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

写作《从生活中提取有价值的写作素材》ppt课件1_从生活中提取有价值的写作素材

写作《从生活中提取有价值的写作素材》ppt课件2_如何从生活中提取有价值的写作素材

综述了钨冶炼渣中有用金属回收利用现状与研究进展，介绍了黑钨和白钨的冶炼工艺、钨、锡、钽、铌、钪回收工艺与理论、钨冶炼渣的减量化处理研究进展.重选和浮选工艺可回收钨锡，得到钨锡精矿后再进行冶炼，选矿工艺流程简单易工业生产且成本低，但适应性较差，对于较细物料无法有效回收，湿法冶金工艺可回收钨、锡、钽、铌、钪，适应性强但流程复杂，酸碱废水对环境影响大；钨冶炼渣减量化是综合利用的根本要求，目前主要用来制做水泥辅料、建筑胶砂、多孔材料、微晶玻璃等，介绍了目前减量化处理的研究现状.最后提出了问题与建议，钪钽铌稀有金属提取工艺的进步依赖萃取剂和离子交换树脂的发展，可利用材料领域内第一性原理和化学配位理论，研发选择性强的萃取剂和交换容量大的离子交换树脂，解决萃取剂选择性差、离子交换树脂交换容量小、废水量大的问题，从原子层面研究出相互作用机理，最终筛选出高效萃取剂及离子交换树脂.指出选冶联合工艺，开发短流程绿色提取技术、冶炼渣高附加值材料研制技术可能是今后研究的重点

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

采用无水电解法提取不锈钢中存在的典型夹杂物，通过扫描电子显微镜观察夹杂物三维形貌，并根据元素组成对夹杂物进行分类和形貌分析，对具有相同化学成分但不同三维形貌的夹杂物进行了表征和归纳。利用FactSage 7.0热力学软件，对不同夹杂物的平衡状态进行了计算，研究了温度和钢液成分对于夹杂物平衡的影响，并得到相应的平衡相图。结果表明，无水电解可以有效地将不锈钢中夹杂物完整地提取出来，避免了金相法带来的误差，可以更加清晰的观测夹杂物的三维形貌；经扫描电子显微镜观察和测量，较大的氧化铝夹杂物表面较为容易出现钛元素的富集区域，且大部分夹杂物形貌主要为球状和表面较为光滑的多面体状，直径一般不大于5 μm。通过热力学计算得到，钢中夹杂物的生成与钢中元素质量分数密切相关，在1873 K时，Mg、Ti、Si元素质量分数的不同会导致生成不同的夹杂物

2.1 边缘提取的经典方法 2.2 Canny边缘检测算子 2.3 多尺度边缘检测 2.4 小波变换与边缘检测

数字网中要解决的首要问题是网同步问题,因为要保证发端在发送数字脉冲 信号时将脉冲放在特定时间位置上(即特定的时隙中),而收端要能在特定 的时间位置处将该脉冲提取解读以保证收发两端的正常通信,而这种保证收 发两端能正确的在某一特定时间位置上提取/发送信息的功能则是由收/发两 端的定时时钟来实现的

采用调频连续波（Frequency modulated continuous wave, FMCW）雷达实现非接触式生理信号检测，并提出了基于小波分析和自相关计算（Wavelet analysis and autocorrelation computation, WAAC）的检测方法。首先，毫米波FMCW雷达发射电磁波信号，并接收来自身体的反射信号。然后，通过信号预处理从中频信号中提取包含呼吸和心跳的相位信息，消除直流偏置并完成相位解缠。最后，基于小波包分解（Wavelet packet decomposition, WPD）从原始信号中得到心跳和呼吸信号，利用自相关计算减小杂波对心跳信号的影响，进而提取高精度的心率参数。应用FMCW雷达对10名受试者进行实验测试，结果表明本文方法得到的呼吸和心率的平均绝对误差率平均值分别小于1.65%和1.83%

提出基于双向长短期记忆网络（bidirectional long short-term memory，BiLSTM）和前向神经网络的融合模型完成公共安全事件的触发词识别任务.首先通过BiLSTM提取整段文本的高层语义特征，避免了以往机器学习方法需要人工提取特征的问题，其次采用特征拼接并在前向神经网络中识别并分类事件触发词.实验结果表明相较于基准模型，本文方法在中文突发事件语料库（Chinese emergency corpus，CEC）上取得了更为突出的性能，Micro-F1值为78.47%.此外本文讨论了不同拼接特征在触发词识别任务中的重要性，对文本分析中3类特征（词性、句法、实体）的重要程度进行了比较和分析，得出句法特征对于事件触发词识别任务助益最大的结论