摘要：提出一种基于多粒度融合和跨尺度感知的跨模态行人重识别网络,该网络能够有效提取行人图像特征并减少图像间的模态差异。首先,提出多尺度特征融合注意力机制并设计一种多粒度非局部融合框架,有效融合不同模态和不同尺度的图像特征;其次,提出一种跨尺度特征信息感知策略,该策略可有效降低因视角变化、行人背景变化等产生的无关噪声对行人判别的影响;最后,针对行人图像特征信息不足,设计并行空洞卷积残差模块,获取更为丰富的行人特征信息。将所提方法在2个标准公共数据集与当前先进的跨模态行人重识别方法比较。实验结果表明,所提方法在SYSU-MM01数据集的全搜索模式下的R-1和平均精度(mAP)分别达到75.9%和73.3%,在RegDB数据集的可见光到红外的搜索(VIS to IR)模式下的Rank-1和mAP分别达到93.7%和89.3%,优于所对比的方法,充分证实了所提方法的有效性。

摘要：半监督多标记学习利用有标记数据和无标记数据进行模型的训练,降低了多标记数据的标记成本并取得了不错的结果,吸引了很多研究者不断进行研究.然而,在半监督标注过程中,由于标记的数量较多,往往会出现某些标记缺失标注样本的情况,这些标记被称为开放词汇.开放词汇会导致模型无法学习到该类别的标记信息,使得模型性能下降. 针对上述问题,提出了基于图提示的半监督开放词汇多标记 学习方法. 具体地,该方法利用基于提示的图神经网络对预训练大模型进行微调,挖掘和探索开放词汇与 监督样本之间的关系. 通过使用包含图像与文本的多模态数据构造图神经网络作为预训练大模型的文本 输入进行学习. 其次利用预训练大模型在开放词汇上的泛化能力,对无监督样本生成伪标记,实现对输出 分类层的微调,使模型在对开放词汇进行分类时能获得更加理想的效果. 多个基准数据集上的实验结果 均显示,基于图提示的半监督开放词汇多标记学习方法优于目前的主流方法,在 VOC,COCO,CUB,NUS 等基准数据集上均取得了最优的效果.

摘要：目的基于深度学习的工业缺陷检测方法可以降低传统人工质检的成本,提升检测的准确性与效率,因而在智能制造中扮演重要角色。针对无监督工业缺陷检测中存在的过检测和逻辑缺陷检测失效等问题,提出一种融合知识蒸馏与记忆机制的无监督工业缺陷检测模型。方法使用显著性检测网络和柏林噪声合成缺陷图像,提升合成图像与真实缺陷图像的分布一致性,缓解传统模型的过检测问题;同时,对传统无监督工业缺陷检测框架进行改进,引入平均记忆模块提取正常样本的原型特征,通过记忆引导提高模型对逻辑缺陷的检测性能。结果在工业缺陷检测基准数据集MVTec AD(MVTec anomaly detection dataset)上的实验结果表明,针对晶体管逻辑缺陷检测难题,在像素级接受者操作特征曲线下面积(area under the receiver operating characteristic curve,AUROC)指标上本文方法相比于基线模型提升了9.1%;针对各类缺陷检测场景,在更具挑战性的平均准确率(average precision,AP)指标上提升了2.5%。针对更具挑战性的Breakfast box数据集中的逻辑缺陷问题,本文方法在图像级AUROC指标上相较于基线模型提升了11.5%。同时,在像素级AUROC指标上,本文方法相较于基线模型提升了4.0%。结论本文不受传统缺陷合成方法的限制,能够有效缓解现有缺陷合成方法引起的过检测问题;引入平均记忆模块不仅可以减小内存开销,而且无需设计复杂的检索算法,节省了检索内存库所耗费的时间;将所提出的缺陷合成方法与记忆机制进行有机结合,能够准确检测出不同种类的工业缺陷。

