针对群体情绪识别准确率的问题,结合卷积神经网络(CNN)与长短期记忆网络(LSTM),提出一种多流CNN-LSTM网络模型学习群体情绪的静态和动态特征。
以视频序列的原始图像、视觉显著图形和叠加的光流图像分别作为三个通道的输入,利用CNN网络对空间特征和局部运动特征进行分析,得到的特征图直接输入LSTM网络,进行全局运动特征的学习。
最后连接Softmax分类器,对三个通道的Softmax输出进行加权融合,得到分类结果。
实验结果表明,模型可有效地识别四种典型的群体情绪,且识别率高于已有算法,准确度(ACC)和宏平均精度(MAP)分别最高可达82.6%、84.1%。
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搜狐算法大赛:主要实体词情绪识别baseline
2023/8/6 21:41:32 2.08MB 算法
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汇编是计算机编程中最为基础部分。
你先学了C/C++,正处于空中楼阁的尴尬处境。
因为你在开发C/C++的时候,总觉得有一层雾纱隔着。
无法真正看到问题的本质。
人类对于无法控制的事总有一种反抗及寻根问底的情绪。
而你把汇编学通了,才能真正地从汇编连通到操作系统,连通到C/C++。
你才能真正看清计算机。
这才能有机会步入大师级计算机学问境界。
2023/7/10 15:06:41 75.56MB 汇编
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睡眠不好吗?失眠?你昨晚睡得怎样?使用睡眠监控器找到您的睡眠秘密!睡眠监视器可帮助您跟踪和记录睡眠周期详细信息。
睡眠监视器还具有一个智能闹钟,提醒您深夜入睡,并在早晨轻轻唤醒您。
此外,睡眠监视器提供放松和舒缓的睡眠音乐,帮助您更好地入睡。
将睡眠监视器安装到:-新功能:编写睡眠记录记录一下您的睡眠记录。
写下您想要的任何东西,这样您就永远不会忘记它们。
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2023/7/6 21:25:29 45.18MB Sleep Monitor Premium
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NPCC2013,微博情绪分析样例数据。
数据分类likedisgusthappnesssadnesssurpriseangerfearnone
2023/7/4 20:50:52 612KB 数据
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进阶R这是书的代码以及文字。
该网站以。
图表Omnigraffle:确保100%是“一个跋文点”:这可确保画布大小与物理大小匹配。
以300dpi的比例导出到100%。
用10个首要单元将网格配置为1cm。
确保每一个图的四处有2妹妹的填充。
商定:文字配置为inconsolata10pt,文字填充配置为3。
情绪标志配置为“AppleColor情绪标志”8pt。
默许标量尺寸为6妹妹x6妹妹。
标志具备4pt圆角以及梅花边框。
箭头应配置为75%。
称谓应涂上钢色。
书:(按fontspec缩放)以匹配首要字体的Inconsolata为9.42pt
2023/5/12 4:40:43 6.8MB r programming book bookdown
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视距基于NLP的客户情绪阐发TCSInframind第4季第2轮2021年用例企业AI
2023/5/11 11:16:19 711KB Python
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NLP&CC;2013微博测评数据;
搜罗中文微博不雅点因素抽取、中文微博情绪识别、跨语言感情份类、中文微博实体链接、中文语义依存关连阐发五个测评。
每一个测评数据搜罗:评测纲要、评测样例、测试数据、评测下场、评测谜底。
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iPhoneX(若是另外有前置深度摄像头的iPhone版本,需要在客户端代码里变更所反对于的iPhone版本)面部情绪捉拿,行使TCP通讯(局域网)把面部情绪数据传入到PC端,驱动PC端Unity中的模子,举行情绪展现。
另外iPhone端法度圭表标准天生,需要用到MacOSXcode。
2023/5/8 20:46:40 20.45MB Unity iOS面部表情捕捉
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您的GitHub学习试验室存储库,用于介绍GitHub驱散你的资料库为您的GitHub学习试验室课程。
在我将指点您实现的种种行为中将使用该存储库。
看到一个你不懂的单词?咱们搜罗了一个情绪标志:open_book:在一些关键术语中间。
单击它以查验其定义。
哦!我尚未自我介绍...我是GitHubLearningLab机械人,我在这里能够帮手指点您学习以及操作本课程涵盖的各个主题。
我将使用“下场”以及“拉取恳求”评释与您举行交流。
实际上,我已经削减了一个下场供您结帐。
我会在那里见你,等不迭要末了!本课程正在使用:sparkles:开源名目。
在某些情景下,咱们对于汗青记实举行了变更,以便在上课时展现精采,于是请转到原始名目存储库,以知道无关该名目眼前的暴徒的更多信息。
2023/4/29 15:12:30 1.84MB Ruby
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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 15KB 钉钉 钉钉打卡