【摘 要】
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针对现有视频关键帧提取算法对运动类视频中运动特征提取不准导致的漏检和误检问题，提出一种融合多路特征和注意力机制的强化学习关键帧提取算法。该算法首先通过人体姿态识别算法对视频序列进行人体骨骼关节点提取；然后使用S-GCN和ResNet50网络分别提取视频序列中的运动特征和静态特征，并将两者进行加权融合；最后应用注意力机制对特征序列进行视频帧重要性计算，并利用强化学习进行关键帧的提取和优化。实验结果表
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针对现有视频关键帧提取算法对运动类视频中运动特征提取不准导致的漏检和误检问题，提出一种融合多路特征和注意力机制的强化学习关键帧提取算法。该算法首先通过人体姿态识别算法对视频序列进行人体骨骼关节点提取；然后使用S-GCN和ResNet50网络分别提取视频序列中的运动特征和静态特征，并将两者进行加权融合；最后应用注意力机制对特征序列进行视频帧重要性计算，并利用强化学习进行关键帧的提取和优化。实验结果表明，该算法能较好的解决运动类视频在关键帧提取中出现的漏误检问题，在检测含有关键性动作的视频帧时表现较好，
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金属有机聚合物结合了高分子的易加工性与金属的功能性,引起了人们的广泛关注.近年来,控制聚合物单体序列也成为高分子化学的研究热点.然而,有关序列可控金属有机聚合物的研究报道还很少.本文以二茂金属(二茂铁和二茂钌)为金属源,合成了二茂金属二烯单体与二茂金属改性的环辛烯单体,通过开环-插入-易位聚合制备了铁钌交替的序列可控金属有机聚合物.利用核磁共振谱、凝胶色谱、紫外光谱、差示扫描量热法、热重分析法、循
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