大数据是多源异构的。在信息技术飞速发展的今天，多模态数据已成为近来数据资源的主要形式。研究多模态学习方法，赋予计算机理解多源异构海量数据的能力具有重要价值。本文归纳了多模态的定义与多模态学习的基本任务，介绍了多模态学习的认知机理与发展过程。在此基础上，重点综述了多模态统计学习方法与深度学习方法。此外，本文系统归纳了近两年较为新颖的基于对抗学习的跨模态匹配与生成技术。本文总结了多模态学习的主要形式，并对未来可能的研究方向进行思考与展望

为了实现本课程的最终目的，必须从静力分析的学习入手，因为静力分析不仅是学习构件承载能力分析编及运动分析与动力分析编的关键，而且也是正确进行工程设计必备的基础。 本编主要解决以下三方面的问题： 1、受力分析； 2、力系简化； 3、物体的平衡条件。 第一章 静力分析基础 第二章 平面力系 第三章 空间力系

交流仪器的使用(一) 一、实验目的 1.掌握信号源、示波器的使用方法; 2.了解示波器测量交流电压及时间参数的基本方法; 3.学习用示波器观测和分析动态电路的过渡过程 二、实验设备 函数信号发生器、双踪示波器

阶电路时域响应 一、实验目的 1.学习用示波器观察和分析电路的响应。 2.研究RC电路在方波激励下,响应的基本规律和特点。 3.熟练掌握常用仪器的使用方法。 二、实验设备 1.函数信号发生器 2.双踪示波器 3.模拟电路实验箱

第一节 新产品开发 第二节 R﹠D与产品开发组织 第三节 生产流程设计与选择 第四节 并行工程——产品开发组织的新方法

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

§8-1 概述 §8-2 房屋建筑图的图示方法 §8-3 总平面图 §8-4 建筑平面图 §8-5 建筑立面图 §8-6 建筑剖面图 §8-7 建筑详图

本文综述了国内外近4年人脸表情识别(FER)技术的最新发展。首先,介绍了FER系统的组成:人脸检测、表情特征提取和表情分类,并详细叙述了其中表情特征提取和表情分类的方法。然后,对目前广泛应用的人脸表情数据库进行了介绍,并在此基础上对当前一些FER系统的性能进行了比较分析。最后,对FER领域的研究现状和挑战给予了评述,对FER可能的发展方向进行了讨论

本文综述了厨余垃圾的来源及特点,介绍了目前厨余垃圾处理的主要技术,包括无害化处理技术肥料化处理技术、饲料化处理技术以及能源化处理技术4大类处理方法,并对各类资源化技术进行了优缺点分析,为做好厨余垃圾的处理和管理提供借鉴

壁面剪切应力的时间特性是用于反映单个动量运输过程中非稳态结构的一个测量参数,也是湍流中相干位点的一个表征方法,是一个重要的壁面湍流的物理量