博物志

雪豹是一种大型猫科动物，原产于亚洲中部山区。雪豹在珍贵的大型食肉动物的行列中具有极为特殊的位置。它是属于经常栖居于高山雪地上的动物，也是食肉动物栖息地海拔高度最高的一种。雪豹有许多在寒冷的山区生长的生物特征，它们身体粗壮、毛厚而浓密、耳小而圆，这些特征都有助于减少身体热量散发。图为雄雪豹。     

关于外星人的五大假想

科幻电影中的外星人经常是身体柔软、体形巨大、流着黏糊糊的液体的形象。他们乘坐飞碟在空中飞行，喜欢绑架人类做研究，甚至乔装成地球人，混在人群之中。     

基于空间注意力机制的行人再识别方法

行人再识别是图像检索领域的一个重要部分，但是由于行人姿态各异、背景复杂等因素，导致提取到的行人特征鲁棒性和代表性不强，进而影响行人再识别的精度。在AlignedReID++算法基础上，提出了基于空间注意力机制的行人特征提取方法，应用在行人再识别中取得了很好的效果。首先，在特征提取部分，引入空间注意力机制来增强特征表达，同时抑制可能的噪声；其次，通过在卷积层中引入实例正则化层（IN）来辅助批正则化层（BN）对特征进行归一化处理，解决单一BN层对特征色调变化以及光照变化的不敏感性，提高特征提取对亮度、色调变化的鲁棒性；最后，在Market1501、DukeMTMC和CUHK03 3个行人再识别通用数据集上对所提改进模型进行测试评价。实验结果显示:改进后的模型在3个数据集上识别精度分别提升了2%、2.9%和5.1%，表明改进后的模型相较于改进前的模型，在精度以及鲁棒性上都有显著提高。      

基于DLatLRR与VGG Net的红外与可见光图像融合

针对红外与可见光图像融合中特征损失严重、显著目标不突出的问题，提出了一种低秩表示分解与深度神经网络相结合的图像融合算法。首先，对源图像进行潜在低秩表示分解（DLatLRR），得到相应的低秩部分、显著部分及稀疏噪声。然后，分别采用16层的VGG Net模型和联合特征加权算法对低秩部分与显著部分进行融合，舍弃二者的稀疏噪声。最后，对融合得到的低秩部分和显著部分进行图像重建，得到最终的融合图像。实验结果表明:与其他算法进行比较，所提算法能够对图像的深层次细节特征进行融合，突出场景中的感兴趣区域，且融合图像的相关差异和、结构相似性、线性相关度等多种客观指标均有所提升，提升最大值分别为0.73、0.15、0.11，噪声产生率的最大缩减值为0.041 2。      

一种基于伪影估计的低剂量CT图像降噪方法

低剂量CT(LDCT)包含丰富组织结构、病理信息和分布极其不规律的噪声伪影，这2种信息的幅度值分布规律相似。因此，LDCT降噪任务易出现特征提取不充分、网络对噪声伪影方向特性敏感度不足及降噪结果过度平滑等问题。为此，应用U-Net网络作为去噪网络的基本模型，设计了一种基于伪影估计的LDCT降噪网络。所提网络模型主要包括主特征提取网络和方向敏感注意力子网络2部分。为充分利用不同尺度特征之间的差异性，提高特征提取有效性，在编解码U-Net结构基础上增加了一个稠密特征增强模块；为提高降噪网络对噪声伪影方向特征的敏感度，设计了一个方向敏感注意力子网络；为保障网络训练稳定性，设计了多种损失函数来共同优化网络训练过程。实验结果表明：与目前主流的LDCT降噪方法相比，所提方法降噪结果的视觉效果与量化指标均表现最佳。     

一种基于区域划分的改进ORB算法

针对传统ORB算法所提取的特征点分布不均匀、存在冗杂，且不具有尺度不变性的问题，提出了一种基于区域划分的改进ORB算法。算法根据需要提取的特征点总数和所划分的区域个数计算每个小区域需要提取的特征点个数，解决了在特征点提取过程中特征点重叠和特征点冗余的问题；通过构建图像金字塔，在每一层图像金字塔上提取特征点，解决了ORB算法提取的特征点不具有尺度不变性的问题。实验结果表明:在不损失图像匹配精度的同时，所提算法提取的特征点更加均匀合理，在提取速度上也较传统ORB算法提升了16%左右。      

