基于智能视觉的假肢虚拟再生仿真技术的算法研究     

任伟 《科技通报》2014,(12)

研究假肢虚拟再生仿真方法。腿部结构较为复杂,残缺再生过程需要根据不同腿部残缺根源部位进行方向和角度的预测,但是由于腿部角度和生长方向推断过程信息过少,造成传统的虚拟腿部残缺再生仿真无法取得足够信息,只能根据简单的向上,造成模拟效果不好。为此,提出了一种基于智能视觉的假肢虚拟再生仿真方法。根据误差四元数状态变换相关理论,能够对假肢虚拟再生的方向和旋转角度进行有效的预测,从而为假肢虚拟再生仿真提供准确的依据。根据双目立测三维模拟方法,建立假肢虚拟再生仿真三维模型。实验结果表明,利用该算法进行假肢虚拟再生仿真,可以真实的反映残肢不同位置特征点的相关性,从而为假肢虚拟再生手术提供依据。  相似文献   

基于RBF神经网络的成都市城镇建设用地需求预测   总被引：2，自引：0，他引：2  

郝思雨  谢汀  伍文  高雪松  邓良基  李启权 《资源科学》2014,36(6):1220-1228

以成都市为研究区域,利用城镇建设用地和社会经济统计数据,从因素和时间二维角度出发,分别选用RBF神经网络模型和GM(1,1)模型,在模型比较优选的基础上对成都市城镇建设用地需求进行了预测。结果表明:RBF神经网络模型与GM(1,1)模型相比,前者的平均绝对误差和误差均方根较低,且线性拟合效果更佳,是一种精度较高的预测方法;据预测,近期2015年和远期2020年研究区城镇建设用地需求量将分别达到145 986.10hm2和182 321.26hm2,研究结果既能为具有类似数据"突变"特征的城市开展城镇建设用地需求预测提供方法借鉴,又能为研究区土地资源的可持续利用和土地利用总体规划的定期修编提供决策依据。  相似文献   

卫星遥感技术在森林资源动态变化预测的应用研究     

黄寿昌 《大众科技》2014,(11):6-8

利用遥感技术提出一种面向卫星遥感技术的森林资源动态变化预测方法,该方法可以根据拍摄到的遥感图像信息进行分析和识别,准确的分析出当前森林资源的健康状态,从而预测出森林资源在未来一段时间内病虫害的变化趋势。  相似文献   

基于专利分析概念模型的中国机器人技术发展预测     

王健  张韵君  Zhang Yunjun 《情报杂志》2014,(11)

基于专利分析的概念模型,从技术发展方向、技术发展水平和技术发展潜力三个方面对中国机器人技术发展进行预测,以验证模型的应用性。预测结果表明：中国机器人整体技术处于成长期,但主要的子技术还存在明显差异：其中机械手子技术已位于成长期的中后期阶段,转向机构子技术则位于成长期的前期阶段,非电变量的控制或调节系统技术以及一般的控制或调节系统则刚进入成长期。因此,企业、高校以及科研院所应积极抓住机器人技术发展的大好时机,开展联合攻关,实现机器人关键技术的重大突破,促进产业转型与升级,提升先进制造业的产业技术竞争力。  相似文献   

青海省东乘公麻金矿床Ⅵ号矿体原生晕特征及深部找矿预测     

张东林  庄光军  周顶 《中国科技纵横》2014,(16):133-135

东乘公麻金矿床是青海省巴颜喀拉造山带北缘Au-Sb成矿带上新发现的中型金矿床,由于受“生态保护第一,尊重群众意愿”政策影响,勘查工作主要以深部勘查为主,本文选择该矿床有代表性的VI号矿体,研究其构造原生晕轴向分带序列。研究结果表明：VI号矿体原生晕分带序列为：（Au、Sb、As）→（Bi、Pb）→（Ag、Cu、Zn）;分带序列呈现“反分带”趋势,地球化学参数“反转”,前、尾晕共存,预测VI号矿体深部延伸较好或有隐伏矿体存在的可能性,圈定了成矿靶区,以期为矿山下一步探矿工作提供科学依据。  相似文献   

