Banach空间结构和算子构成的互动作用

从Banach空间结构和算子构成的互动作用这一视角,介绍Gowers-Maurey系列成果研究深化的某些新动向.全文分为:H.I.型空间研究新成果;G-M基本定理与"平方-立方猜想";本性不可比空间与G猜想;Pisier空间相关研究和关于K群K_i(B(X))的一些猜想等5小节.     

珠心算与幼儿游戏的整合

"珠心算是一项新兴的计算技术,它是在传统的打算盘形成动作思维的基础上,将算盘在头脑中成像进行不动手的拨珠计算。它充分利用算盘的具体性和抽象性相统一的特点,发挥左右脑思维相配合效应,逐渐从一开始手指拨珠的实际操作,过渡到人脑中的"心里算盘的智力操作即"头脑中打算盘。算盘对于幼儿来说,它既是教具、学具又是玩具,让幼儿在玩中学、玩中练、玩中会。把学习和游戏有机的联系起来开发幼儿的智力,可促进幼儿的素质全面发展。     

Exaggeration of facial expressions from facial motion capture data

We propose a method for exaggerating facial expressions derived from exaggeration mappings that transform facial motions into exaggerated motions. The exaggeration mapping of facial motions is defined by non-negative matrix factorization. Three-dimensional facial expressions are simulated using the exag- gerating rate as an input value to convey the degree of variation. Experiments show the validity of the exaggeration mapping and facial expression simulations.     

动作技能培养刍议

加涅认为:人类的学习结果有言语信息、智慧技能、认知策略、动作技能和态度五种类型.本文仅讨论动作技能.     

基于受限玻尔兹曼机与密集采样迭代加权的图像动作识别算法

针对当前动作识别技术中正确识别率不高,易受到环境变化的影响等问题,提出了一种基于受限玻尔兹曼机与密集采样特征迭代加权融合的动作识别算法。避免单个特征对图像序列的表达力不强,引入了受限玻尔兹曼机(RBM)特征与密集采样(DT)特征分别对行为动作进行特征提取,得到RBM特征和DT特征;定义一种迭代加权函数,将RBM特征与DT特征进行加权融合,形成描述能力更强的RBM-DT特征;基于K-近邻(KNN)算法,对RBM-DT特征进行分类学习,完成动作识别的决策判断。通过在KTH、Hollywood数据集上实验表明:与当前动作识别技术比较,提出的新算法能够有效识别各种行为动作,对各类型动作均具有更高的正确识别率与鲁棒性。     

培智学校“生活珠心算教学”中的支持性策略——以珠心算“认识数字6”为例

生活珠心算教学是通过对培智学生的眼、耳、手、口、脑等多种器官的综合训练来促进培智学生的大脑,特别是右脑的发育。实践证明,生活珠心算对于培智学生各方面能力的提高和发展都有着很重要的意义,珠心算能将枯燥、抽象的数学运算具体化,与基础教育紧密相连,能有效促进培智学校学生的手指精细动作、手脑协调能力、观察力、注意力、想象力和记忆力的发展。     

双足机器人下楼梯动作的设计与生成

上下楼梯是人们典型,常见的动作,研究其动作生成算法是实现稳定步态的重要保证;以双足机器人为研究对象,以下楼梯动作为例,基于重复变换的上体重心移动法提出双足机器人下楼梯动作的设计方法;通过仿真生成了3种典型模式的下楼梯动作过程,评价了下楼梯过程中各关节的角度变化,力矩变化和稳定性,讨论了楼梯参数变化对机器人各关节负担的影响;仿真结果表明,通过改变下楼梯的方式,可以减轻下楼梯对腿部损伤关节的负担,提高安全性,实现稳定的下楼梯动作;为福祉,康复医疗教育提供依据。     

基于改进3D卷积网络的人体动作识别

为解决现有多数视频人体动作识别3D卷积方法无法区分信息中各维度的重要和非重要特征问题,提出了通过门控循环单元(GatedRecurrentUnit,GRU)和空间注意力增强模块构建时空特征处理网络的方法,基于多级特征融合和多组通道注意力特征选择构建网络,改进基础网络模型Res Net3D对视频人体动作识别中的网络模型.改进后模型在2个公开数据集UCF101和HMDB51上的准确率分别为96.42%和71.08%,与C3D、Two-stream等网络模型相比,具有更高的识别准确率.     

网格与圆作图新题

自2012年天津中考率先使用网格作图题,至今已有十年,网格作图题的层次高、立意新、综合性强.2020年网格作图题中增加了圆,又引入了新的视角.本文中给出了创编的网格与圆相结合的新题,并从多角度对新问题进行推理和破解,可以为大家积累更多解决此类问题的思路和方法.     

基于多头自注意力机制和Bi-GRU的人体动作识别算法

目前基于惯性传感器的人体动作识别技术具有自主、可靠等优点,但现有人体动作识别算法结构复杂、参数量大、识别精度低。针对以上问题,提出了一种基于多头自注意力机制和双向门控循环单元（Bi-GRU）的人体动作识别算法。该算法首先通过多头自注意力机制无视时间间隔地计算数据之间关联特征,再将关联特征与原始数据拼接,输入到深度Bi-GRU网络中提取顺序特征,最终通过Softmax层识别人体动作。采用YESENSE公司开发的YIS360-V姿态仪搭建了人体动作识别算法验证平台,在此基础上建立训练-测试数据集并进行了实验验证。实验结果表明,所提算法较传统Bi-GRU算法,参数量由40695个减少到18337个,识别准确率由93.36%提升至95.26%。