摘 要: 在计算机图形学中,角色运动重定向技术对于骨骼动画的广泛应用具有重要意义。为了便于人们了解已有的三维角色运动重定向研究成果并引发进一步的研究,文章首先简要介绍了骨骼动画技术与运动重定向;其次回顾了已有的运动重定向技术,并将其归纳为3类方法,通过对每一类方法进行分析,得出了现有研究在非人形角色和拓扑异构角色之间的运动重定向还很薄弱的结论;最后针对目前研究中存在的问题,展望了未来研究工作的主
摘 要: 针对现有的行人检测算法在复杂场景下检测速度慢、检测精度不高的问题,提出一种轻量化密集行人检测算法MER\|YOLO(Miniature Enhanced Recognition\|You Only Look Once)。首先,MER\|YOLO以MobileNetV3(轻量化网络模型)作为特征提取主干网络,提升模型对于小目标及模糊图像的学习能力;其次,通过融合深度可分离卷积和ECA(E
摘 要: 为学习更丰富的语义表示以提升聚类效果,文章提出一种多层内部语义表示增强的深度文本聚类(Deep Document Clustering via Multi\|layer Enhanced Internal Semantic Representation, DCISR)模型。首先,设计了一种语义融合策略,将其不同层次的外部结构语义表示逐层融入内部语义表示中。其次,充分利用编码层和解码层对
摘 要: 为了解决联邦学习中数据异构导致模型准确率下降的问题,提出了一种基于Logistic最优化鲁棒性的聚类联邦学习(Logistic\|based More Robust Clustered Federated Learning,LMRCFL)方法,将具有相似数据分布的客户端分组到相同的集群中,不需要访问其私有数据,可为每个客户端集群训练模型;在目标函数中引入正则项更新本地损失函数,缓解
摘 要: 本文针对工业生产现场的复杂背景对印刷品缺陷检测造成的影响,以及为了更加精准地检测食品包装盒图像上的小目标,提出了一种基于改进Unet的语义分割算法,将前景图像从复杂的图像中提取出来,采用VGG16作为Unet网络的主干提取部分,提取高层的全局特征信息;引入了注意力机制提高图像分割的精确度和细节保留能力。经改进的Unet模型的评价指标IoU、mIoU、PA、F1\|score分别为99.
摘 要: 在嵌入式自动测试平台的开发中,为保证测试过程中系统实时调度的稳定性与及时性,文章提出了一种基于最优优先级分配(OPA)算法的调度改进算法。首先通过任务建模和任务分解,将任务转化为线程形式,并应用基于OPA算法的调度改进算法根据任务截止期等对任务队列迭代任务排序,得到最佳调度排序以实现高效的调度状态。改进算法对比实验结果验证了该算法相较于原算法具有更好的性能,包括提高系统的利用情况及任务
摘 要: 针对当前物联网数据量庞大且数据之间孤立,以及物联网可信访问服务管理中交易不透明和易受攻击等问题,提出了基于区块链的物联网可信访问控制研究,将区块链技术应用到物联网的访问控制中,利用区块链的去中心化特性结合物联网访问控制技术,设计了物联网可信访问控制模型。通过模拟实验显示,物联网可信访问控制模型能够有效量化信任度、有效检测到物联网访问攻击行为,在整个访问控制中能够确保数据不被篡改,在每5
摘 要: 尽管计算机网络为人们的工作、生活和学习提供了极大的便利,但计算机网络也对社会构成了潜在的安全威胁。木马、病毒开发技术的更新升级,以及计算机网络信息系统自身固有的漏洞等,是影响网络信息系统推广应用和安全运行的主要因素。面对快速增长的计算机网络信息安全需求,仅被动地采用防御技术已经无法满足网络安全防御的要求,而计算机网络信息安全风险评估可以有效地分析网络信息系统的实时运行状态和预测其未来发
