检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机研究与发展 2022年第12期59卷 2760-2769页

作者：褚真米庆马伟徐士彪张晓鹏北京工业大学信息学部北京100124 北京邮电大学人工智能学院北京100876 模式识别国家重点实验室(中国科学院自动化研究所) 北京100190

随着深度学习的快速发展,人体姿态估计技术近年来取得显著进步,但是现有方法仍难以较好地处理普遍存在的遮挡问题.针对此问题,提出一种部位级遮挡感知的人体姿态估计方法.首先,采用基准人体姿态估计网络从含遮挡噪声的图像中获得各人体... 详细信息

随着深度学习的快速发展,人体姿态估计技术近年来取得显著进步,但是现有方法仍难以较好地处理普遍存在的遮挡问题.针对此问题,提出一种部位级遮挡感知的人体姿态估计方法.首先,采用基准人体姿态估计网络从含遮挡噪声的图像中获得各人体部位的带噪声特征表达.然后,通过遮挡部位预测模块估计人体被遮挡部位,从而获得可见性向量.遮挡部位预测模块由遮挡部位分类网络和可见性编码器组成,前者预测关节点的遮挡状态,后者利用注意力机制将遮挡状态转换为一组权重.最后,通过通道重加权方式融合可见性向量和带噪声特征,获得部位级遮挡感知的人体部位相关特征,用于计算关节点热图.在MPII和LSP(leeds sports pose)数据集上的实验结果表明,相比基准姿态估计网络,该方法能够在较小的额外计算代价下更好地应对遮挡问题,并且取得了比目前先进方法更佳的结果.

关键词：人体姿态估计人体关节点检测遮挡推理通道注意力机制多任务学习

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N-pod多品牌智能家居语音控制设备的设计与实现

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电气传动 2021年第7期51卷 59-66页

作者：赵彦孙俊时凯欣江苏信息职业技术学院物联网工程学院江苏无锡214153 江南大学人工智能与模式识别国际联合实验室江苏无锡214122 北京邮电大学国际学院北京100876

人工智能养老机器人有助于解决当前日趋严峻的居家养老问题,但各品牌智能家居设备互不兼容,成熟的机器人产品又欠缺老人语音语义识别,缺乏自学习能力且控制响应速度慢、灵敏度不高。针对上述问题,采用Tornado框架和Home Assistant框架... 详细信息

人工智能养老机器人有助于解决当前日趋严峻的居家养老问题,但各品牌智能家居设备互不兼容,成熟的机器人产品又欠缺老人语音语义识别,缺乏自学习能力且控制响应速度慢、灵敏度不高。针对上述问题,采用Tornado框架和Home Assistant框架有效整合市场主流智能家居设备,在主机和人形机器人上构建N-pod主机,使用深度卷积神经网络实现语音识别,使用粒子群优化智能算法对采集的老人身体指标、居家环境信息实施分簇处理,形成语音控制多品牌智能家居设备的控制解决方案,达到千人千面的养老定制需求。经过实验和实际应用,该设备适用于居家养老人群,语音识别的正确率、控制指令的正确率和响应灵敏度均高于同类产品,具有较大的经济和社会效益。

关键词：人工智能养老机器人智能家居语音识别深度卷积神经网络粒子群优化智能算法分簇智能养老

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短期电力负荷预测模型的比较研究

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中国科学技术大学学报 2019年第2期49卷 119-124页

作者：严慧峰黄定疆谢垚程霄谢吉洋朱晓蒙马占宇国网湖南省电力有限公司湖南长沙410004 北京邮电大学模式识别与智能系统实验室北京100876 北京中电普华信息技术有限公司北京100085

为了解决提高电力负荷预测精确度这一问题,越来越多的人工智能方法应用于能量功率预测.为此利用湖南省2014年至2017年的电力负荷数据,比较自回归(AR)模型、BP神经网络(BPNN)和指数平滑(ES)模型在预测日度电力负荷和月度电力负荷上的性能... 详细信息

为了解决提高电力负荷预测精确度这一问题,越来越多的人工智能方法应用于能量功率预测.为此利用湖南省2014年至2017年的电力负荷数据,比较自回归(AR)模型、BP神经网络(BPNN)和指数平滑(ES)模型在预测日度电力负荷和月度电力负荷上的性能,并运用统计学知识来分析三种模型之间的差异.最终根据实验结果得出两个结论:AR模型对日度数据预测的结果优于其他两个模型以及ES模型对月度数据预测的结果优于其他两个模型.

