一种针对视频行为数据的深度泛化表征方法

    公开(公告)号:CN118568296A

    公开(公告)日:2024-08-30

    申请号:CN202311546496.8

    申请日:2023-11-17

    摘要: 本发明公开了一种针对视频行为数据的深度泛化表征方法,属于视频数据表征技术领域,包括以下步骤:对协方差描述子进行改进,得到改进的特征描述子;通过改进的特征描述子,对视频行为数据进行特征提取,得到不同模态的特征;通过大尺度典型相关表示模型,对不同模态的特征进行优化组合,得到优化组合后的多视图视频特征;构建视频多视图深度哈希模型,将多视图视频特征通过视频多视图深度哈希模型映射到公共语义子空间中,得到融合后的视频特征;通过大规模哈希优化对视频特征进行二值化,在汉明空间中使用汉明距离。本发明解决了现有视频表征存在信息冗余、特征描述紧凑性不高、不能满足任务实时性以及目标行为的表征能力不够高的问题。

    刺杀对抗训练系统及其工作方法、计算机设备及存储介质

    公开(公告)号:CN118424039A

    公开(公告)日:2024-08-02

    申请号:CN202410599938.3

    申请日:2024-05-15

    IPC分类号: F41A33/00

    摘要: 本申请提供了一种刺杀对抗训练系统及其工作方法、计算机设备及存储介质,系统包括:系统服务器、主控单元、裁决器、信号采集模块、感应射击单元和目标靶机,主控单元与系统服务器无线连接,且主控单元电连接打印机;裁决器与系统服务器无线连接,用于处理刺杀对抗训练的对抗数据;其中,对抗数据包括过程数据和结果数据;信号采集模块与裁决器电连接,用于接收信息并传输至裁决器;感应射击单元与裁决器无线连接;目标靶机与裁决器无线连接。本申请提高了对抗训练的效率和数据纪录准确率,同时本申请的刺杀对抗训练系统具有多种对抗模式,功能丰富,能够进行多方面训练,进一步提高训练效果。

    一种电弧放电赋能气体驱动的二级轻气炮

    公开(公告)号:CN113916050B

    公开(公告)日:2023-06-20

    申请号:CN202111216745.8

    申请日:2021-10-19

    IPC分类号: F41B11/80 F41B11/70 F41B11/71

    摘要: 本发明公开了一种电弧放电赋能气体驱动的二级轻气炮,包括:起爆仓,其内部设置有绝缘层;所述绝缘层左端设置有高压电极,右端设置有膜片;所述高压电极上设置有多根起爆钨丝。在本发明中,起爆仓作为整个二级轻气炮的首级驱动装置,通过在起爆仓中安装高压电极配合多根起爆钨丝,再结合对高压电极的电流调控,可对起爆仓的起爆压力这个关键参数进行多重丰富的调整,可控性强。由于起爆仓的起爆压力直接影响到后续弹丸发射的速度,本发明所提供的起爆方式,不仅解决了使用火药起爆、氢氧爆轰起爆、电磁起爆等起爆方式各自存在的问题,同时也更方便对后续发射的弹丸进行配速,满足多种实验需求。

    无线电通信参数自适应配置方法和发射机

    公开(公告)号:CN107257260A

    公开(公告)日:2017-10-17

    申请号:CN201710253754.1

    申请日:2017-04-18

    摘要: 本发明公开了一种无线电通信参数自适应配置方法和发射机,其中自适应配置方法包括:通过感知获得预先设定区段的感知频段信号x(n);通过系数抽取和多相分解所述x(n),得到子带带宽相同的W个子带信号xi(n);计算所述W个子带信号xi(n)对应的子带能量检测值和信噪比,生成子带信道参数和空闲子带数,根据空闲子带数与W的相对数值,或调整W取值、重新细分子带,或执行优化配置;选择子带信道参数中信道状态最优和信噪比最大的子带为预用信道,采用量子海豚群算法对预用信道的目标配置参数进行优化,输出优化后的目标配置参数。本发明基于认知的自适应,可实现分辨率可调的宽带频谱快速感知和无线电通信配置的优化配置。

