基于语义嵌入学习的特类视频识别

暴力视频传播已经成为网络环境治理面临的隐患之一,暴力视频这类特类视频的智能识别技术对维护互联网内容安全具有重要意义.由于采集来源的多样性,暴力视频分布通常呈现较大的类内方差和较小的类间方差,常见的暴力视频识别模型难以适应复杂多变的暴力场景.同时,暴力一词本身具有高度抽象的语义,如何从有限数据中学习通用的暴力语义表示成为一大难点.针对这些问题,本文基于语义嵌入学习的思想,构建了一种新颖的多模态暴力视频识别模型,主要由三部分构成.(1)多模态特征提取.考虑到视频具有多模态属性,采用了三种不同的深度神经网络分别提取表观、运动、音频三种模态的特征表示.(2)多模态特征融合.为获得鲁棒的通用视频表示,设计了一种轻量级的多模态特征融合模块(Multimodal Efficient Fusion Module,MEFM),该模块包括共享空间映射与多模态特征交互两部分,在对多模态特征进行充分交互的同时,又能够有效抑制不同模态信息之间的干扰.(3)语义嵌入学习.为适应不同数据分布的暴力数据集,提出了一种基于语义嵌入的多任务学习方法,通过引入中心损失构建暴力语义中心,并采用余弦嵌入损失将暴力样本向中心聚合、非暴力样本进行离散,形成具有语义判别性的特征表示,从而增强了模型的泛化能力,减少了数据噪声的干扰.在VSD2015,Violent Flows和RWF-2000三个公开数据集上的实验表明,本文提出的暴力视频识别模型较已有方法分别提升了4.79%,0.81%和1.5%,取得了具有竞争力的结果.

东北地区城镇化的发展现状与路径探究

东北地区城镇化有着较高的起点,但是近些年则发展缓慢,而且城镇化质量不高。当前东北地区城镇化所暴露的突出问题是"名义城镇化"快于实际城镇化;人口城镇化慢于土地城镇化;人口增长速度慢于全国平均增长速度;城镇化发展水平与经济社会发展存在不协调现象。按照党的十九大"推动新型工业化、信息化、城镇化、农业现代化同步发展"的战略部署,东北地区城镇化建设应当探索符合当地实际的新型城镇化发展道路,通过产业结构调整、合理规划城市空间布局和破除阻碍城镇化建设的制度壁垒等方面寻求突破,向新型城镇化建设转变。

教育投资的代际收益分析

国内外研究表明父母的受教育程度会影响子女的工资收入。为了进一步分析父母受教育水平对子女工资收入的影响程度,以及对于不同收入群体的影响是否存在差异,使用2014年中国劳动力动态调查数据和2013年中国综合社会调查数据,运用最小二乘法和分位数回归法对父母的受教育水平与子女工资收入之间的关系进行了回归。分析认为,在控制住其他变量后,父亲的受教育年限对子女的工资收入没有显著影响;然而母亲的受教育年限与子女的工资收入之间存在正相关关系并且在统计上显著。而且母亲受教育年限的系数是个人受教育年限系数的1/8到1/3,从这个角度来看,母亲受教育水平对子女工资收入的影响还是相对较大。从家庭的角度来看,如果只考虑教育投资对个人工资收入的影响,那么女性教育投资的收益就会被低估10%~17%。

气液变质岩命名原则的重新思考

在岩石命名过程中,国家标准GB/T 17412.3-1998和《变质岩鉴定手册》是最重要的参考依据,然而气液变质岩的命名原则尚未统一。本文在岩矿鉴定工作经验的基础上,结合前人的研究,提出一个新的命名原则的方案。该方案以反映岩石的种类和成因为目的,主要参考原岩的可辨认程度和蚀变矿物含量,并尽量沿用原来的命名习惯,使气液变质岩易于与相似岩石相区分。

童年时期父母外出对受教育水平的影响——基于中国家庭追踪调查的实证研究

父母外出会对留守儿童的教育产生重要影响,但是目前还没有文献研究父母外出对留守儿童教育的长期影响。本文使用2010年中国家庭追踪调查(CFPS)基线数据和2018年追访数据,研究了0-12岁时父母外出状况对其受教育水平的影响。研究发现:(1)在孩子0-3岁时,随着父亲连续外出时间的增加,孩子的受教育水平在逐渐提高;随着母亲连续外出时间的增加,孩子的受教育水平在逐渐降低。(2)在孩子4-12岁时,随着母亲连续外出时间的增加,孩子的受教育水平在逐渐降低,父亲连续外出时间对孩子的受教育水平无明显影响。(3)分样本回归结果显示童年时期父母外出状况对其受教育水平的影响存在明显的城乡差异、性别差异和地区差异。

