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面向学习云空间的认知投入量化研究 认领
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作者 张晓峰 李明喜 +1 位作者 俞建慧 吴刚 《中国远程教育》 CSSCI 北大核心 2020年第5期18-28,76,77,共13页
在全面推进"网络学习空间人人通"的建设背景下,学习云空间的应用不断深入。但正如其他在线学习平台一样,学习云空间也存在辍学率高、学习投入不足等问题。本文聚焦学习云空间中学习主体认知投入相关数据的获取,提出了基于机... 在全面推进"网络学习空间人人通"的建设背景下,学习云空间的应用不断深入。但正如其他在线学习平台一样,学习云空间也存在辍学率高、学习投入不足等问题。本文聚焦学习云空间中学习主体认知投入相关数据的获取,提出了基于机器学习的认知投入量化方法。首先,分析了认知投入的构成要素,并基于班杜拉的社会认知理论,建立了面向学习云空间的认知投入模型。然后构建了围绕"数据采集-数据处理-量化实现-量化应用"的认知投入量化框架,并设计了一个基于支持向量机的认知投入量化算法。最后以世界大学城系统平台数据为支撑,通过与其他机器学习算法的对比得到研究结果,基于SVM算法具有较高的量化精确率,本研究希望能为教育领域深层认知投入量化提供一种可行的参考方案。 展开更多
关键词 在线学习 学习分析 深层次学习 深度学习 学习投入 社会认知理论 认知学习理论 认知投入 机器学习 支持向量机
人工智能技术现状剖析 认领
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作者 赵宗玉 《中国安防》 2020年第3期23-27,共5页
从1956年达特茅斯会议提出AI开始,AI的研究经历几次沉浮。在一次次的高潮和低谷的交替中,不可否认的是,AI无论是在理论还是实践中都取得了长足的进步。尤其是近期以深度学习为代表的AI技术取得了突破性的进展,在计算机视觉、机器学习、... 从1956年达特茅斯会议提出AI开始,AI的研究经历几次沉浮。在一次次的高潮和低谷的交替中,不可否认的是,AI无论是在理论还是实践中都取得了长足的进步。尤其是近期以深度学习为代表的AI技术取得了突破性的进展,在计算机视觉、机器学习、自然语言处理、机器人技术方面取得了巨大的进步,深刻改变了我们的生活。在这次变革中,实验室的成果很快就可以进入工业界,这在以往的技术发展史上是非常罕见的。2016年5月国家发展改革委员会等四部门联合下发《互联网+AI三年行动实施方案》,李克强总理的政府报告中也提到了AI产业发展,中国科学技术部"科技创新2030重大项目"将增加"AI2.0",AI已经上升为国家战略。面对AI的热潮,我们应该如何理解现状?如何看待其进步?又如何理解其功能和限制?本文将从AI的核心理论基础、当前存在的一些问题以及未来可能发展的方向等诸多方面对AI做介绍。 展开更多
关键词 技术发展史 人工智能技术 达特茅斯 自然语言处理 机器学习 深度学习 计算机视觉 机器人技术
智能教育机器人系统构建及关键技术——以“智慧学伴”机器人为例 认领
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作者 卢宇 薛天琪 +1 位作者 陈鹏鹤 余胜泉 《开放教育研究》 CSSCI 北大核心 2020年第2期83-91,共9页
智能教育机器人正处于发展初级阶段,面临着教学性不足、反馈性差、感知力欠缺等诸多问题。本研究基于人工智能领域的多项关键支撑技术,采用经典心理学的自我决定理论作为理论基础,设计并实现了“智慧学伴”智能教育机器人的系统架构。... 智能教育机器人正处于发展初级阶段,面临着教学性不足、反馈性差、感知力欠缺等诸多问题。本研究基于人工智能领域的多项关键支撑技术,采用经典心理学的自我决定理论作为理论基础,设计并实现了“智慧学伴”智能教育机器人的系统架构。本研究首先基于知识图谱技术构建了教育认知地图,基于机器学习技术构建了学习者模型,基于自然语言处理技术构建了问答与对话系统,利用情感计算技术估计学习者的学习情绪和专注度等关键状态信息。在此基础上,本研究针对家庭教育与环境的特点,设计了五类典型的智能机器人应用模式,以帮助学习者完成不同阶段的学习目标,并满足其自主感、胜任感及归属感等核心需求。本研究将有助于人工智能技术与教育机器人领域的融合与发展。 展开更多
