促进高校体育人才就业新机制探究——以高校体育人才社区体育创新实践活动为例

当前全球性经济危机虽有所缓和,但社会就业形势依然严峻,高校体育人才的就业难问题突出。通过文献资料、案例分析、问卷调查等研究方法,以高校体育人才的社区体育创新实践活动为例,构建创新实践结构功能系统,探究高校体育人才就业的新方向及促成机制。同时提出可行性建议,多方面建立促进高校体育人才就业问题长效机制。

基于FPGA的声光调Q脉冲光纤激光器控制系统设计

基于声光调Q脉冲光纤激光器的工作原理及其在激光打标中的应用，对其控制系统进行了研究，设计了以FPGA（现场可编程门阵列）为核心的控制系统。利用QuartusⅡ开发平台，采用VerilogHDL编程语言，结合Modelsim软件对电路进行了功能仿真。实现了对声光调Q脉冲光纤激光器时序控制、功率控制、频率控制及种子光检测等功能。实验结果表明：基于该控制系统的激光器脉冲输出稳定、打标速度快，能够满足实际的光纤激光打标需求。

基于STM32F407单片机的智能安防系统

实现小区的安全管理的重要监控系统是小区安全防范报警系统,安全隐患主要包括盗窃、煤气泄漏、火灾消防等。该系统是控制技术、计算机技术和网络通讯技术相结合,设计具有防盗,防火和防煤气泄露功能安防报警系统。

基于浅三维稠密网的多模态手势识别算法

手势识别旨在理解人体的动态手势,是人机交互领域极其重要的交互方式之一。该方法通过将二维稠密网扩展为三维稠密网,并加入Inception结构,提出了一种基于浅三维稠密网的多模态手势识别方法,将其命名为Spatial Temporal 3D(ST3D) dense network。所提出的方法在手势识别公开数据集大规模离散手势数据集(IsoGD)上进行了评估,并取得了目前最好效果。实验证明,所提方法能够有效地学习到视频样本中手势的短期、中期以及长期时空特征。

基于伪三维卷积神经网络的手势姿态估计

大多数现有的基于深度学习的手势姿态估计方法都使用标准三维卷积神经网络提取三维特征,估计手部关节坐标。该方法提取的特征缺乏手部的多尺度信息,限制了手势姿态估计的精度。另外,由于三维卷积神经网络巨大的计算成本和内存需求,这些方法常难以满足实时性要求。为了克服这些缺点,提出以空间滤波器和深度滤波器级联的方式模拟三维卷积,减少网络参数量。同时,在各个尺度上提取手势姿态特征并加以整合,充分利用手势的三维信息。实验表明,该方法能有效提高手势姿态估计精度,减小模型尺寸,且在具有单块GPU的计算机上能以超过119 fps的速度运行。