关键词：短时电力负荷预测自回归模型 BP神经网络指数平滑模型

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智能文本搜索新技术

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智能系统学报 2012年第1期7卷 40-49页

作者：王占一徐蔚然郭军北京邮电大学模式识别与智能系统实验室北京100876 北京邮电大学信息与通信工程学院北京100876

面对当今互联网上海量的信息,以及搜索信息准确、高效、个性化等需求,提出了一套包括信息检索、信息抽取和信息过滤在内的智能文本搜索新技术.首先举荐了与信息检索新技术相关的企业检索、实体检索、博客检索、相关反馈子任务.然后介绍... 详细信息

面对当今互联网上海量的信息,以及搜索信息准确、高效、个性化等需求,提出了一套包括信息检索、信息抽取和信息过滤在内的智能文本搜索新技术.首先举荐了与信息检索新技术相关的企业检索、实体检索、博客检索、相关反馈子任务.然后介绍了与信息抽取技术相关的实体关联和实体填充子任务,以及与信息过滤技术相关的垃圾邮件过滤子任务.这些关键技术融合在一起,在多个著名的国际评测中得到应用,如美国主办的文本检索会议评测和文本分析会议评测,并且在互联网舆情、短信舆情和校园网对象搜索引擎等实际系统中得到了检验.

关键词：智能文本搜索文本检索文本分析

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基于环境特征的语音识别置信度研究

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清华大学学报（自然科学版） 2009年第S1期 1388-1392页

作者：国玉晶刘刚刘健郭军北京邮电大学信息与通信工程学院模式识别与智能系统实验室北京100876

传统的语音识别置信度方法基于各种静态特征进行分类判决,而忽略了词与周围环境之间的关系所携带的信息。为了进一步提高置信度特征的分类性能,该文提出了上下文环境、动态环境、句全局环境共3类5种环境特征,从空间与时间角度较全面地... 详细信息

传统的语音识别置信度方法基于各种静态特征进行分类判决,而忽略了词与周围环境之间的关系所携带的信息。为了进一步提高置信度特征的分类性能,该文提出了上下文环境、动态环境、句全局环境共3类5种环境特征,从空间与时间角度较全面地描述了词与环境之间的关系。实验结果表明:静态特征与环境特征联合分类的性能与只用静态特征相比有不同程度的提高,其中,静态环境与环境特征的二元联合最高有5.02%的相对改进,三元联合最高有6.11%的相对改进,说明环境特征确实是一种有价值的置信度特征,并且这几类环境特征之间存在一定的独立性。

关键词：语音识别置信度后验概率环境特征

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基于环境特征的语音识别置信度研究

基于环境特征的语音识别置信度研究

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第十届全国人机语音通讯学术会议暨国际语音语言处理研讨会

作者：国玉晶刘刚刘健北京邮电大学信息与通信工程学院模式识别与智能系统实验室

传统的语音识别置信度方法基于各种静态特征进行分类判决,而忽略了词与周围环境之间的关系所携带的信息。为了进一步提高置信度特征的分类性能,本文提出了上下文环境、动态环境、句全局环境共三类五种环境特征,从空间与时间角度较全面... 详细信息

传统的语音识别置信度方法基于各种静态特征进行分类判决,而忽略了词与周围环境之间的关系所携带的信息。为了进一步提高置信度特征的分类性能,本文提出了上下文环境、动态环境、句全局环境共三类五种环境特征,从空间与时间角度较全面地描述了词与环境之间的关系。实验结果证明,静态特征与环境特征联合分类的性能与只用静态特征相比有不同程度的提高,其中,静态环境与环境特征的二元联合最高有5.02%的相对改进,三元联合最高有6.11%的相对改进,说明环境特征确实是一种有价值的置信度特征,并且这几类环境特征之间存在一定的独立性。

