摘要：为了能够在细粒度图像特征表示中探索出相似层结构中的共享信息,提出了一种多任务学习框架,联合优化卷积神经网络中的Softmax Loss和Triplet Loss,基于此框架,设计广义三元组嵌入标签结构,以发现不同级别中具有相似性的相关图像。在Stanford Cars和CUB200-2011两个细粒度数据集上进行实验,结果表明这种方法不仅可以实现较好的分类性能,还能够提高在细粒度数据集上不同级别的标签结构的图像检索精度,这在电子商务中相关产品的推荐方面具有重要意义。

摘要：现阶段大多智能家居系统是用户通过手动触发的方式远程控制相应的家电设备,而各家电之间缺乏互联互通,且不具备学习能力。而一款可以模拟用户生活习惯自主做出正确决策的智能家居系统则可以解决这一问题。本文设计了一种基于ZigBee与神经网络的智能家居控制系统,该系统通过ZigBee收集用户生活环境数据,然后将收集到的数据用于神经网络的输入,进而对用户的操作习惯进行学习模拟以达到对用户生活习惯的精确建模以及对智能家居做出准确地控制,使智能家居系统更具智能化。本文利用CASAS智能家居实验室的数据作为ZigBee收集到的数据,在该数据基础上进行基于神经网络的控制算法设计并进行多组实验,结果表明本文所设计的智能控制系统可以准确地模拟用户的生活习惯,准确地控制智能家居,符合用户的操作习惯,达到了智能化要求。

摘要：为了满足氧化锆全瓷冠桥（义齿）生产需要，根据实验电炉的最新设计理念，运用有限元技术时炉膛材料和结构、加热元件数量和分布进行了优化设计。通过智能技术、高性能材料的集成优化，实现了全瓷冠桥专用智能升降电阻炉的批量生产。最终，经效能分析和性能评估可知，本电炉具有结构紧凑、节能环保、温度场均匀和升降温速度快等优点，特别适用于牙科全瓷冠桥、实验室样品制备等领域应用。

摘要：在计算流体力学仿真结果的基础上,通过对仿真结果横向、纵向对比,选择了风向仪最佳的安装位置,从设计上优化风电机组测风误差带来的损失,同时也为现场安装风向仪提供了指导。