进行预测,将预测结果与已知的疲劳等级进行对比。结果:根据文献中的疲劳等级将实验结果分成三个等级;据累计贡献率超过90%选取的前四个主成分建立的预测模型,准确度达95.4%。结论:运用主成分分析和BP神经网络的方法对立体视觉疲劳度进行预测,预测准确度较高,与直接根据脑电特征参数建立模型的方式相比简便和准确,这一方法对立体视觉引起的疲劳度分级及预测提供了新的思路。

简介：针对机动车保有量作为交通系统的一部分所具有的不确定性和趋势性等特点,通过熵权法确定灰色系统理论和广义模糊神经网络的加权系数来建立组合预测模型,对机动车保有量进行预测。经过实例验证,该组合预测模型与单预测模型相比,能够更准确地预测机动车保有量,与实际值符合较好,可以为有关部门的规划提供可靠的数据依据。

简介：摘要：随着社会的发展，我国进入人工智能时代，互联网技术被广泛应用在各个领域中，计算机网络安全也成为影响用户隐私安全和财产安全的关键。计算机网络系统十分复杂，面临着许多安全风险，而随着人工智能的持续发展，计算机网络安全问题逐渐趋于多样化和复杂化，风险系数显著增高。但目前对网络安全风控措施的研究与应用却相对滞后，使计算机网络存在安全隐患。在此背景下，人们需明确计算机网络安全的影响因素，寻找有效的风控措施，以确保计算机网络系统稳定、安全地运行，充分保障用户的信息与财产安全。

简介：时间就是生命,这种浅显的道理每个人都知道。周二,一天的商务洽谈,换来满身的疲劳,然而,时间就是金钱,分秒必争。坐进宽敞舒适的后座,打开手提电脑,重新整合10个小时中的飞速资讯,在网络上及时沟通协调会面时出现的问题。在工作中,专业胜于一切,除了专业知识,专业的工作态度,也能令你迅速成为那个"Bestofthebest"。

简介：神经毒气是化学战武库中的主要成员,已经在实际战争中得到使用。例如,在两伊战争及伊拉克与反叛的库尔德少数民族的战斗中,就使用了神经毒气塔崩(Tabun)。近年来,一种称为沙林(Sarin)的神经毒气被用来对付手无寸铁的广大民众,在松本和东京引起严重的人员伤亡事件。这是首次在非战争状态下被恐怖分子利用的化学武器。有关神经毒气方面的信息不多,广大民众对此均感生疏,象本文这样系统地介绍神经毒气的文章将对公众有所帮助。本文将首先对有毒气体作一简单介绍,然后叙述神经毒气的各有关方面,包括神经毒气的化学结构,制造原理,毒性机理,中毒治疗,检测方法及去污技术等有关内容。

简介：www.attwllllamsclub.com资深威廉姆斯车迷请关注付费会员的车迷惧乐部。除了可以得到仅限于会员的礼品外，一年中还可数次参观工厂，优惠回报绝无仅有。

简介：装修房子时，有这样一种业主：非常强势，只管提出要求，很少和设计师商量设计和施工的可行性。等设计师勉强设计出来了，看起来似乎很漂亮，用的时候却会有很多问题：如楼梯台阶过高、过道过低等，还可能存在一些安全隐患。

简介：神经调控技术作为一种不破坏神经组织的可逆性神经外科疗法,在疼痛、帕金森病、癫痫、强迫症等功能性神经疾病和精神疾病的治疗上有显著疗效,应用前景广泛。文中介绍了脊髓刺激器、脑深部刺激器,迷走神经刺激器和骶神经刺激器为代表的神经刺激器技术和应用现状,结合脑深部刺激器,迷走神经器和骶神经刺激器的国产化进程,分析了神经刺激器的未来发展趋势。

简介：帕金森病是一种普遍的神经退行性疾病,其病理特征是人脑黑质区多巴胺(DA)能神经元的进行性变性、死亡.帕金森病的病因和发病机制虽然至今未明,但氧化应激是主要因素.DA作为脑内主要神经递质,也是一种神经毒素.我们的研究中采用DA作为氧化应激诱导剂,观察了6种神经保护剂的作用效果.MTT分析其存活率、荧光双染色法观察其形态变化以及流式细胞仪分析凋亡和细胞周期变化,结果显示DA诱导后细胞存活率随浓度、时间进行式降低,而6种保护剂分别有不同程度的保护效果.