关键词 教育机器 知识图谱 学习者建模 机器学习 自然语言处理 情感计算
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人工智能背景下的消费研究 认领
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作者 董俊祺 《现代广告》 2020年第1期60-61,共2页
人工智能发端于20世纪50年代,经历了几次繁荣与低谷,随着其产业发展的三要素一超规模的计算能力、大数据、机器学习尤其是深度学习算法取得的进展,人工智能得到了快速发展与应用,因此形成的人工智能浪潮冲击、调适甚至颠覆和重塑了人类... 人工智能发端于20世纪50年代,经历了几次繁荣与低谷,随着其产业发展的三要素一超规模的计算能力、大数据、机器学习尤其是深度学习算法取得的进展,人工智能得到了快速发展与应用,因此形成的人工智能浪潮冲击、调适甚至颠覆和重塑了人类社会经济社会发展的观念、架构与演进。在当前的技术语境下,人工智能在计算机领域内的应用较为充分,同时也在机器人、经济政治决策、控制系统和仿真系统中得到广泛应用。 展开更多
关键词 人工智能 深度学习算法 机器学习 大数据 控制系统 机器 仿真系统 计算能力
人工智能在医药领域的应用 认领
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作者 陆涛 《药学进展》 CAS 2020年第1期1-3,共3页
近年来,随着计算能力的发展和海量数据的产生和积累,人工智能(artificial intelligence,AI)技术快速发展,尤其是在图像识别、语音交互、认知计算等方面技术逐渐成熟,其与医药健康领域的融合不断加深。人工智能在医药领域的应用场景越加... 近年来,随着计算能力的发展和海量数据的产生和积累,人工智能(artificial intelligence,AI)技术快速发展,尤其是在图像识别、语音交互、认知计算等方面技术逐渐成熟,其与医药健康领域的融合不断加深。人工智能在医药领域的应用场景越加丰富,例如通过计算机视觉技术、图像识别等手段进行医学影像智能识别;通过自然语言处理、语音识别等进行语音病例录入实现智能诊疗;利用机器人技术制造智能医用机器人;将大数据分析及智能终端等技术用于医药大健康管理;利用机器学习及深度学习等技术助力药物研发等。目前人工智能技术已逐渐成为影响医药领域行业发展的重要因素之一。 展开更多
关键词 人工智能 自然语言处理 医用机器 图像识别 大数据分析 认知计算 机器学习 深度学习
基于集成深度置信网络的精细化电力系统暂态稳定评估 认领
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作者 李宝琴 吴俊勇 +2 位作者 邵美阳 张若愚 郝亮亮 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2020年第6期17-26,共10页
为了进一步提高电力系统暂态稳定的预测精度及给出更精细化的评估结果,将深度学习与电力系统暂态稳定相结合,根据故障切除后发电机功角"轨迹簇"特征,提出一种基于集成不同结构的深度置信网络(DBN)的精细化电力系统暂态稳定评... 为了进一步提高电力系统暂态稳定的预测精度及给出更精细化的评估结果,将深度学习与电力系统暂态稳定相结合,根据故障切除后发电机功角"轨迹簇"特征,提出一种基于集成不同结构的深度置信网络(DBN)的精细化电力系统暂态稳定评估模型。该模型的基分类器DBN能够有效地利用深层架构所具有的特征提取能力,充分挖掘出输入特征与暂态稳定评估结果之间的非线性映射关系。在新英格兰10机39节点系统上的实验结果表明,该方法不仅优于浅层学习框架,也比部分深度学习模型的性能更加优越。除此之外,该集成DBN算法不仅有较高的预测精度,而且可以有效地评估系统的稳定裕度和不稳定程度等级;在部分同步相量测量装置信息缺失以及含有噪声时,表现出较强的鲁棒性。 展开更多
