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希亚思课堂智能评测系统的应用介绍

2017年7月20日，国务院印发了《新一代人工智能发展规划》。规划中明确指出：“人工智能在教育等领域广泛应用，将极大提高公共服务精准化水平，全面提升人民生活品质。”在众多的人工智能技术中，我们选用了新颖的、基于心理学理论依据的生物识别人工智能技——微表情识别AI，研究开发出了国内唯一拥有独立计算机软件著作权（软著登字第2595372号）的希亚思课堂智能评测系统。

  • 2021-04-27
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创业公司薪酬体系适合电子商务互联网类创业型公司

公司员工分成4个职系，分别为管理职系（总经理、总监、经理、主管等）、支持管理职系（行政、人事、财务等）、技术职系（特聘程序、网编美工等）、营销职系（市场、策划、客服等）。针对这4职系，薪酬体系采用与月度绩效相关的岗级工资制。

  • 2021-04-23
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基于改进栈式核稀疏深度模型的大规模极化SAR地物分类算法_肖茹

地物分类是极化SAR应用的一个重要分支。传统的地物分类方法需要提取特征,通过分类器进行分类。在栈式稀疏自编码模型的基础上,提出一种鲁棒的极化SAR地物分类算法。采用基于Morlet小波核的最小二乘支撑向量机代替深度模型中常用的Softmax分类器。通过与栈式稀疏自编码网络相结合,在一定程度上克服了传统极化SAR影像地物分类方法受相干斑噪声影响,且结果过于粗糙的缺点,保证了分类结果中非匀质区域的连贯性和匀质区域的一致性。真实极化SAR数据仿真实验结果表明,该算法可以有效地提高分类精度,降低相干斑噪声的对分类精度的影响。

  • 2021-05-06
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基于AFSA与PSO混合算法的J_A动态磁滞模型参数辨识及验证_赵志刚

Jiles-Atherton （J-A）磁滞模型静态参数辨识结果直接影响其对变压器铁心磁滞特性的预测效果。针对目前单一智能算法存在的寻优能力差、计算时间长等问题,提出了一种人工鱼群算法与优化惯性权重线性递减粒子群优化算法相结合的混合算法。搭建变压器铁心磁性能测试系统,对正弦激励下变压器铁心的磁滞特性和损耗特性进行实验研究。对比分析了所提混合算法与其他单一智能算法对J-A模型的参数辨识速度与精度。结果表明,混合算法辨识结果的均方根误差仅为0.006 9,低于其他单一智能算法的相应结果,证明了该混合算法相较于其他单一智能算法,具有不易陷入局部最优解、收敛速度快、参数辨识精度高等优点。此外,考虑交变磁场下动态损耗分量对变压器铁心磁滞特性的影响,修正现有动态损耗系数求解方法,建立了J-A动态磁滞模型。通过对比动态磁滞回线模型预测结果与实验数据,验证了该方法的正确性与有效性。

  • 2021-05-06
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互联网金融商业计划书图文

互联网金融是互联网与金融相结合的新兴领域，英文名称是Internet of Finance，简称IOF。我们现在定义的互联网金融，是对互联网和移动互联网统一环境下的金融业务的定义。互联网金融并不是简单的“互联网技术的金融”，而是 "基于互联网思想的金融”， 技术作为必要支撑。否则可以称之为科技金融或者新技术金融。互联网的概念是超越计算机技术本身的，代表着交互、关联、网络。其中的主语或者核心是参与者，是人，而不是技术。互联网金融是一种新的参与形式，而不是传统金融技术的升级。

  • 2021-04-25
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基于群智能图形化编程语言的三防转换控制程序设计与实现

群智能建筑平台是一种扁平化、无中心的新型建筑智能化系统。 将群智能建筑平台技术应用于国防工程 智能化领域，可为国防工程智能化保障提供一种全新的技术平台。 基于群智能建筑图形化编程语言，开发了国防 工程中核心的三防转换控制程序，将国防工程系统物理对象及其运行机制抽象为简单、易操作的编程语言图元符 号。 结果表明，该语言能够显示刻画三防转换控制的并行特征并降低程序开发的复杂度，从而为国防工程复杂管 控程序高效开发提供了有益探索。

  • 2021-04-25
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基于粒子群算法优化BP神经网络的土壤含水量短期预测模型_牛曼丽

为提高土壤含水量预测精度,基于物联网监测数据,提出了粒子群算法（PSO）优化BP神经网络的土壤含水量预测方法。首先应用主成分分析法筛选出影响土壤含水量的关键影响因子,然后构建8-5-1的BP神经网络拓扑结构,应用粒子群算法优化BP神经网络的初始权值和阈值。结果表明:与传统BP神经网络相比,新模型优化了网络结构,避免了陷入局部最优解,具有良好的预测效果；模型的评价指标平均绝对误差、平均绝对百分误差、误差均方根分别为0.259 2、0.010 5和0.135 6,与单一BP神经网络相比,预测精度更高,可满足实际的土壤含水量预测的需要。

  • 2021-04-25
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基于色阶阈值模型的Criminisi图像修复算法_赵卫东

Criminisi图像修复算法用于优先权计算时,对图像纹理和结构信息的处理存在不足,极易导致错误的匹配和纹理延伸。针对此问题,提出基于色阶阈值模型的Criminisi图像修复算法。首先,在优先权计算中结合修复块的色阶信息建立色阶阈值模型,据此模型获取优先修复块,用以增加优先权的可靠性,避免纹理延伸和结构混乱。然后,在搜寻最佳匹配样本块时,以加入样本块的色度和亮度信息作为比较对象,以便在已知像素块中更加快速准确地搜寻出最佳匹配样本块,减少匹配错误。与其他图像修复算法相比,该算法的修复顺序更加稳定,修复效果满足视觉要求。

  • 2021-04-23
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