双模态Logistic Regression及其应用

传统的Logistic Regression能够解决单一模态数据的二分类问题,但在处理多源异构数据时不能很好地利用不同模态间的语义相关性,从而降低了分类性能。为了对双模态数据进行建模,提出同时包含模态内语义信息和模态间语义相关性的双模态Logistic Regression模型。设计一个包含模态内损耗与模态间损耗的目标函数,利用梯度下降法优化目标函数,在每次迭代过程中该模型能够根据一定策略交替地更新不同模态的参数。实验结果表明,双模态Logistic Regression能够获得较好的分类性能和跨模态检索效果。

基于非稳态热传导的高温专用服装设计

高温作业对人体的许多生理功能都有影响,在高温环境下工作时,人们往往需要穿专用的服装,以免灼伤,因此,制作科学的高温作业防护服对从事高温作业的工作员来说至关重要。文章进行了基于非稳态热传导的高温专用服装设计研究,首先明确温度随时间的变化为非稳态热传导过程。由傅里叶热传导定律、热力学第一定律及能量守恒定律导出多层非稳态一维热传导偏微分方程,建立温度与时间和热传导方向的偏微分方程,着重研究了热传导过程中不规则情况阶段、正常情况阶段、新的稳态阶段3个阶段中的正常情况阶段,在保证不伤害工作人员的条件下求得四层防护服的温度分布。