关键词 深度学习 电力系统 暂态稳定评估 深度置信网络 集成学习 机器学习
联通主义视阈下的cMOOC知识生产的实证研究--基于机器学习的对比分析 认领
7
作者 李小杉 陈丽 +1 位作者 王文静 李艳燕 《中国远程教育》 CSSCI 北大核心 2020年第1期23-34,76共13页
强调以学习者共同体为核心来开展知识的生产和传播活动是联通主义区别于行为主义、认知主义和建构主义的重要特征之一。学习者共同体已成为联通主义学习范式下的知识生产群体,但其知识生产属性尚不明确,亟待更深一步探究。由此,本研究... 强调以学习者共同体为核心来开展知识的生产和传播活动是联通主义区别于行为主义、认知主义和建构主义的重要特征之一。学习者共同体已成为联通主义学习范式下的知识生产群体,但其知识生产属性尚不明确,亟待更深一步探究。由此,本研究借助机器学习领域中的词向量(Word2vec)语义分析工具,以中文核心期刊论文为代表的传统知识生产为客观参照物,在同一个主题下对联通主义视阈下的c MOOC "互联网+教育:理论与实践的对话"的知识生产属性进行实证研究,结果显示:基于c MOOC的联通主义知识生产呈现出三种类别的属性,分别是:主题聚焦性、理念时新性和视野广角性。而以中文核心期刊论文为代表的传统知识生产则呈现出分层结构性、特定群体关注性和物质供给侧重性三种类别的属性。基于以上结果,本文进一步从生产群体、思维理念以及实践应用等层面对比和剖析两类知识生产的影响和启示。作为以国内首门c MOOC为研究对象开展的联通主义知识生产属性与传统知识生产属性的对比实证研究,其结果不仅为国内、国际上以c MOOC为表现形式的联通主义知识生产实践提供了客观证据和直接指导,同时也首次探明了联通主义学习范式下的知识生产属性,为联通主义知识观及其知识生产理论的构建和充实提供参考依据。 展开更多
关键词 互联网+ 在线学习 学习者共同体 知识生产理论 群智协作 机器学习 语义分析 词向量 知识生产属性
基于机器学习的智能路由算法综述 认领
8
作者 刘辰屹 徐明伟 +1 位作者 耿男 张翔 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2020年第4期671-687,共17页
互联网的飞速发展催生了很多新型网络应用,其中包括实时多媒体流服务、远程云服务等.现有尽力而为的路由转发算法难以满足这些应用所带来的多样化的网络服务质量需求.随着近些年将机器学习方法应用于游戏、计算机视觉、自然语言处理获... 互联网的飞速发展催生了很多新型网络应用,其中包括实时多媒体流服务、远程云服务等.现有尽力而为的路由转发算法难以满足这些应用所带来的多样化的网络服务质量需求.随着近些年将机器学习方法应用于游戏、计算机视觉、自然语言处理获得了巨大的成功,很多人尝试基于机器学习方法去设计智能路由算法.相比于传统数学模型驱动的分布式路由算法而言,基于机器学习的路由算法通常是数据驱动的,这使得其能够适应动态变化的网络环境以及多样的性能评价指标优化需求.基于机器学习的数据驱动智能路由算法目前已经展示出了巨大的潜力,未来很有希望成为下一代互联网的重要组成部分.然而现有对于智能路由的研究仍然处于初步阶段.首先介绍了现有数据驱动智能路由算法的相关研究,展现了这些方法的核心思想和应用场景并分析了这些工作的优势与不足.分析表明,现有基于机器学习的智能路由算法研究主要针对算法原理,这些路由算法距离真实环境下部署仍然很遥远.因此接下来分析了不同的真实场景智能路由算法训练和部署方案并提出了2种合理的训练部署框架以使得智能路由算法能够低成本、高可靠性地在真实场景被部署.最后分析了基于机器学习的智能路由算法未来发展中所面临的机遇与挑战并给出了未来的研究方向. 展开更多
