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Zhejiang Daxue xuebao. Lixue ban, 2022 由于在包含表情的视频数据集中存在大量与表情特征无关的视频帧，使得模型在训练中学习到大量无关信息，导致识别率大幅下降，因此如何令模型自主地选择视频关键帧成为研究的关键。在已有的视频表情识别方法中，大多没有考虑关键帧和非关键帧对模型训练效果的影响，为此提出了一种基于注意力机制与GhostNet的人脸表情识别（FSAGN）模型。通过自注意力机制与帧选择损失计算不同帧的权重，根据权重自主选择视频序列的关键帧。此外，为减少模型参数、降低模型的训练成本，将传统的特征提取网络替换为训练参数较少的GhostNet网络 ...
ZHUJintai(祝锦泰) +4 more
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, 2008 驾驶中的风险认知是对交通情境中潜在客观风险的主观体验。研究发现,提高驾驶员的风险认知水平对促进安全驾驶行为、降低交通事故率有着重要意义。本文介绍了相关理论、研究方法以及国内外研究动态 ...
张侃, 黄端
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, 2008 助学贷款的偿还问题在整个助学贷款制度中具有关键地位,过多的拖欠会导致贷款无以为继。从经济角度分析,助学贷款偿还与处罚概率、处罚程度、信用、收入水平、当期还款额度有密切关系。因此,解决助学贷款还款拖欠问题,一方面可通过完善信息共享机制来提高处罚概率,明确合约规定来提高处罚力度,从而增强对还贷人的约束力;另一方面可适当延长还款期限,降低当期还款额,以提高还贷的可操作性;更为根本的则是培养借款学生的信用意识,构建高校贫困生心理资助平台 ...
曹洪彬, 陈京
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野生动物学报, 2020 丹顶鹤是我国Ⅰ级重点保护鸟类，对其野化飞行训练行为进行研究，可以为开展野外放归和再引入提供科学依据。本文以扎龙国家级自然保护区内圈养1—4龄亚成体丹顶鹤为研究对象，通过对全年不同季节与不同鹤龄亚成体每次飞行训练持续飞行时间的监测，比较其持续飞行时间的季节性差异和不同鹤龄的组间差异，对每次持续飞行时间与同时段气候因素进行相关分析，并对其冬季的正常飞行与拒绝飞行的气候因素进行比较，以此来探讨扎龙湿地圈养丹顶鹤野化飞行训练效果及影响因素。结果发现，飞行时间的季节性差异极显著 ...
杨志宏 1 +5 more
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A Study of Firefighters' Psychological Adaptability Based on Life Space and Group Dynamics [PDF]
, 2008 当前我国消防员的心理健康问题已经引起了广泛的关注。本文的研究主题是消防员的心理适应，以“场域”的基本视角，并运用团体动力学的技术，分析消防员在不同的时空中心理适应的各种情况。换句话说，即以整合“个人-情境”的视角，以个体为对象，以团体为背景，对消防员的心理适应及相关影响因素进行探究。这种动态的研究，可以更加清晰地呈现出消防员的心理变化过程，有助于深入分析消防员心理健康问题产生的原因，也有利于为采取具体介入、辅导措施的心理工作者、社会工作者提供准确的依据。本文认为，当个体带着既有的认知、经验 ...
朱燕燕
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, 2001 20世纪90年代以来,国外有关知觉学习(perceptual learning)的研究取得了若干重要进展。文章从知觉学习的实质、知觉学习的特性以及知觉学习的机制等方面进行了总结,可以看到:知觉学习遵循着联结学习模型,但在反馈、时间特性、任务、水平和生理神经基础有其自己的特性,知觉学习中存在注意、印记、分化性和组合性四个机制共同起作用,在此基础上 ...
焦书兰, 胡平, 陈文锋
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, 2023 黑猩猩（Pan troglodytes）幼崽一般在6~12月龄时逐渐与母亲分离，独立活动； 4~5岁时开始与母亲分开睡觉，并独立觅食。由母亲自然育幼的黑猩猩幼崽一旦患病，治疗时往往均会对成幼黑猩猩产生应激。杭州动物园的3只黑猩猩幼崽在1岁左右便能灵活攀爬，但除喂食外，极少应答饲养员的呼唤，且有些个体在独立活动时惧怕与人接触，难以建立信任。为了消除幼崽的恐惧，对处于育幼期的黑猩猩母亲进行训练，让母亲将幼崽抱在怀中，给予幼崽安全感，使其配合训练员和兽医进行抱崽、幼崽触诊、幼崽肌注 ...
张亚兰 +4 more
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野生动物学报, 2015 和谐取食训练是建立在定位训练基础上,对群体动物进行改善社群关系的一种训练,是灵长类最重要的群养技巧。它的理论是首先承认首领动物在种群内的统领地位,在首领动物的默认下,属于从属地位的动物拥有了采食的机会,因而首领动物会变得更有忍耐性和耐心,同时当攻击行为减少时,从属动物会逐渐消除心理上的恐惧,为改善社群关系提供有力的保证。笔者从2014年4月开始对杭州动物园的2只山魈(1♂ 1♀)进行和谐取食训练,经过1 a多的训练,效果显著,雌性的精神状态明显比训练前放松,毛色变亮,体型也有所增长 ...
楼 毅 朱 岩 胡红卫
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大数据在大数据时代，以LSTM为代表的深度神经网络模型具有处理海量数据的能力，在语言处理、语音识别、时序数据预测等领域表现优异。随着模型复杂度的提高，训练成本大幅提升。现有的LSTM训练系统使用了算子融合、多流等加速手段，但忽略了训练算子内部计算的可并行性，导致计算资源的利用率低，整体耗时长。为此，设计了基于细粒度模型划分和多流并行调度方法的LSTM训练系统TurboLSTM，在英伟达GPU和国产昇腾NPU这两种异构硬件上构建的全新底层训练算子实现了任务对计算资源的合理利用。与已有训练系统相比 ...
黄为新, 胡伟方, 曹雪娇, 石宣化
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Dizhen xuebao, 2019 选取我国台湾地区2012—2018年期间的浅源地震资料，将台湾气象局与福建地震台网中心测定的ML震级进行对比分析，得出两机构测定的震级之间的差异主要是受地震震级大小、震源深度、震源地理位置等因素的影响，并采用线性回归方法对两机构测定的ML之间的模型关系进行拟合。与此同时，引入反向传播神经网络技术对两机构测定震级之间的偏差进行预测训练，构建4−9−9−9−4的五层网络模型，利用2012—2017年台湾震例作为训练集进行学习训练，2018年数据作为测试集进行预测效果分析。测试结果表明 ...
Binhua Lin +6 more
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