基于面部动态表情序列，针对静态表情缺少时间信息等问题，将空间特征与时间特征融合，利用神经网络在图像分类领域良好的特征，对需要进行细节分析的表情序列进行处理，提出基于分离式长期循环卷积网络(Separate long-term recurrent convolutional networks, S-LRCN)的微表情识别方法。首先选取微表情数据集提取面部图像序列，引入迁移学习的方法，通过预训练的卷积神经网络模型提取表情帧的空间特征，降低网络训练中过拟合的危险，并将视频序列的提取特征输入长短期记忆网络(Long short-team memory, LSTM)处理时域特征。最后建立学习者表情序列小型数据库，将该方法用于辅助教学评价

什么是股利政策 股利政策理论 • 投资者偏好理论 • 信号效应与顾客效应 股利类型 股利政策影响因素 股利再投资计划 股利股利与股票分割 股票回购

动态规划在经济管理中应用： 动态规划应用之一：最优路径问题 动态规划应用之二：资源分配问题 动态规划应用之三：生产计划调度问题 动态规划应用之四：库存问题，采购问题 动态规划应用之五：设备更新问题 动态规划应用之六： 生产过程最优控制问题 动态规划应用之七： ………

融合手工特征和深度特征，提出了一种集成超限学习机心跳分类方法。手工提取的特征明确地表征了心电信号的特定特性，如相邻心跳时间间隔反映了心跳信号的时域特性，小波系数反映了心跳信号的时频特性。同时设计了一维卷积神经网络对心跳信号特征进行自动提取。基于超限学习机（Extreme leaning machine，ELM），将上述特征融合进行心跳分类。由于ELM初始参数的随机给定可能导致其性能不稳定，进一步提出了一种基于袋装（Bagging）策略的多个ELM集成方法，使分类结果更加稳定且模型泛化能力更强。利用麻省理工心律失常公开数据集对所提方法进行了验证，分类准确率达到了99.02%，实验结果也表明基于融合特征的分类准确率高于基于单独特征的分类准确率

通过低氧实验提出一种快速识别人体低氧状态的方法.通过搭建深层神经网络训练实验数据识别氧气体积分数(16%~21%)与人体可耐受极端低氧气体积分数(15.5%~16%)条件下光电容积脉搏波(photoplethysmography, PPG)信号, 获得人体生理状态的模式识别网络.经测试该网络的识别正确率可达92.8%.利用混淆矩阵及接受者操作性能(receiver operating characteristic, ROC)曲线分析, 混淆矩阵的训练集、验证集、测试集、全集识别正确率分别达到97.9%、94.8%、92.8%和96.3%, AUC (area under curve)值接近1, 认为该网络分类性能优良, 并且可在4 s内完成整个识别过程

分析化学是建立和应用各种方法、仪器和策略获取关于物质的组成、含量、结构和形态等化学信息的科学。《分析化学》课程是药学类专业的一门重要的专业基础课。本课程的主要任务是使学生掌握分析化学（包括化学分析和仪器分析）的基础知识、基本理论和基本操作技术，培养学生观察和判断问题的能力、细致严谨和一丝不苟的科学作风、正确和熟练的实验操作技能，为后续专业课程的学习和将来从事药学类专业的工作打下良好的理论基础和扎实的实验技术基础

以网络为特征的现代远程教育的突现及发展,促进了各类信息教育技术的深刻变化.简要分析了传统教学存在的问题,构建了基于WWW交互式远程教学模式,研制开发出包含Web课程、智能题库、学习讨论以及实时授课系统等子系统的全新的远程教学系统,并将其应用于采矿工程教学中,获得较好的效果

一、 生态系统中的初级生产 二、 生态系统中的次级生产 三、 生态系统中的分解 四、 生态系统中的能量流动 五、 异养生态系统的能流分析 六、 生态系统能流模型 七、 生态系统中的信息及其传递

尽管目前光纤通信单信道实用化系统 的传输速率发展到了10Gbit/s，线路的利用 率有了很大提高，但与光纤巨大的带宽潜 力相比还微不足道。 本章将介绍光时分复用、波分复用、 光频分复用、光码分复用和光副载波复用 等常用的几种光复用技术

随着物联网技术的发展，前端传感器的使用使得低合金钢的海水腐蚀监测成为了现实，从而获得了大量的腐蚀数据。针对传统均值法处理双率腐蚀数据带来的数据信息损失以及建模精度下降问题，提出了一种基于综合指标值(CIV)和改进相关向量回归(IRVR)的双率腐蚀数据处理和建模算法(CIV-IRVR)。首先，通过构建CIV表征输入数据的综合影响并采用天牛须搜索(BAS)算法对其参数进行寻优；然后，建立最优CIV序列与输出数据间的线性回归模型将双率数据转化为建模用的单率数据，能够更多地保留原始数据信息；最后，给出了一种BAS算法优化的具有组合核函数的改进相关向量回归建模方法(IRVR)，并建立了针对低合金钢海水腐蚀双率数据的CIV-IRVR预测模型。结果表明：相比于均值方法处理双率腐蚀数据，所提方法将建模样本数量由196提升到了1834；相比于海水腐蚀建模领域常用的人工神经网络(ANN)和支持向量回归(SVR)建模方法，所提模型的平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)和决定系数(CD)分别为1.1914 mV、1.5729 mV以及0.9963，在各项指标上均优于对比算法，说明所提模型不仅减少了信息损失还提高了建模精度，对于双率海水腐蚀数据建模具有一定现实意义