关键词 机器学习 数据驱动路由算法 深度学习 强化学习 服务质量
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一种适用于物联网的在线GP-ELM算法 认领
9
作者 张杰 沈苏彬 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2020年第6期314-320,共7页
为满足物联网环境下边缘设备对机器学习算法准确、快速以及自适应产生参数的需求,在DE-ELM的基础上提出一种在线的GP-ELM算法。通过改进结点增加方式,在每次增加结点的同时添加结点统计和结点删除步骤,提高训练速度,同时保持算法的准确... 为满足物联网环境下边缘设备对机器学习算法准确、快速以及自适应产生参数的需求,在DE-ELM的基础上提出一种在线的GP-ELM算法。通过改进结点增加方式,在每次增加结点的同时添加结点统计和结点删除步骤,提高训练速度,同时保持算法的准确性。运用Matlab软件对图片分割、卫星图片分类、卫星DNA等数据集进行训练实验,结果表明,与EI-ELM、D-ELM、EM-ELM等算法相比,GP-ELM算法在准确率、训练时间、模型大小和泛化能力等方面都表现出较好的学习性能。 展开更多
关键词 极限学习 动态学习 物联网 机器学习 剪枝
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人工智能支持下教育知识图谱模型构建研究 认领
10
作者 钟卓 唐烨伟 +1 位作者 钟绍春 赵一婷 《电化教育研究》 CSSCI 北大核心 2020年第4期62-70,共9页
领域模型作为构建自适应学习系统的核心组件,引起了研究者的广泛关注。文章针对现有教育领域模型知识内容分散、能力刻画不足的问题,提出了能够建立知识、问题、能力三者间映射关系的教育知识图谱KQA模型。该模型由知识图式、问题图式... 领域模型作为构建自适应学习系统的核心组件,引起了研究者的广泛关注。文章针对现有教育领域模型知识内容分散、能力刻画不足的问题,提出了能够建立知识、问题、能力三者间映射关系的教育知识图谱KQA模型。该模型由知识图式、问题图式、能力图式三层图式和知识内容、关联关系、映射关系、学习路径四个要素组成。利用基于机器学习的实体抽取、关系抽取、实体对齐等方法,从数据获取、知识抽取、知识融合、知识推理四个方面,提出了教育知识图谱KQA模型的构建方法。研究为知识图谱在教育领域的应用提供依据,对个性化学习的开展具有重要意义。 展开更多
关键词 人工智能 知识图谱 模型构建 机器学习 学习路径 自适应学习
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随机状态下基于期望经验回放的Q学习算法 认领
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作者 张峰 钱辉 +1 位作者 董春茹 花强 《深圳大学学报:理工版》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第2期202-207,共6页
强化学习的经验回放方法在减少状态序列间相关性的同时提高了数据的利用效率,但目前只能用于确定性的状态环境.为在随机状态环境下充分利用经验回放,且能够保持原有的状态分布,提出一种基于树的经验存储结构来存储探索过程中的状态转移... 强化学习的经验回放方法在减少状态序列间相关性的同时提高了数据的利用效率,但目前只能用于确定性的状态环境.为在随机状态环境下充分利用经验回放,且能够保持原有的状态分布,提出一种基于树的经验存储结构来存储探索过程中的状态转移概率,并根据该存储方式,提出基于期望经验回放的Q学习算法.该方法在保证算法复杂度较低的情况下,可实现对环境状态转移的无偏估计,减少Q学习算法的过估计问题.在经典的机器人随机行走问题中进行实验,结果证明,相比于基于均匀回放方法和优先回放的经验回放方法,基于期望经验回放Q学习算法的收敛速度约提高了50%. 展开更多
