摘要：针对视频亮度整体漂移、突变干扰、视频再编辑引起的帧率变化问题,提出了采用视频时序特征来描述视频内容,描述了视频的时间、空间信息.采用梯度匹配算法和改进的动态时间规划算法进行相似性匹配.实验采用了80段广告视频和200段再编辑视频对算法进行检测,结果证明了算法的有效性和鲁棒性.

摘要：根据施密特电路对输入信号具有二种检测阈值的工作特点 ,提出了施密特电路与用作存贮元件的触发器之间具有相同的时序特征。利用时序电路的设计方法 ,系统地研究了传统的 CMOS施密特电路的各种设计 ,并发现了一些新的设计方案。

摘要：通过分析城市轨道交通客流量的时序特征和RBF神经网络的作用机理,将具有不同时序特征的数据分别用不同的神经网络进行处理,建立了基于客流时序特征的并行加权神经网络模型,并用该模型对北京市城市轨道交通各条线路的客流进行预测.结果表明,各线路客流量预测结果的平均绝对百分误差均在10%以下,小于单个神经网络的预测误差,提高了预测精度.

摘要：本文分析了三值施密特电路工作过程中的时序特征，并利用时序电路的设计方法，提出三值施密特电路的设计方案．ＰＳＰＩＣＥ模拟证明了所设计的电路具有正确的施密特电路特性．

摘要：针对已有视频检索方法存在的诸多问题,提出了一种融合视频时序特征和关键帧的视频检索方法。该方法首先提取视频的时序特征,通过匹配两段视频的时序特征可直接实现画面变化率高的视频(如广告等)的检索,大大减小了视频检索的运算量。在此基础上,对于画面内容变化率较低的视频(如电视剧等),进一步将其划分为若干个子片段,每个子片段中提取出关键帧用于检索。实验结果表明,该方法检索效果好,稳健性高,应用范围广。

摘要：网络流量数据具有明显的时序特征.针对基于机器学习的网络流量分类方法中,传统机器学习依赖人工设计特征以及深度学习无法兼顾特征自主生成与特征可解释性等问题,采用时序分析方法,提出了一种基于时序特征的网络流量分类方法.首先,将网络流量数据预处理为时序数据;然后,应用Shapelet-Transform算法来自主学习网络流量的时序特征,并改写Shapelet-Transform算法的计算逻辑,且将其部署在GPU上,使其可以快速处理大规模网络流量数据集;最后,结合支持向量机分类算法构造了最优分类模型来实现网络流量分类.公开数据集实验测试结果表明,所提方法可以实现网络流量时序特征的自主学习,并达到与深度学习接近的分类精度,同时给出深度学习方法无法提供的可解释性分类依据.

摘要：针对稀土萃取过程中组分含量难以实时监测以及现有组分含量检测方法耗时、耗内存的现状,设计了一种基于溶液图像时序特征的元素组分含量动态监测系统。首先使用图像采集装置获取萃取槽体溶液的时序图像,考虑萃取液颜色特性和单一颜色空间的不全面性,采用主成分分析(PCA)方法在HSI和YUV融合的颜色空间提取图像的时序特征,并结合生产指标构造基于鲸鱼优化算法(WOA)的最小二乘支持向量机(LSSVM)分类器来对工况状态进行判断。然后当工况处于非最佳状态时,在HSV颜色空间对图像提取颜色直方图和颜色矩特征,并开发以溶液图像间的混合特征差值的线性加权值为相似度度量的图像检索系统,从而获取组分含量值。最后进行镨/钕萃取槽体混合溶液测试,结果表明该系统能够实现元素组分含量的动态监测。

摘要：针对现有问答方法在处理触发词歧义性问题上的不足,提出一种融合实体信息和时序特征的问答式事件检测方法EDQA-EITF。构建一种基于RoBERTa的问答框架,增强模型的语义表示能力;通过在模型输入序列中显示地添加实体、实体类型等先验信息,进一步帮助模型根据句子的上下文语境对触发词进行分类;采用最小门控循环单元(minimal gated unit,MGU)和Transformer编码器对输入序列中的时序依赖关系进行建模,提升模型对于句子的语义关系、句法结构的阅读与理解能力。公共数据集上的实验结果表明,所提方法在进行事件检测时具有更优的性能,有效缓解了触发词的歧义性问题。

摘要：在存量住宅高度范式化、同质化背景下,深入探讨居住行为轨迹,有助于推动住宅向更精准化、人本化方向发展。研究聚焦居住行为轨迹时序特征可视化提取和室内功能模块参数化布局,探讨行为轨迹群组式构成依据,提出基于轨迹群组的可视化与参数化协同应用框架,实现从居住行为轨迹到室内功能模块布局的个性化生成。以创造更符合住居活动需求、行为群组互动和轨迹路径优化的居住环境,为数字时代的住宅研究提供崭新的方法论支撑和思路。

摘要：针对牵引传动系统电机过流的实时诊断与精确故障溯源问题,提出了一种基于故障时序特征模式识别的实时诊断方法。首先对导致牵引电机过流的常见故障源进行分析,接着通过总结与工况强关联的事件时序变化规律,离线设计出电机过流故障时序特征模式诊断规则库,然后在线实时采集相关的传感器信号以及系统工况信息,计算相关特征量和事件标志,并与离线设计好的工况事件时序特征模式诊断规则库中各模式及诊断规则进行实时匹配,从而实现牵引电机过流故障的实时诊断与精确溯源。最后,基于现场故障案例数据进行测试,验证了所提方法的有效性。