关键词：语音识别置信度后验概率环境特征

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无线中间件技术探讨与框架研究

无线中间件技术探讨与框架研究

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第一届中国高校通信类院系学术研讨会

作者：廉洁张闯蔺志青北京邮电大学模式识别与智能信息处理实验室北京邮电大学模式识别与智能信息处理实验室北京邮电大学模式识别与智能信息处理实验室

本文从跨平台性、移植性和运行效率等方面详细分析和比较了目前应用比较广泛的两种无线中间件, J2ME 和 BREW,针对现有无线中间件的不足,提出了一种新的基于本地 DLL 的无线中间件框架。该框架并没有增加额外的软件层,而是以本地代码为... 详细信息

本文从跨平台性、移植性和运行效率等方面详细分析和比较了目前应用比较广泛的两种无线中间件, J2ME 和 BREW,针对现有无线中间件的不足,提出了一种新的基于本地 DLL 的无线中间件框架。该框架并没有增加额外的软件层,而是以本地代码为基础,为支持绝大部分手机的 API,并且在更大程度上实现手机应用程序的平台独立性,采用 C++实现,因此在内存使用和执行速度上具有更优良的性能。

关键词：无线中间件 J2ME BREW 基于本地 DLL

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基于熵的文本特征选择算法研究

基于熵的文本特征选择算法研究

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中国电子学会第十四届信息论学术年会暨2007年港澳内地信息论学术研讨会

作者：李倩徐蔚然胡佳妮北京邮电大学信息工程学模式识別与智能系统实验室北京市海淀区 100876

新闻语料自动分类问题是近年来文本处理的一个重点应用方向。文本信息处理中,特征选择是重要的一步,好的特征是分类和挖掘的基础。本文将熵的概念引入到特征评估函数中,认为特征的熵值越大表明其所具有的信息量就越大,因此对分类和挖掘... 详细信息

新闻语料自动分类问题是近年来文本处理的一个重点应用方向。文本信息处理中,特征选择是重要的一步,好的特征是分类和挖掘的基础。本文将熵的概念引入到特征评估函数中,认为特征的熵值越大表明其所具有的信息量就越大,因此对分类和挖掘的意义更大。此外,在特征选择吋有效地利用了领域词典进一步优化筛选效果。实验结果表明,这种方法较之传统的TFIDF特征选择算法能够更加有效地选取出具有类别区分价值的文本特征。

关键词：文本信息处理文本分类自动分类特征选择熵值

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端对端网络时钟漂移补偿算法研究及其实现

端对端网络时钟漂移补偿算法研究及其实现

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第二十六届中国控制会议

作者：贾允毅胥布工王世华刘步春华南理工大学自动化科学与工程学院基于网络和现场总线实时控制实验室北京邮电大学信息工程学院模式识别与智能系统实验室

针对端对端网络时钟同步中的时钟漂移问题,首先提出了一种精确测量端对端时钟漂移的算法;接着分析了传统线性补偿方法,并提出了一种用最小二乘来求取补偿直线的算法;最后提出了动态非线性预估补偿方法及其实现算法,并通过实验证明这种... 详细信息

针对端对端网络时钟同步中的时钟漂移问题,首先提出了一种精确测量端对端时钟漂移的算法;接着分析了传统线性补偿方法,并提出了一种用最小二乘来求取补偿直线的算法;最后提出了动态非线性预估补偿方法及其实现算法,并通过实验证明这种方法与传统线性补偿方法相比能更好地补偿时钟漂移问题,从而说明该方法的优越性、有效性和可行性。

关键词：时钟漂移最小二乘线性补偿动态非线性预估补偿

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端对端网络时钟漂移补偿算法研究及其实现

端对端网络时钟漂移补偿算法研究及其实现

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第26届中国控制会议

作者：贾允毅胥布工王世华刘步春华南理工大学自动化科学与工程学院基于网络和现场总线实时控制实验室广州510640 北京邮电大学信息工程学院模式识别与智能系统实验室北京100876

关键词：时钟漂移最小二乘线性补偿动态非线性预估补偿端对端网络补偿算法漂移补偿

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