多模态数据融合的加工作业动态手势识别方法

为了解决单模态数据所提供的特征信息缺乏而导致的识别准确率难以提高、模型鲁棒性较低等问题,提出了面向人机交互的加工作业多模态数据融合动态手势识别策略。首先,采用C3D网络模型并在视频的空间维度和时间维度对深度图像和彩色图像两种模态数据进行特征提取;其次,将两种模态数据识别结果在决策层按最大值规则进行融合,同时,将原模型使用的Relu激活函数替换为Mish激活函数优化梯度特性;最后,通过3组对比实验得到6种动态手势的平均识别准确率为96.8%。结果表明:所提方法实现了加工作业中动态手势识别的高准确率和高鲁棒性的目标,对人机交互技术在实际生产场景中的应用起到推动作用。

基于多模态数据融合与机器学习的高价值专利早期识别方法

[研究目的]如何构建有效的高价值专利识别方法,从海量的专利中识别出高价值专利,对于高价值专利的培育、运用、保护和管理具有重要意义。[研究方法]提出一种基于多模态数据融合与机器学习的高价值专利早期识别方法。首先,利用多模态融合方法对专利指标数据和文本数据两种模态数据进行融合;其次,利用基于机器学习的生存预测算法对历史已知的高价值专利进行分析,并获取高价值专利融合后的特征与其“高价值”之间的关联模式;最后,利用获取到的关联模式,对新公开专利的“价值”进行预判,从而实现对高价值专利的早期识别。[研究结论]以人工智能领域专利为例进行实证研究,验证了该方法的可行性和有效性,为高价值专利早期识别提供了新的研究方法。

多模态数据融合技术及其在眼科领域的应用研究进展

多模态数据融合技术(MDF)是人工智能领域中的一种数据处理技术,是指利用计算机对多模态数据,如图片、文字、音频与视频等进行综合处理的技术。与传统单模态数据处理相比,MDF对描述对象的分析有更高的准确性与可靠性。近年来,该技术在眼科领域的应用研究取得了较大进展,研究表明该技术能提高人工智能辅助诊断的准确性。本文综述了MDF的原理与优势、发展简况、架构与主要技术难点、MDF在眼科临床的应用现况以及目前存在的尚待解决的问题。

基于多模态数据融合的飞行员生理心理训练管理系统构建

该文针对飞行员生理心理信息如何充分应用于提高飞行训练绩效,结合飞行职业特点,从结构模块、数据融合、效用分析3个方面对飞行员生理心理信息平台进行介绍。飞行员生理心理信息管理系统基于大数据分析融合技术,对不同类型的生理心理数据进行无效/重复数据清洗、数据降噪等处理,形成有效的数据,迭代优化各数据模型,层层追溯和挖掘,构建“用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新”飞行员生理心理训练管理系统,有助于快速掌握飞行人员训练情况,智能形成个性化训练方案,为提高飞行员的体能训练效益提供参考。

基于多模态数据融合的电厂风机叶片故障检测方法研究

常规的电厂风机叶片故障检测方法以检测数据不平衡问题检测为主,部分微弱的故障数据未被整合在数据集中,影响了最终故障检测的准确性,因此,设计了基于多模态数据融合的电厂风机叶片故障检测方法。提取电厂风机叶片声信号异常特征,随机截取风机叶片的异常声信号,确保故障检测的准确性。基于多模态数据融合构建风机叶片故障检测模型,分析运行状态下的叶片模态,以满足叶片故障检测的准确性需求。设定电厂风机叶片故障随机共振参数,将叶片频率范围、噪声强度、随机共振时间常数等方面考虑在内,以实现最佳的故障检测效果。采用对比实验,验证了该方法的故障检测准确性更高,能够应用于实际生活。

基于深度学习的农村电商多源多模态数据融合

本文利用深度学习算法DBN (Deep Belief Network)实现农村电商跨平台、多模态数据的有效融合;建立多源电商平台的异构数据的采集、整合、识别、清洗、特征提取、分类和分析等信息处理过程;构建农村电商产品类型、品牌、产地、溯源等特征库,实现农村电商多平台异构数据的特征提取、实时处理和监测分析;形成较高精度无损异构数据融合、信息分析与可视化、管理与决策一体化系统。研究改善了大数据背景下跨平台农村电商数据收集和信息处理的能力,提升了政府对农村电商发展现状和趋势的实时感知能力,为政府对农村电商的管理和政策决策提供可靠的信息保障。

基于多模态数据融合的社区智慧停车系统设计

智能停车服务是未来社区背景下最重要的建设内容之一。目前,温州老旧小区停车智能化管理程度普遍不高,主要原因是缺乏对智慧物联网设备、停车系统数据等资源的动态整合和利用。文章针对未来社区智能停车服务的需求,重点研究停车功能分散、可视化能力不足、数据资源差异大等问题。文章通过对智能停车场景及相关数据流的研究,提出了基于多模态数据融合的社区智能停车系统,并将其应用于未来社区停车场,旨在解决居民在停车过程中的实际问题,满足了未来社区背景下智慧停车大数据平台建设进一步发展的需要,提高了停车管理的科学化、数字化、智能化水平。