关键词 人工智能 机器学习 强化学习 经验回放 Q学习算法 随机环境 收敛 过估计
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机器学习的隐私保护研究综述 认领
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作者 刘俊旭 孟小峰 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2020年第2期346-362,共17页
大规模数据收集大幅提升了机器学习算法的性能,实现了经济效益和社会效益的共赢,但也令个人隐私保护面临更大的风险与挑战.机器学习的训练模式主要分为集中学习和联邦学习2类,前者在模型训练前需统一收集各方数据,尽管易于部署,却存在... 大规模数据收集大幅提升了机器学习算法的性能,实现了经济效益和社会效益的共赢,但也令个人隐私保护面临更大的风险与挑战.机器学习的训练模式主要分为集中学习和联邦学习2类,前者在模型训练前需统一收集各方数据,尽管易于部署,却存在极大数据隐私与安全隐患;后者实现了将各方数据保留在本地的同时进行模型训练,但该方式目前正处于研究的起步阶段,无论在技术还是部署中仍面临诸多问题与挑战.现有的隐私保护技术研究大致分为2条主线,即以同态加密和安全多方计算为代表的加密方法和以差分隐私为代表的扰动方法,二者各有利弊.为综述当前机器学习的隐私问题,并对现有隐私保护研究工作进行梳理和总结,首先分别针对传统机器学习和深度学习2类情况,探讨集中学习下差分隐私保护的算法设计;之后概述联邦学习中存在的隐私问题及保护方法;最后总结目前隐私保护中面临的主要挑战,并着重指出隐私保护与模型可解释性研究、数据透明之间的问题与联系. 展开更多
关键词 隐私保护 差分隐私 机器学习 深度学习 联邦学习
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认知计算模型在教育领域的构建及应用综述 认领
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作者 杨娟 旷小芳 《当代职业教育》 2020年第3期51-59,共9页
认知计算模型因为可以解释、拟合和预测认知过程中的行为,被运用于决策评估和医疗诊断等多个领域。目前,认知计算模型在教育领域的运用还处于初级阶段,主要集中在整合学习者认知数据形成更完整的用户模型,以便智能学习环境做出更准确的... 认知计算模型因为可以解释、拟合和预测认知过程中的行为,被运用于决策评估和医疗诊断等多个领域。目前,认知计算模型在教育领域的运用还处于初级阶段,主要集中在整合学习者认知数据形成更完整的用户模型,以便智能学习环境做出更准确的个性化判断。研究提出了一个由特征空间、构造器以及目标任务组成的用于教育场景的认知计算模型构造框架,并对框架中各模块的发展现状进行了分析和梳理。认知计算模型在教育实践中的应用将有助于产生新的学习理论和学习干预范式,并在完善自适应学习环境、提供有依据的学习干预策略和成为经验教育向事实教育转变的载体这三个方面对现代教育带来新突破。 展开更多
关键词 认知计算模型 特征空间 机器学习 自适应学习 学习干预
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基于边缘学习和联邦学习的新冠肺炎(COVID-19)高校防控管理模型研究 认领
14
作者 徐萍 何家俊 岳小尧 《当代教育论坛》 北大核心 2020年第2期76-82,共7页
作为新冠肺炎疫情所有信息的重要入口,互联网成为这次疫情主要的“信息源”平台。在这场疫情阻击战中,能否以计算机技术为依托,融合多种算法深度挖掘和实时跟踪全网数据,从高校管理侧打造防疫战线,发挥计算机技术战“疫”价值?本文运用... 作为新冠肺炎疫情所有信息的重要入口,互联网成为这次疫情主要的“信息源”平台。在这场疫情阻击战中,能否以计算机技术为依托,融合多种算法深度挖掘和实时跟踪全网数据,从高校管理侧打造防疫战线,发挥计算机技术战“疫”价值?本文运用了边缘学习和联邦学习两项计算机技术,设计出一个针对高校新冠肺炎疫情防控的管理模型。通过边缘计算能够迅速得出分析结果,从而精准实施新冠肺炎防控措施。通过联邦计算可以在保证每位师生的信息安全前提下,快速分析高校所收集的师生数据,从而及时安排相应的防疫措施,避免新冠肺炎疫情进一步扩散。 展开更多
