视觉问答与对话综述

视觉问答与对话是人工智能领域的重要研究任务,是计算机视觉与自然语言处理交叉领域的代表性问题之一。视觉问答与对话任务要求机器根据指定的视觉图像内容,对单轮或多轮的自然语言问题进行作答。视觉问答与对话对机器的感知能力、认知能力和推理能力均提出了较高的要求,在跨模态人机交互应用中具有实用前景。文中对近年来视觉问答与对话的研究进展进行了综述,对数据集和算法进行了归纳,对研究挑战和问题进行了总结,最后对视觉问答与对话的未来发展趋势进行了讨论。

ACO-BP在拱坝变形监测中的应用

拱坝变形监测是拱坝运营阶段的核心问题之一,从拱坝的变形特点出发,提出一种更优于蚁群算法的神经网络模型——ACO-BP算法,对拱坝变形监测进行研究。

基于深度学习的图片中商品参数识别方法

计算机计算性能的提升使得深度学习成为了可能.作为计算机视觉领域的重要发展方向之一的目标检测也开始结合深度学习方法并广泛应用于各行各业.受限于网络的复杂度和检测算法的设计,目标检测的速度和精度成为一个trade-off.目前电商领域的飞速发展产生了大量包含商品参数的图片,使用传统方法难以有效地提取出图片中的商品参数信息.针对这一问题,提出了一种将深度学习检测算法和传统OCR技术相结合的方法,在保证识别速度的同时大大提升了识别的精度.所研究的问题包括检测模型、针对特定数据训练、图片预处理以及文字识别等.首先比较了现有的目标检测算法,权衡其优缺点,然后使用YOLO模型完成检测任务,并针对YOLO模型中存在的不足进行了一定的改进和优化,得到了一个专用于检测图片中商品参数的目标检测模型,最后使用tesseract完成文字提取任务.在将整个流程结合到一起后,该系统不仅有着较好的识别精度,而且是高效和健壮的.最后讨论了优势和不足之处,并指出了未来工作的方向.

对建筑工程测量中数字测量技术应用分析

由于建筑工程项目的增加以及建筑规模的扩大,人们生活质量水平的提高,对建筑质量的要求也有了进一步提高。由于数字化测绘水平的上升,GIS技术的提高、许多领域都开始大量运用GPS技术,以至于测量数据的采取和整理开始走向自动化、实时化和数字化。大力发展与研究数字化测绘技术,不但能够提升测绘水平,还可为测绘企业单位带来优良的效益。

练背肌,美体态

背部肌肉对上肢力量、运动表现、预防伤病、塑型、保持精气神等都发挥着重要作用,但很多人在健身时,往往想的是如何练腹、瘦腿、告别“拜拜肉”,却忽视了对背部肌肉的锻炼。

阿司匹林急诊治疗血栓性脑梗塞的临床疗效分析

研究分析阿司匹林急诊治疗血栓性脑梗塞(ACI)的临床疗效。方法:研究自医院抽取100例入院治疗ACI患者,常规治疗为对照组,使用阿司匹林急诊治疗为观察组。比较两组患者治疗后的临床效果。结果:治疗后,观察组临床疗效明显高于对照组,不良反应发生率明显低于对照组,差异具有统计学意义(P<0.05);其NIHSS评分、日常生活能力评分、生活质量评分、睡眠质量评分均明显优于对照组,差异具有统计学意义(P<0.05)。结论:ACI对使用阿司匹林急诊治疗能够增加患者的临床疗效,改善患者生活质量且不良反应较少,值得在临床中推广应用。