摘 要: 针对复杂环境中,火焰检测存在特征提取不足和边缘模糊目标检测性能欠缺问题,提出一种融合挤压激励(Squeeze\|and\|Excitation,SE)注意力机制的YOLOv7火焰目标检测算法。该算法以YOLOv7为基础框架,基于公开火焰数据集,对不同位置点插入SE注意力机制的网络模型进行研究,进而构建融合多点注意力机制的YOLOv7_Attention网络模型,以充分提取火焰的有效特征
摘 要: 随着移动互联网时代的快速发展,电商平台迅速崛起成为推动网络消费增长的一股新兴且强大的力量。为了有效利用海量的商品评论数据,文章基于京东商城丝绸商品的评论数据,使用词频统计对评论数据进行分析处理,构建属性\|情感词词典,填充了评论中的隐性属性。利用Label Studio数据标注平台对评论数据进行属性\|观点\|情感的三元标注,经过标注后的数据集被应用于UIE(Unified Struc
摘 要: 隐式神经网络用于三维表面重建时,存在重建物体的结构不准确、表面缺乏局部细节等问题,针对此问题,文章提出了一种基于PRPNet(点云残差编码网络)的三维表面重建方法。首先采用更深的网络结构且加入残差模块挖掘点云潜在的结构信息,加入PointMateBase模块,以增强局部细节表示能力;其次使用特征权重网络获取查询点的占用概率;最后通过区域增长的Marching Cubes算法提取三维
摘 要: 针对人机交互中用户认知模糊与表达不准确等问题,提出一种基于生理信号的PAD(Pleasure,Arousal,Dominance)多维情感预测方法对用户情感进行预测。首先,确定眼动信号指标和PAD情感量表,以门户网站为实验样本开展情感测量实验,被试者需按要求完成浏览任务,并记录眼动数据。其次,通过PAD情感量表获取被试者在网页界面中的多维情感值。最后,利用偏最小二乘回归法建立关系模型,
摘 要: 基于贝叶斯网络构建贝叶斯加权模型,进行重症监护病房(Intensive Care Unit,ICU)急性肾损伤患者死亡风险预测。以MIMIC\|Ⅲ(Medical Information Mark for Intensive Care Ⅲ)数据库中急性肾损伤患者为研究对象,建立基础贝叶斯分类器,采用AUC(Area Under Curve)和Accuracy进行混合加权计算的集成策略构
摘 要: 针对桥梁监测领域中损伤识别精度较低的问题,提出了一种基于特征工程和深度自动编码器的识别方案。首先采用快速傅里叶变换分析原始数据的特征和规律,其次通过滑动窗口从频谱图中提取表现出损伤差异的模态频率,最后将经过主成分分析法选择的保留损伤信息量最大的敏感特征作为深度自动编码器的输入。实验结果表明,经过特征工程处理后的新指标提高了模型的识别能力和计算效率,在仅占原始数据集14.9%的特征维度的
摘 要: 针对传统的上下文电影推荐模型只采用文本数据,从单模态数据获取的信息有限,无法充分解决数据稀疏性带来的问题,提出了一种融合文本和图像数据的多模态电影推荐模型(VLPMF)。首先,VLPMF集成了长短期记忆网络(LSTM)和概率矩阵分解(PMF)。其次,将VGG16提取的图像特征以概率的角度结合到PMF中并构建融合层,将文本特征和图像特征融合后得出预测评分。最后,在Movielens\|1
摘 要: 为解决绣片储存在高温、高湿环境中出现的绣线变色、绣布破损问题,设计了一个绣片柜模糊PID(Proportional Integral Derivative)温湿度控制系统。采用单片机STM32、风扇等元件共同构建硬件控制系统。通过将模糊PID控制温湿度值作为输入变量,脉冲宽度调制(PWM)红外管和风扇转速作为输出变量,实现对存储环境中温湿度的控制;使用矩阵实验室软件Matlab对模糊P