关键词 边缘学习 联邦学习 机器学习 新冠肺炎 高校防控管理模型
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机器学习在股票预测中的应用综述 认领
15
作者 徐浩然 许波 徐可文 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2020年第12期19-24,共6页
揭示股票市场运行规律一直是研究的热点,近些年机器学习方法在股票预测方面取得了不错的进展,相较于传统的基本面分析、技术分析等方法,显示了独特的优势。从股票预测研究的主要问题、特征工程和机器学习算法应用等三个方面,对近年来该... 揭示股票市场运行规律一直是研究的热点,近些年机器学习方法在股票预测方面取得了不错的进展,相较于传统的基本面分析、技术分析等方法,显示了独特的优势。从股票预测研究的主要问题、特征工程和机器学习算法应用等三个方面,对近年来该领域的主要文献进行总结,并针对每种算法在应用中的特点与不足进行评述。围绕目前机器学习在股票预测上遇到的主要问题,从迁移学习、特征工程、深度学习模型融合等方面进行了深入的分析与展望。 展开更多
关键词 股票预测 机器学习 支持向量机 深度学习 集成学习
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基于Faster R-CNN和增量学习的车辆目标检测 认领
16
作者 张子颖 王敏 《计算机系统应用》 2020年第2期181-186,共6页
随着深度学习的研究热潮,近年来对车辆目标的检测逐步从机器学习方法转变为深度学习方法.目前,大多数深度学习方法对车辆目标的检测都存在不同程度的错检漏检问题.针对车辆目标检测中存在的小目标的错检漏检、截断式待检目标的漏检和重... 随着深度学习的研究热潮,近年来对车辆目标的检测逐步从机器学习方法转变为深度学习方法.目前,大多数深度学习方法对车辆目标的检测都存在不同程度的错检漏检问题.针对车辆目标检测中存在的小目标的错检漏检、截断式待检目标的漏检和重叠遮挡待检目标的漏检等问题,提出一种基于增量学习数据集的车辆目标检测方法,该方法与Faster R-CNN算法结合对车辆目标实现检测和分类.在实验的最后,分别从主观判断和客观检测数据两个方面,对比了车辆目标检测中未使用增量学习方法和使用增量学习方法对实验结果的影响.实验证明,使用基于增量学习和Faster R-CNN的车辆目标检测方法在主观判断方面对错检漏检的目标有明显地改善效果,从客观数据分析,使用该方法与未使用增量学习方法相比,VGG16网络mAP值提升了4%,ResNet101网络mAP值提升了6%. 展开更多
关键词 深度学习 机器学习 增量学习 FASTER R-CNN算法 目标检测
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机器学习的分类、聚类研究 认领
17
作者 李玥 《电脑知识与技术:学术版》 2020年第4期161-162,共2页
大数据时代带来的数据爆炸,是机器学习发展的新机遇。本文将介绍机器学习的学习方式,机器学习的分类、聚类算法的异同和应用,并介绍朴素贝叶斯分类算法和k-means聚类算法两种常用算法。同时思考机器学习为人们生活带来便利的同时所产生... 大数据时代带来的数据爆炸,是机器学习发展的新机遇。本文将介绍机器学习的学习方式,机器学习的分类、聚类算法的异同和应用,并介绍朴素贝叶斯分类算法和k-means聚类算法两种常用算法。同时思考机器学习为人们生活带来便利的同时所产生的负面影响。 展开更多