基于多模态数据融合的大学英语视听说教学改革研究

针对大学视听说教学效果难以在课程实施阶段得到有效提高的现状,本文通过分析多模态学习分析理论与多模态数据融合教学,指出多模态数据融合在大学英语视听说教学中的具体应用,并提出构建多模态语料库工具的视听说教学模式,以及与该模型相对应的教学评价系统及两者相互作用的逻辑关系,为信息数据化时代大学英语视听说教学改革提供一个较为系统的构想。

多模态数据融合下智能教育伦理问题及应对策略

近年来,人工智能在教育领域的发展取得了重大突破,其中多模态数据融合与智能教育相结合的应用愈加广泛,其可能引发的伦理风险也备受社会关注。本文详细阐述了多模态数据融合下智能教育的发展现状,深入剖析了智能教育可能引发的伦理问题,最后提出解决现有伦理困境的政策措施,以期推动智能教育向善发展,更好地服务于人类和社会。

基于多模态数据融合的城中村社会治理大数据模型构建与算法创新

针对城中村社会治理中信息分散、决策不准确等问题,提出一种基于多模态数据融合的大数据模型构建方法。采用多模态数据融合策略,将不同类型的数据进行融合和关联,以获取更全面、准确的城中村社会治理信息。为了实现数据融合,引入了卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)和长短时记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)等深度学习方法,通过对不同数据模态进行特征提取和表示学习,进一步增强模型的表达能力和泛化能力。实验结果表明,与传统的方法相比,所提出的模型和算法能够更准确地预测社会问题,优化资源配置,提高城中村社会治理的效能和效果。

电力系统多模态数据融合模式及关键技术问题

在能源转型和信息化建设背景下,电力系统中的多模态数据是客观存在,多模态数据融合是推进多种异质网络协同分析、电网可观可控的有效途径。基于此,首先对电力系统多模态数据及多模态数据融合进行剖析,给出了包含网内和网间融合的多模态数据融合体系,并分别对2类融合的融合模式进行了划分;然后,结合研究现状对网内和网间融合存在的关键问题进行总结,给出了相应的技术解决路线;最后,从概念、融合模式和关键技术问题以及解决思路3个方面对电力系统多模态数据融合进行了总结。

多模态数据融合的护理信息系统架构及应用分析

分析多模态数据信息源及采集方式,提出一种支持高并发业务的护理信息系统4层构架,囊括对护理实践相关的多模态数据的采集、分析、应用及展示全过程。打破传统以表单关联实现的数据互通,将采集的数据先管理再使用,实现数据的底层交互与深度学习,思考多模态数据融合技术在护理信息系统中应用的困难与应对,推动护理与大数据时代的有机融合,从而促进护理工作向“全相护理”转型。

多模态数据融合的可视化技术在咬合重建中的应用

目的通过多模态医学数据融合,实现数字化升高咬合垂直距离并进行咬合重建,应用于临床诊断及修复。方法利用软件手段,将口内扫描(IOS)、口外面部扫描(EOS)、锥形束计算机断层扫描(CBCT)、动态咬合运动轨迹进行多模态医学数据融合,创建可视化、可操作的四维虚拟牙科患者,对虚拟患者咬合及颞下颌关节进行系统性评估,在兼顾前牙美学及后牙修复空间的基础上,进行数字化升高咬合垂直距离,建立新的颌位并对接计算机辅助设计和计算机辅助制造(CAD/CAM)设备,实现咬合重建的固定修复。结果通过多模态医学数据融合及CAD/CAM设备的对接,得到了可视化、可操控的四维虚拟牙科患者,使咬合重建的固定修复技术更加便捷与安全。结论多模态数据融合创建四维虚拟患者创新地实现了同一患者各种数据在同时间、同空间的结合,方便、直观地展示了患者口颌系统解剖结构及功能状态,能够为临床医生提供有效的诊断与修复手段。

多模态数据融合:破解智能教育关键问题的核心驱动力

多模态数据融合旨在利用不同模态数据之间的信息互补机制提升数据分析的准确性,实现对学习主体和学习情境的精准刻画,进而还原教学过程全貌,挖掘深层次的教育规律,其已逐渐成为智能教育领域重要的技术方法和研究思想。智能教育领域常见的多模态数据类型包括外在行为表征数据、内在神经生理信息数据、人机交互数据以及学习情境感知数据。多模态数据的融合策略主要包括数据级融合、特征级融合和决策级融合,在数据分析的不同阶段选取恰当的融合策略,可以提升数据分析的准确性。在智能教育领域,多模态数据融合主要应用在人机交互分析、学习者情绪识别、学习投入分析、学业表现预测、学习情境感知五个方面。充分发挥多模态数据在学习过程感知和建模中的核心作用,可以实现对学习过程的有效还原和对学习规律的科学解释。多模态数据融合充分体现了基于数据密集型科学的教育科学研究范式变革,未来应着力于面向多元学习主体和学习情境的全时空多维度数据采集、基于多模态数据融合的学习者认知发展规律研究、基于多模态数据感知与融合的智能教育产品研发以及多模态数据采集的技术伦理问题等四个方面,构建智能时代教育科学研究的新样态。

