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。      

艾米拉古丽 用歌声赞美新疆

艾米拉古丽·阿不都卡德尔,一听名字便知是新疆的少数民族。见到她,身材高挑挺拔,五官深邃,笑容温暖迷人。当她唱起歌时,她强大的气场深深吸引着你的眼睛和耳朵,随着她婉转的歌声在音乐中飘荡。这样的艾米拉古丽,爱全力支持她深造的家人,爱她有所亏欠的两个儿子,爱她音乐路上最重要的恩师,但她最大的爱,是在歌声中赞美故乡,赞美新疆。     

大学英语网络教学平台之建构

《大学英语课程教学要求》颁布以来,我国一些高校积极探索采用以建构主义学习理论为基础的大学英语网络教学模式,以适应学生朝个性化自主学习方向发展的需求并解决我国大学英语教学中的普遍问题。本文介绍了基于局域网和基于校园网的大学英语教学,探讨了网络英语教学中师生角色的定位。     

双重稀疏保持投影(英文)

稀疏保持投影(Sparsity preserving projection,SPP)是一种新型的基于图的降维方法,近年来被成功应用于人脸识别。SPP基于数据的稀疏重建关系建图,从而包含自然的判别信息。然而,经SPP变换后,新的特征是所有原始特征的线性组合,因此很难解释其降维结果。为此,提出了一种新的降维方法——双重稀疏保持投影(Dual-sparsity preserving projection,DSPP),通过进一步对SPP的投影方向施加稀疏约束,希望获得投影方向的稀疏解。具体地,该方法把SPP中投影函数的计算转化为一个回归类优化问题,然后借助L1正则化回归技术获得稀疏投影向量。在人脸数据上的实验结果表明了该算法的有效性。     

机械设计基础课虚拟实验的设计与开发

阐述了机械设计基础课程虚拟实验的主要功能和特点.提出了建立基于网络的虚拟实验体系内容.采用Solidworks、3Dmax、Flash开发的机构运动简图演示、机构运动测绘和减速器拆装等虚拟实验,大大提高了实验效率,解决了设备、教具不足的矛盾.打破了教师传统的示范演示,实现了教生互动,激发了学生学习的主动性,促进了教学效率和质量的提高.     

航空发动机限寿件疲劳可靠度计算新方法

针对目前的航空发动机限寿件（ELLP）疲劳可靠性分析中的小失效概率事件以及其极限状态函数具有较强非线性的特点,提出了一种具有自更新机制的半径外自适应重要抽样（AUMCROAIS）疲劳可靠性分析方法。该方法首先利用蒙特卡罗自适应重要抽样（MCAIS）快速逼近真实设计验算点（MPP）附近,随后以近似设计验算点为中心进行极坐标抽样,并依次构造主动学习函数,对近极限状态函数和抽样半径进行最优选取,从而实现最优抽样半径的更新,通过不断的更新确定出最优抽样半径,加速失效概率计算的收敛。本方法提高了设计验算点的收敛速度同时保证了计算精度,解决了小失效概率事件以及强非线性极限状态函数可靠度计算难题,最后以某型发动机压气机轮盘为对象应用本方法,并与传统的蒙特卡罗仿真（MCS）方法、蒙特卡罗半径外自适应重要抽样法（MCROAIS）和一阶可靠性方法（FORM）进行了对比,验证了本方法的高效率、鲁棒性和仿真精度。     

多重应力下滚动轴承剩余寿命预测

为了实现多重应力下滚动轴承的剩余寿命预测,有效利用不用应力下的退化数据,提出了一种基于加速模型和贝叶斯（Bayesian）理论的滚动轴承剩余寿命预测方法。通过拟合优度检验和威布尔（Weibull）概率图检验法对滚动轴承试验中的数据进行有效性分析。利用switching Kalman filters(SKF)判断滚动轴承各时刻的退化状态。当滚动轴承进入加速退化时,用指数模型拟合轴承退化过程,利用广义线性对数模型表示退化模型参数与应力的关系,根据修正后的轴承实时退化数据利用贝叶斯算法更新模型参数,得到滚动轴承剩余寿命的概率密度函数,从而实现滚动轴承剩余寿命预测。采用XJTU-SY轴承数据集进行验证,预测结果的均方根误差在20 min以内,证明该方法能够有效预测滚动轴承的剩余寿命。     

基于改进GWO-LightGBM的滚动轴承未知故障诊断

针对滚动轴承未知新故障误判影响轴承安全性和检修效率的问题,提出了一种基于改进灰狼算法（GWO）和轻量级梯度提升机（LightGBM）的故障诊断模型,实现已知/未知故障的高精度判别。为避免单一尺度下特征提取的缺失,对滚动轴承振动信号分别提取时域、频域和小波域特征建立多域特征集。设计了带未知新故障判别机制的GWO-LightGBM模型,并构造含有Halton序列和模拟退火策略的GWO实现了模型参数有效优化。实例试验结果表明,模型对已知和未知类故障平均识别率达99.57%,10次随机试验平均识别率分别比单一分类模型逻辑回归（LR）、最近邻分类器（KNN）和支持向量机（SVM）高21.98%、17.00%、9.27%,验证了模型的有效性和优越性,能高准确率地识别出已知或以前从未出现的新故障。