摘要：面向海量视频数据的实时识别需求,提出了基于循环神经网络的分布式自适应视频识别框架(AVRNN),该框架能自适应地选择相关帧以进行实时、快速视频识别。构建了增强记忆的长短期记忆网络,结合全局上下文信息,实现视频帧的实时选择。提出基于策略梯度的训练方法,根据生成的预测,确定接下来要观察的视频帧,并设计了奖励函数来计算预期的效用。提出了基于效用的自适应前瞻推理策略,以降低框架的计算成本。最后使用真实数据集对该框架进行评估,实验结果表明,与现有的方法相比,该框架能有效提高识别精度,降低计算成本。

摘要：实验教学逐渐被教育界所重视,尤其对于高职院校来说,实验教学的开出比例和实验条件已经成为评价和考核的重要指标。实验教学的发展也让很多院校在思索新的办学模式。文章以网页设计与制作课程为例,对该课程的实验进行一个综述和展望。

摘要：为了实现诸如监控视频等时空数据流的异常检测定位,设计了实时异常行为识别算法(RAID)。该算法使用无监督深度学习方法,进行带有模糊聚合的主动学习,不断更新和学习随时间演变的异常行为。使用通用的真实数据集对RAID进行性能评估,实验结果表明,与现有方法相比RAID在准确性和鲁棒性方面均有较好的表现。

摘要：软件产业的发展日新月异,为了适应行业发展,安徽电子信息职业技术学院同科大讯飞教育集团强强联手,开展校企"双主体"深度合作的高职教育培养模式。以软件技术专业网页设计与制作方向为例,总结校企合作教学成果,对进一步加强教学改革进行展望。

摘要：根据网页动态内容提出了一种具体采集方法,利用基于关联的LDA(Latent Dirichlet Allocation)算法,设计了一个基于内容的网页动态内容采集算法。本算法能为网页中的动态内容提供自动注释,并且利用了动态内容和文本内容之间的语义关系。基于关联的LDA提供了概念级匹配,来建立文本和网页动态内容之间的对应关系,以达到更高检索精确度。实验结果表明,与基于SVM方法相比,本算法具有较高的精确度和召回率。

摘要：针对水下无人机器人的建模问题,主要研究六自由度的运动模型,并通过仿真模型的建立,得到了模型的最优系统参数.分别在SIMULINK仿真模型和实际模型下进行了模糊控制器的设计,并分析两种情况下最优控制参数.仿真结果表明,本研究的SIMULINK仿真对实际系统中控制参数的调节具有参考价值.