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

§ 2.1 测量误差的基本理论 误差定义、来源、分类、测量精度 § 2.2 数据处理的一般方法 算术平均法、最小二乘法、一元线性回归…

4.1 引言 4.2 经典谱估计 4.3 现代谱估计中的参数建模 4.4 AR模型谱估计的性质 4.5 AR谱估计的方法 4.6 最大熵谱估计与最大似然谱估计 4.7 特征分解法谱估计

作为一个比较全面的方法,面向对象分析由五个主要步骤组成,即确定类 与对象,识别结构,识别主题,定义属性和定义方法。一旦建立了模型,就可 以由五个层次来表示,它们是: 主题层主题给出分析模型的总体概貌。 对象层对象是数据及其处理的抽象。它反映了系统保存和处理现实世界 中某些事物的信息的能力

介绍了优化设计建模和算法选择两个专家系统及其并行处理技术，以及各子系统所采用的自律分散、并行设计和共享信息、协调工作的控制策略及其在工程优化设计的智能化和自动化中所起的作用

 3.1 信道的数学模型及分类  3.2 平均互信息及平均条件互信息  3.3 平均互信息的特性  3.4 信道容量及其一般计算方法  3.5 离散无记忆扩展信道及其信道容量  3.6 独立并联信道及其信道容量  3.7 串联信道的互信息和数据处理定理  3.8 信源与信道的匹配

2.1信令的基本概念和分类 2.2用户线信令 2.3中国No.1信令 2.4N0.7信令系统概述 2.5消息传递部分 2.6电话用户部分 2.7信令连接控制部分 2.8事务处理能力

1. 简介 2. IEEE 算法 3. 数学库 4. 异常和异常处理 A. 示例 IEEE 算法 数学库 随机数生成器 IEEE 建议的函数 IEEE 特殊值 ieee_flags －舍入方向 C99 浮点环境函数 异常和异常处理 ieee_flags － 产生的异常 ieee_handler －捕获异常 ieee_handler －出现异常时终止 libm 异常处理功能 在 Fortran 程序中使用 libm 异常处理 杂项 sigfpe －捕获整数异常 从 C 中调用 Fortran 有用的调试命令 B. SPARC 行为和实现 浮点硬件 浮点状态寄存器和队列 需要软件支持的特殊类 fpversion(1) 函数 － 查找有关 FPU 的信息 C. x86 行为和实现 D. What Every Computer Scientist Should Know About Floating-Point Arithmetic 摘要 简介 舍入误差 浮点格式 相对误差和 Ulp 保护数位 抵消 精确舍入的运算 IEEE 标准 格式与运算 特殊数量 NaN 异常、标志和陷阱处理程序 系统方面 指令集 语言和编译器 异常处理 详细资料 二进制到十进制的转换 求和中的误差 参考书目 定理 14 和定理 8 定理 14 证明 各种 IEEE 754 实现的差别 当前的 IEEE 754 实现 在基于扩展的系统上计算的缺陷 扩展精度的程序设计语言支持

1-1离散时间信号序列 序列 1信号及其分类 (1)信号 信号是传递信息的函数,它可表示成个或几个独立变量的函数

第四章信息与信息化管理 一、单项选择题 1、()属于信息。 A.文字B.图形C.曲线D.图细 2、信息评估的关键在于() A.确认信息质量B.评估信息的收益 C.估计信息获取成本D.进行成本一收益分析 3、系统分析的目的在于() A.确定是否存在一个能被信息系统处理的机会 B.产生一个运行系统 C.考察系统的技术能力 D.确定信息系统的功能要求