【摘 要】
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在显著的类内变化中所学特征是否具有较好的不变性会决定行人重识别模型的性能表现的上限，环境光线、图像分辨率变化、运动模糊等因素都会引起行人图像的颜色偏差，这些问题将导致模型对数据的颜色信息过度拟合从而限制模型的性能表现。通过模拟数据样本的颜色信息丢失并凸显样本的结构信息可以促进模型学习到更稳健的特征。具体来说，在模型训练时，按照所设定的概率随机选择训练数据批组，然后对所选中批组中的每一个RGB图像样
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在显著的类内变化中所学特征是否具有较好的不变性会决定行人重识别模型的性能表现的上限，环境光线、图像分辨率变化、运动模糊等因素都会引起行人图像的颜色偏差，这些问题将导致模型对数据的颜色信息过度拟合从而限制模型的性能表现。通过模拟数据样本的颜色信息丢失并凸显样本的结构信息可以促进模型学习到更稳健的特征。具体来说，在模型训练时，按照所设定的概率随机选择训练数据批组，然后对所选中批组中的每一个RGB图像样本随机选取图像的一个矩形区域或者直接选取整张图像，将其像素替换为相应灰度图像中相同的矩形区域的像素，从而
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次重力波激发的长周期脉动是高精度绝对重力测量的一个重要误差影响因素。本文基于中国计量科学研究院昌平院区的超导重力仪iGrav-012和北京地震台网斋堂台站BVS-120型甚宽频带数字地震计数据，定义无台风无地震、有台风无地震、无台风有地震和有台风有地震四个特征时段，基于正交镜像滤波分析，以提取相关的规律性结论。分析结果表明：0-0.03Hz频率范围的超导重力仪数据表现出与地震和台风不相关的日变形态
川藏铁路是我国正在规划的具有重大战略意义和巨大经济价值的铁路，其位于地形地貌和地质构造极为复杂的青藏高原中东部，铁路规划建设面临着一系列迫切需要解决的地质问题和工程问题。为了精准对接铁路定测与先期开工段的地质需求，进一步聚焦活动断裂及高位滑坡地质灾害这两个重要科学问题，开展了对川藏铁路康定-昌都段毛垭坝盆地理塘-德巫断裂及乱石包高速远程滑坡体的浅层地震勘探，取得了一些新的认识。理塘断裂往毛垭坝盆地
由于GRACE时变重力位系数中高阶次项存在较大的误差，奇（偶）项阶数之间存在着相关性误差，直接利用GRACE时变重力场模型数据反演地表质量变化时，会使结果出现严重的条带噪声，必须采用最佳滤波函数进行空间平滑。本文从滤波理论出发，依据信噪比最大准则和模拟误差比较分析了不同滤波方法的优缺点，并以华北平原为例进行了数值分析。实验表明，各向异性滤波处理结果优于各项同性滤波；去相关滤波中PnMl方法处理结果
点云配准是计算机视觉领域的研究热点。物体的形状是描述物体的重要方式，机器视觉中想要描述物体形状上的差异需要通过特定的方法对特征进行提取形成能够描述形状的特征描述子。提出了一种基于二次误差的特征描述子，该特征描述子具有旋转不变性。通过提取点的二次误差和邻域点二次误差得到两种特征描述子。基于高斯混合模型的点云配准算法层出不穷，主要原因是概率模型在噪声和离群值方面具有更好的鲁棒性，然而该类方法对于尺度较
新一代空间科学任务,如空间站光学原子钟计划、广域量子通信、精细结构常数测量、引力红移测量及深空探测等,提出了皮秒量级的时间比对要求,需要基于广义相对论建立更加准确的卫星坐标时计时与时间比对模型.本文从地心非旋转坐标系(geocentric celestial reference system, GCRS)的广义相对论度规张量出发,建立了广义相对论下卫星轨道方程.在此基础上,考虑轨道摄动的影响,建立
解耦表征学习旨在对影响数据形态的关键因素进行建模，使得某一关键因素的变化仅仅引起数据在某项特征上的变化，而其他的特征不受影响，这有利于应对机器学习在模型可解释性、对象生成和操作以及零样本学习等问题上的挑战，一直是机器学习领域的研究热点。从解耦表征学习的历史与动机入手，对解耦表征学习的研究现状以及应用进行归纳总结，分析了解耦表征所具有的不变性、复用性等特性，介绍了基于生成解耦表征变差因素研究、基于流
现有新闻推荐模型在挖掘新闻特征和用户特征时，往往没有考虑所浏览新闻之间的关系、时序变化以及不同新闻对用户的重要性，缺乏全面性；同时，现有模型也在新闻更细粒度的内容特征挖掘方面有欠缺。文中构建了一个能够全面而不冗余地进行用户表征、提取新闻更细粒度片段特征的新闻推荐模型——注入注意力机制的深度特征融合新闻推荐模型。该模型采用基于深度学习的方法，通过注入注意力机制的卷积神经网络对新闻文本特征矩阵进行深度
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