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  • 简介:问人买车的动机是什么,许多人异口同声:“开车出去玩儿!”年轻人这么说,上了岁数的也这么说。汽车运动与休闲,已经成为中国百姓生活中很重要的一部分。为了节约资源,越来越多的人接受了上下班日常出行使用公共交通的理念,私人汽车更多地成为谋生之余享受生活的工具。这在许多汽车发达国家也是常规。

  • 标签: 汽车休闲 汽车运动 经济拉动 人生
  • 简介:一汽大众高尔夫嘉旅,作为高尔夫Sportsvan的国产车型,这款定于明年上市的国产高尔夫衍生车型必然会引起MPV市场新的份额之争,这一切也与国家推行“二孩政策”少不了关系.在新车上市前,一起来看看车迷编辑部里各位专业人士对这款车的看法吧.

  • 标签: 高尔夫 专业人士 上市 二孩政策 车型 衍生
  • 简介:今年展会首次特设“高校日”,主办方为高校师生准备了论文写作的实用培训、高水平学术研讨会、海报交流区、企业现场招聘等一系列精彩活动,博得了十余所高校的青睐。复旦大学、交通大学、华东师范大学、华东理工大学、同济大学、上海大学、上海中医药大学、江南大学等院校共组织了近400名师生,组成团体前往展会参观。众多科研院所师生的到来,

  • 标签: 企业现场招聘 科研院 分析生化展 慕尼黑
  • 简介:重庆运政管理部门对因为拒载孕妇而导致其当街临产的一名出租车司机予以罚款3000元的处罚,在一些司承人员中引起了强烈震动,一些司机才认识到,不是说自己的车,想拉谁就拉谁,不想拉就不拉,而是对客人尤其是需要紧急救助的客人,必须拉或者施以援手,因为这是法定的义务和责任。

  • 标签: 社会责任 法律义务 出租车司机 运政管理部门 客人
  • 简介:印度力量车队在2OO7赛季结束后加入车队的马克·史密斯的领导下进行新车开发,并搭载了梅赛德斯引擎和迈凯轮制造的变速箱,推出了他们的新车印度力量VJMO2。

  • 标签: 力量 印度 设计手法 回生 新车开发 梅赛德斯
  • 简介:心理学是研究人类自身心理活动规律的科学,它在对人的社会角色、职业劳动心理.社会人际心理、品德心理、个性心理等方而进行了深入的研究中,积累了许多规律性的知识,驾驶人学习心理学,并结合自己的驾驶活动努力实践.自觉进行个人的文明修养与品德锻炼,就可以形成良好的心理素质和规范性的社会行为。由于机动车驾驶职业是社会窗口行业.加之驾驶活动的社会广泛性与流动性,驾驶人良好的个人.坫德和道德修养可极大的影响社会,有助于整个社会精神文明建设.

  • 标签: 学习心理学 精神文明建设 社会角色 安全 驾车 道德修养
  • 简介:贵州省余庆县公安局交警大队在开展交通安全宣传“五进”“进家庭”活动中,把老年人的交通安全教育作为一项重中之重来抓,针对老年人交通意识淡薄,专门为老年人送去了《老年交通安全读本》,使老年人的交通安全知识增强

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  • 简介:针对深层超限学习机算法在网络层数较浅时样本特征利用率低,和网络层数较深时样本特征经高层抽象后有效性降低的问题,本文提出了两种密集连接的多层超限学习机算法:Dense-HELM和Dense-KELM.这种密集连接的网络结构,使样本特征信息在层与层之间被充分利用,能够在不增加网络深度的情况下,显著提高算法的识别精度.最后,对文中提出的两种算法在20组基准数据集上进行实验,结果显示:本文提出的算法可以显著提高算法的识别精度,减少算法的训练时间,这表明所提出的算法具有有效性和实用性.

  • 标签: 密集连接 深度学习 超限学习机 核函数
  • 简介:基于深度学习的医学图像处理已成为该领域研究的热点。深度学习方法在各种医学图像应用中取得了优异性能,达到甚至超过了专家级医生的水平。本文首先简述深度学习模型的基本原理,尤其是监督学习算法中的各种神经网络,然后总结它们在医学图像分类与识别、定位与检测、分割、配准与融合等应用领域的研究进展,最后探讨医学图像处理深度学习方法面临的挑战及应对措施。

  • 标签: 深度学习 医学图像处理 监督学习 神经网络
  • 简介:针对在不同的摄像头场景下,光线、摄像头参数的差异较大使得行人重识别困难的问题,提出一种基于距离度量学习的方法进行行人重识别.该方法首先为每一对摄像头学习一个距离度量模型.其次,根据上述因素的影响强度为这些度量模型赋予相应的权值.最后,对度量模型与其相应权值的乘积进行累加与优化,得到最终的距离度量模型.经过在两个公共数据集中进行行人重识别实验,其结果显示所提出的方法能够提高行人重识别的正确率.

