小样本目标检测综述

小样本学习是指在样本数据不足或质量较低的情况下进行的深度学习训练和预测的方法.针对深度学习目标检测应用中可能会面对的样本数据不足的问题,分析了小样本目标检测的数学模型和误差来源,将适用于小样本目标检测的方法分成数据、模型和算法三个类别进行了归纳总结,简述了各个方案的缺点与不足,并枚举了近年来在小样本目标检测上的可行方法...     

大学英语课堂教学有效任务的设计

本文探讨了目前在英语教学界影响较大的任务型教学法中任务的设计与运用,介绍了在课堂教学中的一些有效任务及其优越性.     

专科学生英语学习动机研究

学习动机与学生的学习态度、学习策略及学习成绩是紧密相关的.它直接制约着学习的积极性,极大地影响着学生的外语学习效果.本文介绍了对大学生英语学习动机研究的过程及其教学启示.     

基于DDPG的航天器性能-故障关系图谱推理方法研究

对深度确定性策略算法进行改进,结合图注意力网络,提出将知识与人工智能结合的航天器故障推理方法.在构建航天器部件级知识图谱的基础上,根据航天器知识图谱的结构、语义配置强化学习的环境,设置独特的奖励函数、策略网络与价值网络.针对航天器知识图谱的图结构数据特性,引入图注意力机制进行更为准确的故障定位.模拟故障发生情况进行实验验证,实验结果表明该方法能够由测点与测点特征出发进行反向故障推理,获得故障路径,快速自主定位发生故障的功能模块与故障模式.     

基于改进型Stackelberg博弈的异构蜂窝网络干扰协调算法

本研究使用Stackelberg博弈模型来研究未来5G异构蜂窝网络中宏蜂窝和小蜂窝之间的干扰协调问题.考虑到异构组网的限制,考虑了资源分配和功率控制进行分布式决策的干扰协调场景,将资源分配和功率控制问题转化为2步博弈:首先,由小蜂窝决策的跟随者博弈中,根据成本参数计算出小蜂窝链路的发射功率;其次,在宏蜂窝决策的领导者博...     

多智能体动态目标协同搜索策略研究

针对目前多智能体集群搜索采用的分区域巡逻策略在搜索具备躲避能力的动态目标时,在分区边界地带搜索效果不佳、巡逻规律易被掌握、无法应对单体故障导致的其管辖区域成为盲区等问题,提出了一种运用强化学习框架的协同搜索策略.该方法通过对作为搜索者的多智能体和随机生成并具有躲避策略的目标进行对抗训练,最终训练出能指导智能体行为的协同...     

高职学院《计算机应用》课程教学改革的探索

探讨在教学中如何采用”案例驱动＋讨论,引导教学”的理论、”任务驱动”的上机实践、”项目设计”的技能考核方式等多种教学方法,激发学生的学习兴趣,实施教师指导下的学生自主性学习,提高高职学生的计算机应用实际操作能力和综合应用能力。     

基于深度学习的日间逐小时地表PM2.5浓度反演

以长三角地区作为研究区域,提出了使用深度学习算法来实现主被动遥感数据结合反演地表PM_2.5浓度的方法。基于MPL观测数据,使用雾霾层高度(HLH)替换了边界层高度(BLH)特征,对已有的基于气溶胶光学厚度(AOD)结合大气BLH来反演PM_2.5浓度的算法进行了改进。为提高数据覆盖率,对研究区域内的MAIAC AOD进行了填补与评估。利用多种机器学习算法实现了日间逐小时的PM_2.5浓度估算,模型验证相关性最高可达0.87。该方法能够为观测气候变化、应对大气污染提供有效帮助。