    一种知识与数据双驱动的流式多模态图学习方法

    公开(公告)号:CN117688973A

    公开(公告)日:2024-03-12

    申请号:CN202311758943.6

    申请日:2023-12-19

    摘要: 本发明公开了一种知识与数据双驱动的流式多模态图学习方法,涉及多模态图学习领域,包括以下步骤:利用收集的多模态数据训练终身学习知识预训练网络;利用数据整流模块对流式多模态数据进行去中心化和归一化操作;利用数据补全模块对缺失数据进行补全;利用模态数据鉴别模块对补全的多模态数据进行鉴别;将数据仓库中的多模态数据输入至训练后的终身学习知识预训练网络中学习数据的代表性原型知识点;利用知识驱动的图生成模块根据知识仓库中代表性原型知识点与补全后的多模态数据生成二分图。本发明解决了现有数据驱动机制计算开销大、模型泛化性和扩展性差,以及知识驱动机制易受不良数据影响,面临知识退化与灾难性遗忘风险的问题。

    一种基于核k均值耦合图和强化张量学习的多核聚类方法

    公开(公告)号:CN116824187A

    公开(公告)日:2023-09-29

    申请号:CN202210266861.9

    申请日:2022-03-17

    摘要: 本发明涉及一种基于核k均值耦合图和强化张量学习的多核聚类方法,对数据进行高阶相似关系学习,特别针对具有非线性结构的数据,包括以下步骤:输入待分析数据;利用核技巧对数据进行预处理;利用核k‑均值耦合图学习和强化张量学习方法对输入的待分析数据建立聚类分析模型;采用交替优化方法求解模型,得到数据相似图的张量表示;利用张量构造数据相似图,并输入到谱聚类中,得到最终聚类结果。本发明与现有方法相比,解决了现有多核聚类方没有考虑基核之间的高阶关系导致学习得到的相似图质量不高的问题,有效提高了聚类性能;可广泛应用于计算机视觉和模式识别等技术领域。

    无线电通信参数自适应配置方法和发射机

    公开(公告)号:CN107257260B

    公开(公告)日:2021-03-09

    申请号:CN201710253754.1

    申请日:2017-04-18

    摘要: 本发明公开了一种无线电通信参数自适应配置方法和发射机,其中自适应配置方法包括:通过感知获得预先设定区段的感知频段信号x(n);通过系数抽取和多相分解所述x(n),得到子带带宽相同的W个子带信号xi(n);计算所述W个子带信号xi(n)对应的子带能量检测值和信噪比,生成子带信道参数和空闲子带数,根据空闲子带数与W的相对数值,或调整W取值、重新细分子带,或执行优化配置;选择子带信道参数中信道状态最优和信噪比最大的子带为预用信道,采用量子海豚群算法对预用信道的目标配置参数进行优化,输出优化后的目标配置参数。本发明基于认知的自适应,可实现分辨率可调的宽带频谱快速感知和无线电通信配置的优化配置。

    一种压水堆中套管式MA/UO2嬗变棒
    10.
    发明公开

    公开(公告)号:CN117790007A

    公开(公告)日:2024-03-29

    申请号:CN202311751058.5

    申请日:2023-12-19

    IPC分类号: G21C3/28 G21C3/58 G21G1/02

    摘要: 本发明公开了一种压水堆中套管式MA/UO2嬗变棒,包括:MA/UO2燃料芯块,其呈环形结构;6LiD套管,其设置在所述MA/UO2燃料芯块的外部,所述6LiD套管呈环形结构;包壳,其设置在所述6LiD套管的外部,所述包壳呈环形结构。本发明在确定6LiD套管的最佳厚度为0.15cm的基础上,将MA/UO2装载至6LiD套管中,得到套管式MA/UO2嬗变棒,这种结构利于MA嬗变性能的提升,6LiD材料对嬗变棒管内的快中子有明显的增长变化;反应堆运行540天MA嬗变总量可达到229.82kg。装载套管式MA/UO2嬗变棒后,基本不影响反应堆的稳定运行,反而有替代可燃毒物棒的作用,对堆芯的稳定运行起着贡献作用。