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

5.6 利用开环频率特性分析系统的性能 5.6.1 L(w)低频渐近线与系统稳态误差的关系 5.6.2 L(w)中频段特性与系统动态性能的关系 5.6.2 L(w)高频段对系统性能的影响

4.2.1 位置随动系统的组成 4.2.2 位置随动系统的特征及其与调速系统的比较 4.2.3 位置传感器 4.2.4 位置随动系统的稳态误差分析和参数计算 4.2.5位置随动系统的动态校正及控制

基于人机动态协同控制的车道保持辅助系统有助于兼顾汽车的安全性与驾驶员的舒适性，分析了该系统在车道偏离决策模型、驾驶权动态分配及性能评估等方面的研究现状和发展趋势。在车道偏离决策模型方面，应根据驾驶员的状态制定不同的决策模型，既可以建立自适应调节的决策模型，又应允许驾驶员根据自己的喜好和外部驾驶环境手动调整决策模型中预设的参数；在驾驶权分配方面，应探索更加合理的驾驶权动态分配方式，设计智能的优化算法或控制模型；在性能评估指标方面，应加入与降低人机冲突及减少驾驶员控制量相关的评估指标，制定科学完善的主观评估体系。未来研究应该深度融合驾驶员因素，实时发出警报与主动干预，并能够对系统进行完善的测试与评估

一、前后期两种哲学的关系 维特根斯坦自1929年春春重返剑桥之后，对哲学的性质和 任务、语言的性质和作用等都提出了与前期完全不同的看法，这些思想通常被称作“后期哲学”。 其与前期的一个重要区别，是抛弃了用逻辑分析的手段建构世界和命题的逻辑结构的理想，从对 命题意义的静态的逻辑分析转向了对语言用法的动态分析

二阶电路:用二阶微分方程描述的动态电路 设电容C原已充电其电压为U,电感中的初始电流为,t0时,开 关S闭合,则此过程是二阶电路的零输入响应

第一节 概述 第二节 作用在机械上的力 第三节 不考虑摩擦时平面机构的动态静力分析 第四节 平衡力和平衡力矩的直接解析确定 第五节 机械的效率和运动副中的摩擦及自锁

8.1 状态变量与状态方程 一、状态变量与状态方程 二、动态方程的一般形式 8.2 状态方程的建立 一、电路状态方程的列写 二、由输入-输出方程建立状态方程 8.3 离散系统状态方程的建立 8.4 连续系统状态方程的解 8.5 离散系统状态方程的解

• 用近似估算法求静态工作点 • 用图解分析法确定静态工作点 • 交流通路及交流负载线 • 输入交流信号时的图解分析 • BJT的三个工作区 • 输出功率和功率三角形 3.3.1 静态工作情况分析 3.3.2 动态工作情况分析

本文通过对Buhlmann—Straub模型结构的剖析，引入基于Gibbs抽样的马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)模拟方法，构建出风险保费预测值信用估计的贝叶斯模型。实例分析的结果证明了该模型能够在数据缺失的情况下，动态模拟出有关参数的后验分布，求出缺失参数的后验估计，提高计算的精度，从而有助于更有效地甄别出各保单问的非同质程度