【摘 要】
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随着信息技术的快速发展和智能设备的不断普及，人们对人机交互(Human–Computer Interaction, HCI)方式的高效性和便捷性提出了更高的要求。基于惯性传感器的手势识别(Hand Gesture Recognition, HGR)技术只需用户手持设备并绘制简单的手势即可传达复杂的机器命令，而不需要分散用户的视觉注意力，并且这种方式不受外界环境噪声、光照强度等条件影响，因而更适合被
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随着信息技术的快速发展和智能设备的不断普及，人们对人机交互(Human–Computer Interaction, HCI)方式的高效性和便捷性提出了更高的要求。基于惯性传感器的手势识别(Hand Gesture Recognition, HGR)技术只需用户手持设备并绘制简单的手势即可传达复杂的机器命令，而不需要分散用户的视觉注意力，并且这种方式不受外界环境噪声、光照强度等条件影响，因而更适合被用于智能可穿戴设备上。
为了实现智能学生卡上的手势识别功能，选用MPU6050作为惯性传感器，它可以输出3轴加速度数据和3轴陀螺仪数据；选用了nRF52832作为开发板，它具有512KB系统内可编程闪存和64KB系统RAM，能够很好地支持手势识别的工作。
为了提高惯性传感器数据的准确性，在使用之前对传感器进行了误差标定；对采集的原始数据使用了加权递推平均滤波进行数据去噪，并使用差分绝对平均值法进行手势的端点检测(Endpoint Detection, ED)。基于手势长度的不一致性，使用补零法对数据进行了尾部填充。为了能在不同用户空间获取更准确的设备姿态，使用四元数互补滤波法进行加速度与陀螺仪数据的融合以及设备姿态解算，并使用等效旋转矢量法进行四元数的更新。
将RCE(Restricted Coulomb Energy, RCE)神经网络算法应用在基于惯性传感器的手势识别上，针对传统RCE算法神经元数量难以控制和神经元重叠区域过多等问题，并结合传感器手势序列时间相关性的特点，分别从神经元可靠值估计方式和神经元之间距离计算方式两个方面对其进行了改进。
为了能够验证算法的性能，自制了含10000个样本的3D数字数据集(3D Digital Dataset)，使用5-折交叉验证法进行实验验证，得到了高达98.68%的平均手势识别精度。
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信息化时代，人们可以接触到大量信息，但相应地也给人们选择感兴趣的信息带来巨大挑战。伴随着信息爆炸，推荐算法得到了学术界和工业界的广泛关注。现代推荐系统的两个核心：一是学习用户和项目的嵌入(即将用户和项目转换为矢量化表示)，二是对交互建模，其基于嵌入重建历史交互。作为现代推荐系统的核心之一，研究更好的学习用户和项目的潜在嵌入表示的方法非常有意义。 为了更好的学习用户和项目的潜在特征表示，设计和实现
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基于语义的用户意图识别问题属于自然语言处理问题的范畴，其本质上为一个多分类问题。随着互联网发展，人机对话系统的发展也越来越迅速，需求越来越明确，近年来得到学术界和工业界的重视。而人机对话系统中用户意图识别是很重要的模块，其准确性的提高对于系统生成合理回答有重要的意义。 目前意图识别的大部分方法都是基于语义，通过分析文本内容然后应用深度学习算法得到多分类结果。比如使用循环神经网络、长短期记忆网络以
在当今信息大爆炸的时代，各式各样的信息令人目不暇接。这不可避免地导致信息过载，使得人们在检索自己感兴趣的信息时存在一定困难。因此个性化推荐系统的重要性不言而喻。现有的推荐算法大多数都基于协同过滤，而协同过滤算法的主要不足之处在于其难以应对数据稀疏性问题。此外，协同过滤算法仅利用用户与物品的交互信息进行建模，其所挖掘的隐式信息仍不够充分。大多数相关方法仅关注显式或隐式信息中的一种，导致推荐的准确度并
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随着互联网的不断发展，人们在享受网络带来的便利的同时也深受信息过载的困扰。推荐系统能够有效地缓解信息过载问题，是当前研究的热点。协同过滤算法作为目前被普遍使用的推荐算法而备受关注。协同过滤算法基于喜欢相同物品的用户有类似的喜好的思想实现对用户的推荐。最近，随着深度学习的兴起，在推荐系统领域也出现了很多利用深度学习解决推荐问题的研究，其中就包含很多基于深度学习的协同过滤方法。这些方法大多使用深度神经
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