关键词 机器学习 监督学习 无监督学习 朴素贝叶斯算法 K-MEANS算法
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基于深度学习的高中生物真实情境的创设 认领
18
作者 王丙全 《文理导航》 2020年第20期69-69,72,共2页
随着人工智能研究的快速发展,深度学习越来越多地映入人们的视野。深度学习于2006年被提出,是机器学习研究中的一个全新领域,它模拟人脑的思维机制、记忆机制等,对图像、声音、文本等进行解释和处理,由此引发了人们对深度学习的高度关... 随着人工智能研究的快速发展,深度学习越来越多地映入人们的视野。深度学习于2006年被提出,是机器学习研究中的一个全新领域,它模拟人脑的思维机制、记忆机制等,对图像、声音、文本等进行解释和处理,由此引发了人们对深度学习的高度关注。在高中生物学教学中,教师可以通过对深度学习的更多理解,从无监督学习状态中去审视学生的学习心理、学习方式及教师的教学模式等,进而通过创设真实情境高效培养学生的高中生物核心素养。 展开更多
关键词 深度学习 高中生物 人工智能研究 无监督学习 机器学习 记忆机制 思维机制 情境的创设
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乒乓球机器人视觉系统的实时跟踪 认领
19
作者 季云峰 任杰 施之皓 《上海体育学院学报》 CSSCI 北大核心 2020年第6期70-75,共6页
针对乒乓球机器人视觉系统中的实时跟踪问题,分别在高速和低速2种摄影条件下设计完全不同的算法对乒乓球进行跟踪识别研究。在高速摄影条件下主要利用乒乓球的5大特征信息(圆度、周长、面积、X距和Y距)设置阈值进行识别;在低速摄影条件... 针对乒乓球机器人视觉系统中的实时跟踪问题,分别在高速和低速2种摄影条件下设计完全不同的算法对乒乓球进行跟踪识别研究。在高速摄影条件下主要利用乒乓球的5大特征信息(圆度、周长、面积、X距和Y距)设置阈值进行识别;在低速摄影条件下将机器学习和图像匹配的方法进行代入,实现对带拖影乒乓球的识别。采用基于注意力的图像分割算法对图片进行预处理,可有效解决因环境干扰等造成的像素失真问题。提出规划感兴趣区(ROI)的算法,利用乒乓球的运动特征提前确定下一帧图像中乒乓球的可能位置,从而降低计算量,缩短计算时间,实现跟踪的实时性。 展开更多
关键词 乒乓球机器 视觉系统 实时跟踪 注意力 图像分割 机器学习
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线上线下家用智能机器人市场调查 认领
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作者 求文星 李超 《湖北科技学院学报》 2020年第2期34-38,共5页
通过对线上线下数据进行机器学习模型构建、文本挖掘,分析人们对家用智能机器人的消费意愿、需求类型及体验评价,为相关企业、部门有关家用智能机器人的种类研发、功能探索提供一定借鉴,进而打造更好的智能家居生活服务。研究发现:(1)... 通过对线上线下数据进行机器学习模型构建、文本挖掘,分析人们对家用智能机器人的消费意愿、需求类型及体验评价,为相关企业、部门有关家用智能机器人的种类研发、功能探索提供一定借鉴,进而打造更好的智能家居生活服务。研究发现:(1)实地调查现阶段最愿意购买的是家政服务型机器人,而网购数据显示购买最多的是儿童智能陪伴型机器人,主要有陪伴娱乐和教学辅导两大类作用;(2)所有机器学习方法构建的预测模型中,随机森林模型的预测效果最好;(3)对家用智能机器人消费意愿影响最大的因素是性别;(4)大多数网购群体对智能机器人的体验表示满意,积极词汇占比大、词频高,消极词汇占比小,词频低;(5)人们对智能机器人未来发展大多持积极看好的态度,认为存在较大的市场需求。 展开更多
关键词 智能机器 家庭服务 机器学习 文本挖掘
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