Local-STCANet:基于局部注意力网络的视频动作识别

通道、空间和时间信息是视频动作识别的3种互补且关键的信息类型。现有的2D CNN方法计算成本低,但对于时空信息的捕获相对不足;3D CNN方法可以实现良好的性能,但计算量较大。针对上述问题,提出一个可以嵌入到2D CNN中通用且有效的局部时空通道注意力(Local-STCA)模块来进行人体动作识别。Local-STCA模块由局部通道注意力(LCA)和局部时空注意力(LSTA)组成,LCA在时序上利用对通道之间的相关性进行显示的建模来校准通道特征,LSTA采用两个单通道3D卷积层和混合空洞卷积来提取多尺度时空特征。由主干网络(ResNet50+BiLSTM)和Local-STCA模块组成局部注意力网络(Local-STCANet),在数据集UCF-101上进行大量的实验。实验结果表明,Local-STCANet在主干网上略微增加计算量的同时比其他2D CNN方法以及注意力模型具有更高的精度。

新视域下《机械制图》多媒体有效性教学探析

一、问题的提出 未来的世纪是创新的世纪，创新的世纪呼唤创新教育。创新教育是以培养学生创新思维，充分挖掘每个受教育者的资历、潜能，提高受教育者全面素质和综合运用知识，解决实际问题的创造能力为目标的教育方式和教育过程。其根本任务是培养学生的创新精神、创新思维和创新能力。创新教育的目的是培养高素质的创新型人才。经过多年的研究，笔者认为，把多媒体教学与教改创新相结合．是一种新型思维能力的训练，一种先进、

基于胶囊卷积网络的多视图三维重建

从深度神经网络对重建效果影响的角度,提出了基于胶囊卷积网络的多视图三维重建模型Caps-MVSNet,包括特征提取、构建代价体、代价体正则化、回归深度图和细化深度图5个阶段.提出了FENet-T特征提取网络和3D-CapsCNN网络,并分别应用于模型的特征提取阶段和代价体正则化阶段.其中,FENet-T利用高效的Block计数比率以及大尺度空洞卷积和分组卷积提高网络的特征提取效率.3D-CapsCNN使用比卷积神经网络更强空间表示能力的3D胶囊网络来正则化代价体.Caps-MVSNet在DTU数据集上完成了效果测试,结果表明,与先前主流重建方法相比该模型在完整性上达到了最优结果,在准确性、整体性上均取得较大提升.另外,与基准模型MVSNet相比,该模型在准确性、整体性和完整性上分别提高3.3%、4.9%和8.2%,参数量减少3.3%.

广州市残疾人社区康复站运行现状的研究——以番禺区三个康复站为例

本文通过对广州市番禺区三个残疾人社区康复站的调查研究,分析广州市残疾人社区康复站的整体运行现状,总结出番禺区残疾人社区康复站具有灵活建站、人员培训、心理康复等可借鉴经验,同时也发现其中存在康复时长设定不科学、康复人才不足、康复器材闲置等问题,并针对性地提出相应对策及建议。

饲料中不同脂肪含量对浏阳黑山羊肝功能的影响

[目的]旨在探索饲料中不同脂肪含量对本地浏阳黑山羊肝功能相关生化指标的影响。[方法]选取健康的浏阳黑山羊15只,分为对照组、高脂组Ⅰ和高脂组Ⅱ。根据国际标准方法检测饲料中的脂肪含量,并配制不同脂肪含量的饲料饲喂浏阳黑山羊,其中,对照组饲料中脂肪含量为3.8%,高脂组Ⅰ饲料中脂肪含量为15.2%,高脂组Ⅱ饲料中脂肪含量为7.6%。分别于饲喂后的第0天、第15天、第30天采集血液样本,并检测血清中丙氨酸转移酶(ALT)、天门冬氨酸氨基转移酶(AST)、碱性磷酸酶(ALP)、血清总蛋白(TP)、甘油三酯(TG)和胆固醇(TC)含量。[结果]在饲喂不同脂肪含量饲料30 d后,高脂组Ⅰ与高脂组Ⅱ山羊体重均显著升高(P<0.05),而试验前后对照组山羊体重无显著差异(P>0.05)。血清生化检测结果显示,与对照组比较,高脂组Ⅰ浏阳黑山羊血清中AST、ALP、TP含量显著升高(P<0.05),而ALT、TC及TG含量无显著差异(P>0.05)。高脂组Ⅱ浏阳黑山羊血清中ALT、AST、ALP、TC含量显著升高(P<0.05),TP含量无显著差异(P>0.05),而TG含量显著(P<0.05)下降。[结论]饲料中添加脂肪可促进山羊增重,但添加过多会引起山羊肝功能相关生化指标异常。该试验可为确定饲料中脂肪含量的合理配比提供参考。