基于预训练的谷歌搜索结果判定

对搜索引擎返回的结果进行初步判定有利于优化语义搜索过程,提高搜索的准确性和效率。谷歌搜索引擎在所有的搜索引擎中占据主导地位,然而其返回的结果往往非常复杂,目前并没有有效的方法能够对搜索页面的结果做出准确的判断。针对以上问题,该文从数据特征和模型结构设计出发,制作了一个适用于谷歌搜索结果判定的数据集,接着基于预训练模型设计了一种双通道模型(DCFE)用于实现对谷歌搜索结果的判定。该文提出的模型在自建数据集上的准确率可以达到85.74%,相较于已有的模型拥有更高的精度。

智能终端中面向人脸解锁的相机优化框架

本文针对智能终端设备中人脸解锁应用出现的解锁速度慢的问题,提出一种基于指令旁路加快人脸解锁速度的方法。本文方法基于智能终端平台,利用Server之间的通信,先新建一个CamAgentServer,人脸解锁应用启动时,在框架层把人脸解锁应用的应用信息传递给CamAgentServer。相机驱动服务打开图像传感器前先通过CamAgentServer获取当前应用信息,根据应用信息设置图像传感器不同的参数加载模式。如为人脸解锁应用则设置为快速模式,加载核心参数并设置较高的I2C传输速率。通过提升图像传感器的启动速度,改善人脸解锁应用的解锁速度。