  • 标签: 人重识别 距离度量学习 摄像网络 核函数 正则项
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  • 简介:摘要:本文结合实际案例,从善用申请信息助力检索的角度探讨学习型检索策略。对于申请信息的善用,介绍了“背景技术校准、技术效果回头看、技术术语深挖掘”三个方面。通过实施学习型检索,以期更加准确理解技术方案、提高检准效率,从而合理界定技术贡献,得到客观审查结论,有利于更新知识储备库,从而不断趋向本领域技术人员。

  • 标签: 学习型 检索 申请信息 中间结果
  • 简介:单隐层前向神经网络的学习能力是有限的.特别地,作为分类器,单隐层前向神经网络对于图像的复杂信息和不同图像之间的细节信息很难学习和处理.文章借鉴深度神经网络的思想,将单隐层矩阵输入的神经网络拓展到多隐层神经网络,并采用传统的反向传播算法对其训练并给出学习算法.通过多个数据库的实验对比,结果显示所提出的算法具有良好的效果.

  • 标签: 神经网络 图像分类 深度学习
  • 简介:人脸识别已经广泛地应用于日常生活中,作为关键技术之一的人脸清晰度评价成为了热门的研究课题.然而,传统的手工提取特征的方法在效果和鲁棒性上都有所欠缺.为此,我们运用卷积神经网络实现特征的构造和选择,有助于提高评价结果的准确率.同时针对网络复杂、参数过多和耗时长等问题,还提出将传统的卷积结构改造成双卷积层结构的方法来提升计算速度.经过大量的实验表明,本文提出的人脸清晰度评价算法能够准确地进行人脸清晰度的评估,并且具有较快的处理速度.

  • 标签: 深度学习 清晰度评价 图像分类 视频监控
  • 简介:美国一项最新调查研究发现,如果儿童在3岁以前由于手术使用麻醉药的次数达到两次或者更多,那么他们日后出现学习障碍的风险可能会比正常儿童高。

  • 标签: 麻醉药 学习能力 可能影响 儿童 学习障碍 手术
  • 简介:自智能交通系统出现以来,汽车驾乘员的安全带检测一直是备受关注的研究课题.依据城市道路的交通卡口监控数据,研究一种基于深度学习的汽车驾乘人员安全带检测算法,能够准确识别驾驶员是否佩戴安全带.通过对卡口图片进行人工标定,并运用深度学习方法训练两个检测器和一个分类器,最终实现安全带的快速定位和分类.本文提出的方法在城市道路卡口采集的图像上检测效果较好.

  • 标签: 安全带检测 目标检测 深度学习 图像分类 智能交通
  • 简介:人群分析在模式识别和机器学习领域内是一个非常有趣的课题.人群小群体成员之间的主从关系检测为视频监控和计算机视觉领域打开了新的视野.同时,小群体主导者的检测也是人群分析的重要组成部分.文章提出一种结构化SVM的学习框架,并结合行人的时间滞后分析特征和行人位置关系特征对小群体主导者进行预测.实验结果表明,本方法在人群分析数据集下取得了很好识别效果.

  • 标签: 人群分析 主导者检测 时间滞后分析 结构化SVM
  • 简介:软件的图形用户界面(GUI)的视觉设计影响着用户的使用体验.在没有既定标准的情况下,测试人员对GUI评分的主观性和大量的重复性工作,会造成GUI测试的评分偏差和效率低下.针对上述问题,本研究工作构建了基于云平台的软件GUI自动测试系统,分别使用HOG+SVM模型和AlexNet模型对GUI图像进行特征提取并分类.考虑到软件GUI数据样本量小,提出利用迁移学习策略改善AlexNet网络的性能.针对用户的多样性和算法对计算性能的需求,GUI自动测试系统部署在云平台上,用户可以对软件GUI进行实时评估.实验证明,系统用于GUI自动测试具有良好的性能,并且可以避免主观因素的影响以及减轻软件测试员的工作量.

  • 标签: 深度学习 迁移学习 GUI自动测试 云平台