基于时空自注意力转换网络的群组行为识别

个体间关系信息的获取是群组行为识别中关键问题.为了获取更加丰富的关系信息,本文提出了一种时空自注意力转换网络(Spatio-Temporal Transformer Network).空间自注意力转换模块可以同时处理群组中的所有个体,包括其外观特征和位置特征,以便提取个体间空间关系信息.使用时序自注意力转换模块进行时序...     

小型无人机的伞降回收轨迹研究

本文针对小型无人机伞降回收特点,设计了用于该系统的定点回收系统。该系统充分考虑工程约束,建立了基于风场扰动的回收模型,通过分析飞机回收阶段的受力,建立了无人机伞降运动模型,规划了回收段航迹,并进行了仿真分析。结果表明,系统能够满足要求,得到回收轨迹。     

高速逆流色谱结合制备液相色谱法分离制备葡萄籽中的多酚

采用高速逆流色谱结合制备液相色谱法从葡萄籽乙醇提取物中分离得到了8种多酚。高速逆流色谱以上相为固定相,下相为流动相,主机转速为900 r/min,流速为2 mL/min,分离温度为25℃,检测波长为280 nm,利用正向和反向洗脱相结合的模式,在正丁醇-乙酸乙酯-水（1∶14∶15,v/v/v）和正己烷-乙酸乙酯-水（1∶10∶10,v/v/v）溶剂系统下从葡萄籽提取物中分离得到了5种多酚。原花青素B₁、原花青素B₂、没食子酸、表儿茶素没食子酸酯和儿茶素的纯度分别为98.5%、97.2%、98.3%、98.9%和96.7%。利用制备液相色谱法对高速逆流色谱分离成分进一步分离纯化,获得了表儿茶素、表没食子儿茶素没食子酸酯和没食子儿茶素没食子酸酯,纯度分别99.2%、99.3%和99.2%。该方法单次制备量均达到毫克级,简便、快速、分离纯度高,适合于葡萄籽中多酚的分离制备。     

一种新型的水下低频共鸣器*

该文旨在宽开口的共鸣腔内嵌入聚氨酯泡沫来设计一种新型的水下低频共鸣器。首先通过水池实验测定聚氨酯泡沫板的声速。然后基于此建立镶嵌聚氨酯泡沫共鸣器的理论模型获得声阻抗率,通过与直口结构以及棒纵振动模型对比,验证理论模型的正确性,并建立集中参数系统,分析内嵌聚氨酯泡沫能够降低共鸣器共振频率的原因。最后通过有限元仿真软件进行计算,检验理论模型的正确性,与无聚氨酯泡沫镶嵌的共鸣器相比,镶嵌聚氨酯泡沫的共鸣器在维持较低品质因素的同时实现了共振频率大幅降低。     

基于级联网络的年龄性别识别研究

提出了一种基于深度学习技术的年龄和性别识别方法,建立了人脸识别硬件与软件系统。运用经典的反向传播算法确定预测函数的权重矩阵和偏差。针对单个识别网络准确率不高的问题,采用多个神经网络级联的方式,对输入的目标特征进行多次判定。通过设计一种投票竞争算法,让级联网络的识别结果自动进行竞争,获胜者作为最终的预测结果。预测结果与实验数据对比表明采用级联网络可有效提高对年龄性别的识别准确率,级联后的识别准确率分别达到了88%和82.61%。     

烽火网络信息：BTI与烽火网络签署产品协议

近日,加拿大BTI公司CEO Mr．Koss和CFO Mr．Allan率团访问烽火网络,并与其签署了IPTV／Wireless Backhaul产品协议,同时还对定制的701设备的最终转产,举行了产品下线仪式,武汉邮科院院长童国华,烽火网络总裁但帮荣以及烽火网络高层均参加了这一活动。     

基于KELM选择性集成的复杂网络环境入侵检测

为解决复杂网络环境网络入侵事件特征复杂多变、新型入侵检测度低、检测时间长、难以实现实时检测的问题,本文提出一种基于核极限学习机（Kernel Extreme Learning Machine,KELM）选择性集成的网络入侵检测方法（SEoKELM-NID）.该方法采用Bagging策略独立快速训练出多个KELM子学习器;然后基于边缘距离最小化（Margin Distance Minimization,MDM）准则对KELM子学习器的集成增益进行度量,通过选择增益度高的部分KELM子学习器进行选择性集成,获得泛化能力强、效率高的选择性集成学习器;同时,引入一种基于批量样本增量学习的KELM子分类器在线更新策略,实现入侵检测模型的在线更新,使SEoKELM-NID能有效适应复杂网络环境的变化.在KDD99数据集和一个以太网和无线网络混合的复杂网络仿真实验平台上进行了仿真实验验证,结果表明,SEoKELM-NID相比基于单个学习器以及传统集成学习的网络入侵检测方法具有更好的识别准确性以及更快的识别速度,特别对于未知的网络入侵连接事件响应速度快、漏报率低.