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井下局部降温系统性能优化研究
【机 构】
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河南理工大学
【出 处】
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河南理工大学
【发表日期】
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2020年01期
【基金项目】
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人体动作识别是目前计算机视觉以及人工智能领域的一个热点课题，在下一代智慧家居，无人商店，智能视频监控，互动娱乐等领域具有广泛的应用前景。早期的人体动作识别研究主要基于RGB视频，容易受到视角变化、光照变化、复杂背景等因素的影响，人体动作识别的精度一直不能令人满意。随着深度传感器技术的不断进步，特别是廉价器件的出现，三维数据如深度图、骨骼数据变得更容易获取。与RGB数据相比，三维数据能够提供场景的三
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随着互联网的飞速发展，人们越来越喜欢在社交媒体上发表自己对热点事件的看法和意见，面向社交媒体评论的情感分析逐渐成为当下的研究热点。传统的情感分析方法大多基于有监督的学习，需要大量的有情感标注的数据。然而，情感标签的标注需要大量的人力和时间，在实际中可行性较差。 针对情感标注数据不足的问题，本文提出了基于动态阈值算法和多分类器模型的半监督情感分析方法。该方法以迭代的方式自动标注数据，并通过动态阈值
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近些年来，随着智能手机、平板电脑这些智能终端的普及，导致数据流量的飞速指数式增长和数据架构类型的极度复杂化,开创了信息社会发展的新纪元，大数据的概念开始出现在人们的日常生活当中。无线传感器网络(WSNs)作为采集大量的数据的重要来源，如何让传感器节点传输数据量更大的数据，提高网络的吞吐量渐渐成为研究的热点。由于单一的传感器节点体积较小，功能有限，可能会引起数据传输拥堵问题，影响通信质量。所以传感器
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电子战是当今军事活动中不可或缺的一个环节，本质上是通过处理战场上不同频段的各类电磁信号，在充分保障自己安全的前提下赢得军事对抗中的主动权。近年来，人工智能是非常火热的话题，机器学习又是实现人工智能的一个重要途径，未来的电子战必定会广泛使用机器学习算法。本文从信号分选、雷达行为分析和雷达抗干扰三个场景出发，并通过一些机器学习算法对每种场景进行分析。 首先，雷达信号分选是最常见的电子战应用。信号分选
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近年来光量子信息通信技术迅速发展，为了读取光子信息就需要研发针对光通信波段的高性能单光子探测器。低温超导探测器凭借极低温下对热噪声的有效抑制，以及超导能隙远低于光子辐射能量而具有极高响应度的优势，逐渐在众多单光子探测器中脱颖而出。本论文以超导微波动态电感单光子探测器(Microwave Kinetic Inductance Detector，MKID)为研究对象，以优化MKID主要性能指标为研究目
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模块化仿蛇机器人多关节、超冗余自由度的特性使其能够根据环境变化灵活改变相应运动形式，具有极强的地形适应能力。将此类机器人应用于灾害搜救、军事侦察、管道巡检等领域，将极大提高机器人在以上复杂、受限、非结构环境中的工作效率。目前国内外对仿蛇机器人的研究主要停留在对生物蛇身体结构以及少数几种蛇类运动步态的模仿，机构设计的局限与运动控制方法研究的不完善使其环境适应能力与运动效率难以提高。因此，本文重点研究
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随着我国大规模基础建设的步伐推进与西部大开发战略的实施，在地震频发的高烈度区修建大跨度桥梁已成为可能，斜拉桥作为大跨径桥梁的常见形式，其在地震下的抗震性能备受关注。目前相关桥梁抗震规范中仅给出小跨、低墩等常规结构桥梁的设计准则。因此，有必要开展大跨度斜拉桥的抗震性能研究，本文以某大跨度铁路钢桁梁斜拉桥为工程背景，基于OpenSEES软件建立桥梁有限元分析模型。选取恰当的损伤指标，采用增量动力分析法
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