福尔马林防治大黄鱼刺激隐核虫病的研究

为合理使用福尔马林防治大黄鱼刺激隐核虫病,研究福尔马林对体外刺激隐核虫的灭活效果,并评估其对大黄鱼幼鱼的安全质量浓度范围。结果显示,对幼虫分别药浴处理10、30、60、120min,使幼虫全部死亡的福尔马林质量浓度分别为62.5、62.5、31.3、5.6mg/L;对包囊药浴处理1、2、4h,使包囊全部死亡的福尔马林质量浓度分别为150、75、75mg/L;福尔马林对大黄鱼(3.00±0.78)g幼鱼12、24、48、96h的半致死质量浓度分别为394.7、365.3、334.4、322.8mg/L;治疗试验显示,125mg/L福尔马林药浴2h,可有效防治大黄鱼刺激隐核虫病,存活率显著高于75mg/L组和对照组。试验结果表明,每隔3d,125mg/L的福尔马林药浴处理大黄鱼2h,共3次,可安全有效防治大黄鱼刺激隐核虫病。

基于上下文约束的人脸聚类算法

人脸聚类将属于同一身份的人脸图片自动分到同一组,可用于人脸标注和图像管理等领域。传统的聚类算法的准确率很高,其召回率往往较低。为了解决这个问题,文中提出了一种加入三角约束关系和上下文约束的聚类算法。该聚类算法基于条件随机场模型,结合三角约束关系,同时考虑图像中常见的上下文约束,分别在聚类迭代过程和初步聚类之后添加最大相似度约束和共同出现约束,并对簇类进行整合。实验结果显示,结合上下文约束的条件随机场模型可以快速进行人脸聚类,同时还能保证在较高准确率的基础上有较高的召回率,从而提高整体的聚类效果。

如何培养藏文班学生的现代汉文阅读能力

学生的阅读能力应该是学生具备的最基本的能力，阅读能力的强弱直接影响着学习效果。从提高学生素质的角度说，现代社会文字材料浩繁，阅读领域越来越宽广，对阅读能力的要求也越来越高。如果在高中阶段仍不能大幅度提高阅读能力，那将会是在高考中也不能取得好成绩。因此，为了学生继续学习的需要。

基于深度学习的非实验室场景人脸属性识别

非实验室场景下的人脸图片数量巨大,更加贴近生活,对其进行识别具有较大的研究价值。文中对非实验室环境下的人脸属性识别问题进行了研究,提出了一种人脸属性识别网络(Regional Multiple Layer Attributes Related Net,RMLARNet),不仅对人脸特征的提取方式进行了研究,还挖掘了人脸属性间的关系。该网络由3个部分组成:1、将人脸图像分割成包含属性部位的多个局部区域,并将这些局部区域作为输入提取特征信息;2、以Inception V3为迁移模型,采取多个不相邻卷积层迁移方式提取人脸特征;3、搭建了一个以人脸属性关系为约束的属性识别网络。实验结果表明,对CelebA数据集进行筛选处理,创建属性样本较平衡的CelebA-数据集,并在该数据集上设计实验将取得优于现有方法的实验效果。

基于图卷积神经网络的完全图人脸聚类

人脸聚类是根据不同身份对人脸图像进行分组的方法,主要用于人脸标注和图像管理等领域。针对现有方法中存在大量冗余数据的问题,文中使用一种基于完全图约束和上下文关系进行链接预测的方法。该聚类算法基于图卷积神经网络进行链接预测,结合完全图约束筛选数据,同时在预测的过程中对链接关系进行不断的更新。实验结果显示,结合完全图约束的人脸聚类方法能够在减少冗余数据、加快运行速度的同时,提升聚类的准确率,从而提高聚类的整体效果。

基于主动学习的人脸标注研究

在大数据时代,图片数量非常巨大,但是具有标签的图片非常少。在学习和研究中,常常需要分类标注图片,而大部分图片都是与人脸相关的,因此人脸标注成为了一种进行图片分类标注的有效方法,但人工标注的成本较大。针对有标签图片数量较少以及人工标注成本较大的问题,提出了在主动学习算法的基础上建立计算人脸类标签后验分布的判别模型的方法。该方法基于马尔可夫随机场和高斯过程,考虑到了样本位置、特征的客观联系,在样本之间加入了匹配约束和非匹配约束,匹配约束表示样本之间具有相同的类标签,非匹配约束表示样本之间具有不同的类标签。实验结果表明,根据判别模型得到的类标签后验分布选择样本进行人工标注,大大提高了分类器的精确度。