基于多特征融合的航天器锂电池健康评估技术

传统的航天器蓄电池可靠性试验按照最大放电深度进行定额充放电，所构建的失效模型用于支撑航天器总体可靠性设计，不能用于在轨锂离子蓄电池健康评估任务；航天器在蓄电池遥测的采样率、精度、样本量方面无法与民用领域相比，基于高采样、大样本的民用蓄电池健康估计方法也不适用于在轨锂离子蓄电池健康评估。针对该问题，从在轨航天器蓄电池数据特性出发，挖掘在轨状态下所能提取的退化特征，并采用多特征综合评价方法，设计了一种基于多特征融合的在轨锂离子蓄电池健康评估方法，实现了在轨蓄电池放电内阻、同放电深度下的终端电压、恒压充电时间3项退化特征融合的健康量化评估，应用于某型号卫星的在轨监测与健康评估，具有良好的工程实用性，可作为国内航天器健康评估技术的参考。     

基于深度多模态特征融合的短视频分类

目前，短视频已经成为新媒体时代极具有代表性的产物之一，其天然的具有时短、强编辑等特点，使得传统视频分类模型不再适合于短视频分类任务。针对综合短视频分类问题的特点，提出了一种基于深度多模态特征融合的短视频分类算法。所提算法将视觉模态信息和音频模态信息输入到域分离网络中，将整个特征空间划分为所有模态共享的公有域部分及由音频模态和视觉模态分别独有的私有域部分，借助优化域分离网络，最大程度地保留了不同模态特征间的差异性和相似性。在公开的短视频分类数据集上进行实验，证明了所提算法可以有效减少特征融合时的冗余性，并将分类的平均精度提高到0.813。      

面向行为识别的人体空间协同运动结构特征表示与融合

针对人体执行动作时不同身体部位之间的协同关系,提出了基于人体空间协同运动结构特征的行为识别方法。首先度量人体不同部位对完成动作的贡献度,并将不同部位的贡献度转变为协同运动结构特征模型。然后利用模型无监督、自适应地对不同身体部位的运动特征进行约束。在此基础上借鉴跨媒体检索方法JFSSL对不同模态的特征进行特征选择与多模态特征融合。实验表明,所提方法在自建的行为数据库上明显提高了开放测试的识别率,且计算过程简便,易于实现。      

基于功耗残差的航天器CMG退化特征提取方法

为实现航天器控制力矩陀螺（CMG）性能退化状态评估，提出了一种基于卷积神经网络（CNN）与功耗残差的CMG退化特征提取方法。由于CMG控制系统对高速转子运动状态的高精准控制，CMG退化特征难以从转子运动状态数据中直接提取。针对该问题，从转子系统的能量损耗角度出发，通过分析CMG工作机理确定了影响单位时间内转子电机功耗的变量，并通过CNN建立了CMG运行状态参数与电机功耗之间的映射。将退化状态下电机实际功耗与模型输出的残差作为退化特征对CMG退化状态进行评价。通过某型号CMG的加速寿命实验数据进行验证，结果表明:构建的退化特征能够表征CMG转子轴承的性能退化情况，从而为CMG状态监测和故障预警提供参考。      

基于多特征融合与RF的球磨机滚动轴承故障诊断

由于冶金工业工况复杂，很难从单一信号中获取高质量的故障特征，诊断效果不佳。针对直接使用电流和振动信号进行融合，不能体现2类信号在不同频段上的优势和彼此之间的互补信息，而影响诊断性能的问题，提出一种基于振动和电流信号的多特征互补融合故障诊断方法。将振动信号和电流信号的高频系数特征通过最大绝对值规则融合，形成体现高频段特征的互补特征；将振动信号和电流信号的低频系数特征通过稀疏表示（SR）融合，形成体现低频段特征的互补特征。通过定义由多特征组成的特征矩阵融合全频段特征，增强全局特征表征能力。采用递归特征消除法消除融合后的冗余特征，提高分类精度，结合随机森林（RF）对轴承故障状态进行分类。实验结果表明：所提方法相比基于振动信号和基于电流信号的诊断结果更加准确。     

你有“时间觉”吗？

众所周知，人有5种感觉：视觉、听觉、嗅觉、味觉、触觉。有人认为，除了这5种感觉之外，还有一些感觉存在于我们的身体和意识里，只是我们不知道或不甚熟悉。例如杂技演员在高空走钢丝，这时他身上的第六感觉会帮助他维持身体平衡，这是“空间位置觉”。还有一种感觉在影响着我们，就是“时间觉”。     

代理人与化身

有一个既能与机器人融合，又不需要改变人体的方法，那就是创造代理人或化身。布鲁斯·威利斯主演的电影《未来战警》中，科学家于2017年发现一个让人如同亲自在机器人内部控制它们的方法，因而我们可以照样在完整的身体中过我们自己的生活。机器人执行每一个命令，人也能看见并感觉机器人的所见所感。当肉身衰弱之后，我们可以控制具有超人力量和完美体态的机器人进行活动。这部电影情节复杂，因为人们宁可放弃会腐朽的肉身，     

