可参看博客：https://blog.csdn.net/luolan9611/article/details/88578720视觉问题回答（VQA）需要联合图像和自然语言问题，其中许多问题不能直接或清楚地从视觉内容中得到，而是需要从结构化人类知识推理并从视觉内容中得到证实。
该论文提出了视觉知识记忆网络（VKMN）来解决这个问题，它将结构化的人类知识和深层视觉特征无缝融入端到端学习框架中的记忆网络中。
与现有的利用外部知识支持VQA的方法相比，本文更多地强调了两种缺失的机制。
首先是将视觉内容与知识事实相结合的机制。
VKMN通过将知识三元组（主体，关系，目标）和深层视觉特征联合嵌入到视觉知识特征中来处理这个问题。
其次是处理从问题和答案对中扩展出多个知识事实的机制。
VKMN使用键值对结构在记忆网络中存储联合嵌入，以便易于处理多个事实。
实验表明，该方法在VQAv1.0和v2.0基准测试中取得了可喜的成果，同时在知识推理相关问题上优于最先进的方法。
该论文提出了视觉知识记忆网络（VKMN）来解决这个问题，它将结构化的人类知识和深层视觉特征无缝融入端到端学习框架中的记忆网络中。
与现有的利用外部知识支持VQA的方法相比，本文更多地强调了两种缺失的机制。
首先是将视觉内容与知识事实相结合的机制。
VKMN通过将知识三元组（主体，关系，目标）和深层视觉特征联合嵌入到视觉知识特征中来处理这个问题。
其次是处理从问题和答案对中扩展出多个知识事实的机制。
VKMN使用键值对结构在记忆网络中存储联合嵌入，以便易于处理多个事实。
实验表明，该方法在VQAv1.0和v2.0基准测试中取得了可喜的成果，同时在知识推理相关问题上优于最先进的方法。
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针对基于特征空间(EigenSpace-BasedAlgorithm)的自适应波束形成算法在小信号条件下会出现的主瓣偏移，波束畸变，输出性能急剧下降的现象，提出了一种投影子空间重构的方法。
该方法利用噪声在时间上不相关的特性，对投影空间进行重构，在此过程中削弱噪声能量，从而有效维持信号、噪声子空间的正交性，改善了传统EBS算法在低信噪比下的性能。
实际计算机仿真结果表明了本文算法的有效性和优越性。
该方法利用噪声在时间上不相关的特性，对投影空间进行重构，在此过程中削弱噪声能量，从而有效维持信号、噪声子空间的正交性，改善了传统EBS算法在低信噪比下的性能。
实际计算机仿真结果表明了本文算法的有效性和优越性。
2024/9/22 2:54:13
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为了有效地检测Android平台上的恶意软件，提出了一种基于敏感权限及其函数调用流程图的静态综合检测方法．通过对恶意软件进行逆向工程分析，构建了包含恶意代码敏感权限与函数调用图的特征库．并采用Munkres匈牙利算法计算待测样本与特征库在相同敏感权限下两个函数调用图之间的编辑距离，得到两个函数调用图之间的相似性，进而得到两个应用程序之间的相似性，据此对恶意软件进行检测识别．实验结果表明，该检测方法具有较高的准确性与有效性，检测效果明显优于工具Androguard．
2024/9/18 19:04:07
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在不同位置和激光辐照能量的条件下,采用传声器采集并提取了等离子体冲击波的压强值及其起始时间信息,分析了等离子体冲击波在空气中的传播规律，拟合得到了冲击波声压值与激光辐照能量的关系函数。
结果表明，激光等离子体冲击波以球面波形式在空气中进行传播，其声压值与激光辐照能量呈非线性的正相关关系。
结果表明，激光等离子体冲击波以球面波形式在空气中进行传播，其声压值与激光辐照能量呈非线性的正相关关系。
2024/9/18 15:24:36
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我们常常在实际应用中，会根据一幅标准图像，来定位该标准图像中的某一特征在其它同类型图像中的位置。
常见的比如人脸定位，图像匹配等等。
正是基于这个原则，开发了本软件
常见的比如人脸定位，图像匹配等等。
正是基于这个原则，开发了本软件
2024/9/18 13:50:33
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Morpheus图形引擎Morpheus是在低级图形API之上构建的实时图形引擎。
Morpheus带有一个基于物理的渲染器，该渲染器具有基于球谐函数的辐照度。
Morpheus目前正在开发中，主要目的是作为一个教育爱好项目。
该引擎的是用OpenGL编写的，但是我已经迁移到DiligentEngine，因为我在OpenGL中遇到了许多限制，而Vulkan对于我来说太冗长了。
DiligentEngine是Direct3D12/11，Vulkan，Metal和OpenGL之上的薄薄抽象层，我非常喜欢使用它，并将其推荐给其他感兴趣的人。
特征我的图形引擎中的所有内容目前仍在开发中。
但是，引擎中当前有许多功能：基于物理的正向渲染器（请参见DefaultRenderer类）：渲染器基础的阴影模型基于。
为了有效地表示辐照度场，我通过的技术计算并变换了球谐系数线程池/任务计划程
Morpheus带有一个基于物理的渲染器，该渲染器具有基于球谐函数的辐照度。
Morpheus目前正在开发中，主要目的是作为一个教育爱好项目。
该引擎的是用OpenGL编写的，但是我已经迁移到DiligentEngine，因为我在OpenGL中遇到了许多限制，而Vulkan对于我来说太冗长了。
DiligentEngine是Direct3D12/11，Vulkan，Metal和OpenGL之上的薄薄抽象层，我非常喜欢使用它，并将其推荐给其他感兴趣的人。
特征我的图形引擎中的所有内容目前仍在开发中。
但是，引擎中当前有许多功能：基于物理的正向渲染器（请参见DefaultRenderer类）：渲染器基础的阴影模型基于。
为了有效地表示辐照度场，我通过的技术计算并变换了球谐系数线程池/任务计划程
2024/9/17 20:47:07
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基于SVM+HOG的人脸检测matlab程序。
内含libsvm-3.22SVM库。
资源中tgrs2013_epfifr.rar可不需要解压，可以无视。
该程序自动读取人脸库文件夹下不同人物的照片，可实现遍历文件夹及子文件夹下包含的图片，进而提取特征利用SVM训练分类识别。
这可以作为一个baseline，基础框架，在这个基础上可以提取更多特征进而提高识别精度。
由于人脸库是我们自己构造的，涉及了个人隐私，不能共享，所以本程序中人脸库文件下图像需要自己提供哦，然后自己构造相应的训练样本便可以运行了。
内含libsvm-3.22SVM库。
资源中tgrs2013_epfifr.rar可不需要解压，可以无视。
该程序自动读取人脸库文件夹下不同人物的照片，可实现遍历文件夹及子文件夹下包含的图片，进而提取特征利用SVM训练分类识别。
这可以作为一个baseline，基础框架，在这个基础上可以提取更多特征进而提高识别精度。
由于人脸库是我们自己构造的，涉及了个人隐私，不能共享，所以本程序中人脸库文件下图像需要自己提供哦，然后自己构造相应的训练样本便可以运行了。
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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