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任重道远 砥砺前行——《安顺学院学报》“屯堡学研究”专栏建设追溯及其成效
被引量:
1
1
作者
郑朝彬
《安顺学院学报》
2019年第5期21-28,共8页
《安顺学院学报》自1994年第1期首次刊发屯堡研究文章以来,就与屯堡研究结下了不解之缘。在学校党委行政的重视以及学校各二级学院、职能部门的支持下,《安顺学院学报》编辑部创设了"屯堡文化"特色栏目,并在此基础上与安顺学...
《安顺学院学报》自1994年第1期首次刊发屯堡研究文章以来,就与屯堡研究结下了不解之缘。在学校党委行政的重视以及学校各二级学院、职能部门的支持下,《安顺学院学报》编辑部创设了"屯堡文化"特色栏目,并在此基础上与安顺学院贵州省屯堡研究中心共同打造了"屯堡学研究"专栏。经过二十余年的努力,"屯堡学研究"专栏建设成效初显,在发文数量、作者队伍和学术影响力方面都有较大进步。
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关键词
《安顺学院学报》
屯堡学研究
建设成效
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职称材料
《安顺学院学报》“屯堡学研究”专栏征稿启事
2
作者
无
《安顺学院学报》
2019年第3期136-136,共1页
为了进一步推动“屯堡学研究”栏目建设,拓展屯堡文化研究视野,提升屯堡文化研究水平,突显学报办刊特色,本刊现面向国内外公开征稿,征稿要求如下.
关键词
征稿启事
屯堡
学报
专栏
学院
安顺
文化研究
栏目建设
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职称材料
基于深度学习的异常事件检测研究综述
被引量:
1
3
作者
符祖峰
刘松
+2 位作者
王德红
牟珍
郑维鑫
《安顺学院学报》
2020年第2期130-135,共6页
基于视频的异常事件自动检测技术一直是学术界和企业界研究的热点,在人群监控、交通管理、老人儿童和特殊病人的护理等方面发挥了重要的作用。文章首先介绍传统的异常检测方法,然后从评价指标、基本网络模型、检测框架、基准数据集等方...
基于视频的异常事件自动检测技术一直是学术界和企业界研究的热点,在人群监控、交通管理、老人儿童和特殊病人的护理等方面发挥了重要的作用。文章首先介绍传统的异常检测方法,然后从评价指标、基本网络模型、检测框架、基准数据集等方面详细介绍了深度学习在异常检测中的研究进展,最后对未来的研究方向进行了展望。
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关键词
深度学习
人群异常检测
视频监控
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职称材料
题名
任重道远 砥砺前行——《安顺学院学报》“屯堡学研究”专栏建设追溯及其成效
被引量:
1
1
作者
郑朝彬
机构
《安顺学院学报》编辑部
安顺
学院
人文
学院
出处
《安顺学院学报》
2019年第5期21-28,共8页
文摘
《安顺学院学报》自1994年第1期首次刊发屯堡研究文章以来,就与屯堡研究结下了不解之缘。在学校党委行政的重视以及学校各二级学院、职能部门的支持下,《安顺学院学报》编辑部创设了"屯堡文化"特色栏目,并在此基础上与安顺学院贵州省屯堡研究中心共同打造了"屯堡学研究"专栏。经过二十余年的努力,"屯堡学研究"专栏建设成效初显,在发文数量、作者队伍和学术影响力方面都有较大进步。
关键词
《安顺学院学报》
屯堡学研究
建设成效
Keywords
Journal of Anshun University
Tunpu Research
分类号
G237.5 [文化科学]
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职称材料
题名
《安顺学院学报》“屯堡学研究”专栏征稿启事
2
作者
无
机构
《安顺学院学报》编辑部
出处
《安顺学院学报》
2019年第3期136-136,共1页
文摘
为了进一步推动“屯堡学研究”栏目建设,拓展屯堡文化研究视野,提升屯堡文化研究水平,突显学报办刊特色,本刊现面向国内外公开征稿,征稿要求如下.
关键词
征稿启事
屯堡
学报
专栏
学院
安顺
文化研究
栏目建设
分类号
G420 [文化科学—课程与教学论]
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职称材料
题名
基于深度学习的异常事件检测研究综述
被引量:
1
3
作者
符祖峰
刘松
王德红
牟珍
郑维鑫
机构
安顺
学院
电子与信息工程
学院
《安顺学院学报》编辑部
出处
《安顺学院学报》
2020年第2期130-135,共6页
基金
安顺学院校级SRT项目“校园人群异常聚集的快速检测技术”(项目编号:asxysrt201802)。
文摘
基于视频的异常事件自动检测技术一直是学术界和企业界研究的热点,在人群监控、交通管理、老人儿童和特殊病人的护理等方面发挥了重要的作用。文章首先介绍传统的异常检测方法,然后从评价指标、基本网络模型、检测框架、基准数据集等方面详细介绍了深度学习在异常检测中的研究进展,最后对未来的研究方向进行了展望。
关键词
深度学习
人群异常检测
视频监控
Keywords
deep learning
crowd anomalous detection
video surveillance
分类号
TP389 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
任重道远 砥砺前行——《安顺学院学报》“屯堡学研究”专栏建设追溯及其成效
郑朝彬
《安顺学院学报》
2019
1
下载PDF
职称材料
2
《安顺学院学报》“屯堡学研究”专栏征稿启事
无
《安顺学院学报》
2019
0
下载PDF
职称材料
3
基于深度学习的异常事件检测研究综述
符祖峰
刘松
王德红
牟珍
郑维鑫
《安顺学院学报》
2020
1
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职称材料
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