基于局部语义特征不变性的跨域行人重识别

行人重识别是刑侦案件中重要的侦查手段，而跨域是行人重识别的主要挑战之一，也是制约其实际应用的瓶颈问题。在带标签的源域和无标签的目标域学习跨域行人局部语义不变性特征模型。首先，在源域上通过只含有行人标识无部件标签的监督学习方式学习行人的各部件特征，并在源域和目标域上采用无监督学习方式对齐行人部件。然后，基于对齐后的行人全局与局部特征，引入特征模板池存储对齐后的目标域全局和局部特征，并设计了跨域不变性损失函数进行特征不变性约束，提高行人重识别的跨域适应能力。最后，在Market-1501、DukeMTMC-reID和MSMT17数据集之间开展了跨域行人重识别验证实验，实验结果表明，所提方法在跨域行人重识别上取得了显著的性能提升。      

航天员出舱后为什么要坐“轿子”

<正>细心的读者可能会发现,我国航天员返回地面后,一般都是由工作人员把他们从返回舱中抬出来。不少人会有疑问:为什么身体如此强壮的航天员还需要被人抬出来呢?这要从他们的身体变化说起,众所周知,人类是一种生活在地球表面、在地球重力(引力加速度在9.8米/秒2左右)影响下的动物。重力对人体的演化和结构有着极大的影响,它的巨大变化会给人类带来普通人无法想象的冲击。在航天任务中,主要有     

基于多分辨率特征自选择的遮挡物识别算法

光伏组件的遮挡物识别是光伏运维系统中不可或缺的环节，传统识别算法多依赖人工巡检，成本高昂且效率低下。基于卷积神经网络，提出了一种面向光伏组件的遮挡物识别算法PORNet。通过引入特征金字塔，构建多个分辨率下具有丰富语义信息的图像特征，提升对遮挡物尺度和密度的敏感性。通过特征自选择，筛选出语义最具代表性的特征图，以加强物体环境的语义信息表达。用筛选出的特征图完成遮挡物识别，从而提升识别准确率。在自建光伏组件落叶遮挡数据集上进行了实验比较和分析，并对识别性能进行了评估，通过与现有物体识别算法相比，所提算法的准确率和召回率分别提升了9.21%和15.79%。      

一种高效准确的视觉SLAM闭环检测算法

同步定位与地图构建（SLAM）是视觉导航领域的关键技术之一，闭环检测是SLAM的基础问题。针对视觉SLAM闭环检测准确率不高的问题，提出一种高效准确的闭环检测算法。该算法由词袋模型、图像结构校验、跟踪预测模型3个模块构成。首先，将局部特征与全局特征相结合，设计了词袋模型与图像结构校验模块。词袋模型通过视觉单词比较图像之间的相似性，得到闭环候选帧。然后，图像结构校验模块灰度化、归一化当前图像与闭环候选图像。归一化之后的图像被直接作为局部特征的邻域，计算得到全局描述符，通过全局描述符判断闭环候选帧是否为有效的闭环。最后，针对传统闭环检测算法耗时随图像数量增加而显著增加的问题，设计了跟踪预测模块，以提高计算效率。实验中，与主流的DBoW算法相比，提出的闭环检测算法的准确率提升了20%以上，实时性也有更好的表现。      

失落环节

生活在20世纪二三十年代的动物·学家和今日的学者一样，都很想了解何种动物的血缘与智人最接近。达尔文在他的名著从类传衍》一书中曾提出一个假说，认为人类与有毛猿类的共同祖先可能来自非洲，科学家也一致认为黑猩猩与大猩猩的血缘在所有动物中与人类最接近。一般人在直觉上都赞同这种看法，也觉得没有必要做任何进一步的研究。     

无人机位姿测量的点特征视觉方法

针对无人机在动态环境下快速高精度定位的问题，提出了用单目相机对无人机上的人工特征点进行位姿解算的方法。在无人机上放置一定数量的小型LED灯，并将其作为视觉测量的特征点，并以其中一个点作为原点建立无人机机体坐标系。通过多场景测量确定特征点在机体坐标系下的三维位置，再将三维位置与特征点在图像中的成像位置相匹配，最后使用EpnP算法求解出无人机的位置和姿态。在实验部分，利用三轴移动平台和三维转台，分别对位置解算结果和姿态解算结果进行误差测量。试验结果表明，位置解算误差在2%以下，姿态误差在8%左右。同时，该算法的处理时间在2 ms左右，该算法可以满足无人机对定位的实时性和精度的要求。     

地外生命和外星人探测

八、人与动物有什么区别？ 动物也有意识吗 一种被称为“行为主义”的观点认为，意识是人唯一独有的领域，其他动物没有意识，它们只不过是一种自动装置。