我国高校科研项目数据高质量管理的挑战与应对分析——以哈尔滨工业大学为例

数据作为关键的生产要素,极大地影响着高校科研管理和现代化水平,但是当前高校科研项目数据质量无法满足要素资源价值充分挖掘和释放的需求。本文结合科研项目数据管理理论以及国外先进经验,以哈尔滨工业大学科研项目数据管理为例,从提高科研项目数据质量出发,对数据产生、存储、加工和应用的生命周期进行综合分析,将治理理念及政策要求整合迭代为科研项目全过程管理的流程再造,为持续促进一流大学以高质量科研项目数据为关键要素的科研管理能力的全面提升提供系统化思考。

快锻压机主泵供液系统仿真分析

快速锻造液压机是锻造生产的重要设备之一。结合实际应用,针对快锻压机工作时主泵变量出现瞬时压力突降造成主泵停止工作的现象,运用AMESim液压系统仿真技术,着重分析出现该现象的原因。结果表明:提高持压阀响应速度、增加供液泵流量或增大主泵投泵间隔时间可以减小压力突降幅度,避免主泵因为进口压力过低而停止工作。为快锻压机液压系统设计提供依据,以实现对快锻压机主泵供液系统的快速、精确和稳定控制。

研究蓄能器对快锻压机卸载管冲击的影响

快锻压机的卸载冲击是长久以来一直存在的问题,由于压机锻压工件后,一方面油缸处于高压状态,另一方面锻件及设备的机械结构的弹性形变储存一定能量。而回程需要释放这些能量,快锻压机设置了卸载阀,通过卸载阀及其管道释放能量,卸载管道不可避免形成压力冲击。管道压力冲击导致卸载管震动,增加设备噪音,加大管道压力损耗,降低使用寿命,降低系统可靠性稳定性等,影响快锻压机的整机性能。该文以20MN快锻压机为研究对象,通过AMESim仿真软件建模分析,研究蓄能器用于快锻压机卸管道的影响,为降低快锻压机卸载冲击提供一种新的方式及理论支持。

腾冲红花油茶种质资源保存库营建技术探讨

为全面保护腾冲红花油茶资源,促进腾冲红花油茶产业可持续发展,通过对30 hm^2腾冲红花油茶种质资源保存库建设地基本情况分析,确定保存库功能区划原则,对功能区划结果、区划平面布置技术设计研究,开展种质资源自然类型调查、优良无性系调查、近缘种调查、优良单株调查等技术措施应用,对种质资源收集区嫁接苗引进、采穗育苗、大树保存及修剪、整地、定植、管护、观测调查等技术研究分析,对扩繁圃种子及穗条需要量测算、产量预测、整地、嫁接育苗、圃期管理、苗木调查等营建技术进行研究分析,探讨营建腾冲红花油茶种质资源保存库营建技术。

手术室护理干预在结石性胆囊炎合并糖尿病患者中的应用效果研究

目的对手术室护理干预在结石性胆囊炎合并糖尿病患者中的应用效果进行分析。方法在该次研究中,将130例结石性胆囊炎合并糖尿病患者设为研究对象,其入院时间均为2018年10月—2019年10月,以患者入院先后顺序作为依据,将其分为实验组和对照组两个组别,分别为65例患者。针对两组患者应用相同的治疗措施和不同的护理措施,对两组患者的护理应用效果进行对比分析。结果实验组患者和对照组患者的空腹血糖分别为(6.33±1.51)mmol/L和(7.34±1.89)mmol/L,餐后2 h血糖分别为(8.10±1.76)mmol/L和(9.13±2.31)mmol/L,相对于对照组患者,实验组患者在生理机能、生理职能、社会功能、情感职能等各个方面评分均显著高于对照组患者(P<0.05)。结论对结石性胆囊炎合并糖尿病患者在治疗过程中应用手术室护理干预,有利于改善患者的血糖水平和提升患者的生活质量,可见该护理措施具有较高的临床应用价值。

Recognition of 3-D objects based on Markov random field models

The recognition of 3-D objects is quite a difficult task for computer vision systems.This paper presents a new object framework,which utilizes densely sampled grids with different resolutions to represent the local information of the input image.A Markov random field model is then created to model the geometric distribution of the object key nodes.Flexible matching,which aims to find the accurate correspondence map between the key points of two images,is performed by combining the local similarities and the geometric relations together using the highest confidence first method.Afterwards,a global similarity is calculated for object recognition.Experimental results on Coil-100 object database,which consists of 7200 images of 100 objects,are presented.When the numbers of templates vary from 4,8,18 to 36 for each object,and the remaining images compose the test sets,the object recognition rates are 95.75%,99.30%,100.0%and 100.0%,respectively.The excellent recognition performance is much better than those of the other cited references,which indicates that our approach is well-suited for appearance-based object recognition.