基于超分辨率重建和多模态数据融合的玉米表型性状监测

无人机遥感技术已逐渐成为获取作物表型参数的重要工具,如何在不降低测量精度的同时提高空间分辨率和测量通量受到表型研究人员的重视。该研究以玉米为研究对象,获取5个生育期无人机图像序列,结合小波变换与双三次插值对数码影像进行超分辨率重建,提取原始影像和重建影像的冠层结构、光谱等参数。基于单一参数和多模态数据构建地上生物量估算模型。结果表明:重建影像质量较高、失真较小,其峰值信噪比为21.5,结构相似性为0.81。航高60 m的重建影像地面采样距离与30 m的原始影像相近,但每分钟可多获取0.2 hm^(2) 地块的图像。多模态数据融合在一定程度上克服冠层饱和问题,相对于单一参数获得更高的生物量估测精度,拟合的决定系数为0.83,单一参数拟合的决定系数为0.095~0.750。在采用更高飞行高度条件下,结合超分辨率重建和多模态数据融合估算生物量的精度没有降低、反而略有提高,满足更高测量通量的需求,为解码基因型与表型关联的策略提供依据。

多模态数据融合评估新生儿疼痛的研究进展

阐述多模态数据融合的概念,描述当前多模态(行为及生理模态)数据融合在新生儿疼痛评估技术中的应用,提出多模态数据融合可使新生儿疼痛评估更高效、准确,未来的多模态智能疼痛识别技术在成熟的基础上应丰富不同疼痛类型识别的算法,抓住新生儿疼痛的共性反应,并在新生儿的疾病发生中检验疼痛对病情进展的预警价值。此外,护理人员应与大数据研究人员交叉合作,资源互补,以提升研究的临床实用性,解决临床新生儿疼痛评估难点。

基于智能教育领域的多模态数据融合应用研究

随着社会的发展,网络智能教育逐渐成为教育发展的主流趋势,但现有的智能教育系统无法充分满足资源配置以及学习主体的个性化要求。实现智能教育领域的多模态数据融合成为重要的发展方向。多模态数据融合旨在通过不同模态数据的互补机制,提升数据分析的准确性,实现对学习主体以及相关学习行为的精准刻画,具有较强的现实意义。文章主要分析智能教育领域多模态数据融合问题,结合系统管理及智能控制的相关理论,给出阐述。

基于多模态数据融合的典型路网POI自动识别

针对路网兴趣点(point of interest,POI)数据传统获取方法人工依赖高、成本高、效率低等问题,基于遥感影像和车辆轨迹数据融合提出了一种典型路网POI自动识别方法。该方法通过卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)提取遥感影像中的道路几何特征,并利用循环神经网络(recurrent neural network,RNN)有效捕捉车辆轨迹隐含的道路交通特征,最后通过神经网络,实现从多模态数据中识别路网中红绿灯路口、加油站、停车场等兴趣点。本研究以2019年重庆市中心城区道路兴趣区域的400张遥感影像数据和40000条出租车轨迹数据作为训练样本进行了实验验证。结果表明,对比单一使用车辆轨迹数据的算法,该算法识别精度提高了近11.83%;对比单一使用遥感影像数据的算法,该算法识别精度提高了近2.53%。

多模态数据融合处理关键技术探索与应用

随着数字化时代的到来,多模态数据融合技术在电力领域的重要性日益凸显。文章探讨了多模态数据融合的理论基础、关键技术,并深入分析了其在电力行业的应用策略。文章介绍了多模态数据融合的层次和算法框架,详细探讨了视觉、语音和文本特征提取技术,最后提出了多模态数据融合在电力领域的客户服务、检修作业和新能源管理中的应用策略,旨在推动电力行业的智能化和自动化发展。

智能多语种新闻采编系统的多模态数据融合研究

探讨智能多语种新闻采编系统的多模态数据融合技术,提出有效的融合方法,提升系统的智能化水平。对多模态数据进行采集、处理、分析和融合技术研究。多模态数据融合技术可应用于自动化新闻生成与增强、事实核查与假新闻检测、情感分析与舆论监控等场景。未来,它还可能在更智能的自动化采编、基于脑机接口的新闻体验、跨时空新闻场景重建等方面发挥作用。多模态数据融合对新闻采编至关重要,它不仅丰富了新闻的表达形式,还提高了内容质量和编辑效率。未来,多模态融合技术将持续推动新闻行业迈向更高层次的智能化与个性化服务。