Prediction of stress levels in the workplace using surrounding stress     

《Information processing & management》2022,59(6):103064

Occupational stress has a significant adverse effect on workers’ well-being, productivity, and performance and is becoming a major concern for both individual companies and the overall economy. To reduce negative consequences, early detection of stress is a key factor. In response several stress prediction methods have been proposed, whose primary aim is to analyse physiological and behavioural data. However, evidence suggests that solutions based on physiological and behavioural data alone might be challenging when implemented in real-world settings. These solutions are sensitive to data problems arising from losses in signal quality or alterations in body responses, which are common in everyday activities. The contagious nature of stress and its sensitivity to the surroundings can be used to improve these methods. In this study, we sought to investigate automatic stress prediction using both surrounding stress data, which we define as close colleagues’ stress levels and the stress level history of the individuals. We introduce a real-life, unconstrained study conducted with 30 workers monitored over 8 weeks. Furthermore, we propose a method to investigate the effect of stress levels of close colleagues on the prediction of an individual’s stress levels. Our method is also validated on an external, independent dataset. Our results show that surrounding stress can be used to improve stress prediction in the workplace, where we achieve 80% of F-score in predicting individuals’ stress levels from the surrounding stress data in a multiclass stress classification.  相似文献   

MTGCN: A multi-task approach for node classification and link prediction in graph data     

《Information processing & management》2022,59(3):102902

Both node classification and link prediction are popular topics of supervised learning on the graph data, but previous works seldom integrate them together to capture their complementary information. In this paper, we propose a Multi-Task and Multi-Graph Convolutional Network (MTGCN) to jointly conduct node classification and link prediction in a unified framework. Specifically, MTGCN consists of multiple multi-task learning so that each multi-task learning learns the complementary information between node classification and link prediction. In particular, each multi-task learning uses different inputs to output representations of the graph data. Moreover, the parameters of one multi-task learning initialize the parameters of the other multi-task learning, so that the useful information in the former multi-task learning can be propagated to the other multi-task learning. As a result, the information is augmented to guarantee the quality of representations by exploring the complex constructure inherent in the graph data. Experimental results on six datasets show that our MTGCN outperforms the comparison methods in terms of both node classification and link prediction.  相似文献   

中国智能网联汽车产业人才需求预测研究     

刘宗巍  宋昊坤  郝瀚  赵福全 《科技管理研究》2022,(5):129-137

为科学预测智能网联汽车（ICV）人才需求,采用定性与定量研究相结合的方法,确定ICV产业人才的结构,明确以研发技术人才为预测对象,构建分层级多指标的ICV人才需求预测模型,基于情景分析,得出未来5年ICV产业人才的需求量,并分析ICV产业不同类型研发技术人才以及不同业务模块人才的需求差异。  相似文献   

我国2008-2011年16种体育核心期刊载文特征研究     

吴建逊  颜志森 《广州体育学院学报》2014,(2):124-128

以“题要分类法”研究了2008年版16种中文体育核心期刊2008-2011年载文（共15582篇）的特征 ,把载文归纳成十大类型,简述了文章的意义并对其最终归属进行了预测研究。分类结果显示：不定式类 型文章最多,焦点争议类型文章最少,预测未来类型的文章比较薄弱。建议各期刊社尝试拟照十大类型进 行栏目选择设置,突出办刊亮点,既可使作者可根据自己的专业特点确定投稿方向,克服机动栏目变化大 的困难,同时可为读者及体育科研人员提供快速查找帮助。  相似文献   

预测2015年高考数列考点     

梁填 《科教文汇》2014,(30):170-171

高考一直是大家关注的焦点,而数列也是高考的必考的重要知识点。2014年的高考已过,2015年高考成为着重点。本论文主要以以往各届高考真题为依据,探讨预测2015年数列知识点的试卷分布和试题特点。  相似文献