摘要：为了解决初学者无法理解、设计复杂Python程序的问题,提出基于学习进阶理论设计教学环节,首先分析该教学设计的必要性和优势,然后以两个教学案例的实施过程阐述基于学习进阶理论的可行性,最后通过学习成绩分析说明教学效果,目的是促进学生认知进阶、思维进阶、能力进阶、素养进阶。

摘要：现有的索引选择方法存在诸多局限性.首先,大多数方法考虑场景较为单一,不能针对特定数据模态选择合适的索引结构,进而无法有效应对海量多模态数据;其次,现有方法未考虑索引选择时索引构建的代价,无法有效应对动态的工作负载.针对上述问题,提出一种面向多模态数据的智能高效索引选择模型APE-X DQN(Distributed prioritized experience replay in deep Q-network),称为AP-IS(APE-X DQN for index selection).AP-IS设计了新型索引集编码和SQL语句编码方法,该方法使AP-IS在感知多模态数据的同时兼顾索引结构本身的特性,极大地降低了索引的存储代价.APIS集成新型索引效益评估方法,在优化强化学习奖励机制的同时,监控数据库工作负载的执行状态,保证动态工作负载下AP-IS在时间和空间上的优化效果.在真实多模态数据集上进行大量实验,验证了AP-IS在工作负载的延迟、存储代价和训练效率等方面的性能,结果均明显优于最新索引选择方法.

摘要：为满足高校师生VR图书虚拟借阅和VR期刊报纸阅读的需求,主要使用Unity 3D、Visual Studio、Maya、Photoshop等软件和Steam VR插件,以某高校图书馆的自助借阅书库和阅览室为原型,设计与实现了一种图书馆VR虚拟空间,它主要包括VR自助借阅书库和VR阅览室.在VR实训室进行的实验测试结果表明,设计制作的图书馆VR自助借阅书库和VR阅览室具备流畅的交互式漫游功能,虚拟借书和阅读体感较逼真.能够激发师生自助借阅读书的兴趣,拓展图书馆服务空间,提升图书馆服务效能,具有一定的娱乐性和适用性.

摘要：针对工程图纸设计系统中各角色之间协作性弱的实际问题,根据计算机网络环境下协同设计的需求,结合代理和工作流技术,综合图纸设计业务流程中路由、规则和角色等因素,提出了一个基于即时消息的协同设计系统,分析了系统实现方式,给出了如何在Intranet下引用即时消息和邮件监测等技术来控制设计过程中关键环节的流转,从而提高了系统中各角色间的协作性,保证了工程图纸设计流程的高效运行。

摘要：描述了具有典型意义的多CPU嵌入式系统的体系结构,详细介绍了一种应用于此种嵌入式系统的分布式操作系统进程间消息通信的方法,又将此方法和常用的分布式操作系统的进程间消息通信方法进行了比较。

摘要：介绍了Web Service技术在GIS中的应用,着重阐述了构件服务、元数据服务和Agent等动态服务的实现技术,描述了动态服务的工作原理,具有较好的应用和推广价值。

摘要：随着隐私保护意识的提升,利用车辆轨迹识别汽车驾驶员已成为车辆数据分析热点。然而,现有模型难以准确捕捉驾驶风格与驾驶上下文之间的关系,导致识别准确率不高。因此,提出基于驾驶上下文感知的驾驶员识别模型CDIM。CDIM利用轨迹数据计算车辆运动特征,同时通过路网匹配获取出行路线,并设计基于双向Transformer的路段信息嵌入模块,为出行路线中每一段路段生成融合邻接路段特征的嵌入。然后,通过卷积跨模态注意力融合模块结合路段特征与运动特征,实现二者的高效融合。此外,结合外部因素特征,全面捕捉驾驶上下文对驾驶风格的影响。在公开数据集上的实验结果表明,CDIM的识别准确率为68.54%,相较于RM-Driver与Doufu分别提高了8.14%和4.81%,具有更高的驾驶员识别准确率。