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991.
针对目前人脸表情识别鲁棒性较差的问题,提出了一种基于可变形部件模型的人脸检测模式识别算法。通过一种多视点人脸检测的树状结构模型,使用详细的面部标志性标签来模拟面部内部结构。本文使用潜在支持向量机(LSVM)从部分标记的图像中获取,增强数据挖掘和引导过程在训练期间的丰富模型,逐步学习潜在阳性和阴性样本的同时,建立基于弱标记数据的模型。最后在每一个模型的检测定位过程中,综合主滤波器以及部件滤波器的响应,通过位置关系对每一个扫描到的窗口评分,并将得分和阈值相比较,得到多角度融合模型的检测结果。在对人脸检测数据集提出的算法进行验证头部姿势变化和面部封闭情况下模型的准确性。研究结果表明,该模型能较好地处理表情丰富、部分遮挡的人脸等复杂情况下的识别,正检率达到97.1%,具有较强的准确性和适用性。 相似文献
992.
993.
知识流动效率对创新绩效有着重要影响,在协同创新领域更是如此。为有效测度协同创新知识网络的知识流动效率,本文提出一种基于无向加权网络(Undirected Weighted Network, UWN)的知识流动效率测度模型。首先,基于协同创新知识网络的节点特性、节点间关系特性,构建协同创新知识网络的UWN模型;综合考虑协同创新知识网络中知识流动效率的多重影响因素,提出一个新的知识流动效率测度模型,并进一步提出该模型在成员管理中的延伸应用;最后,通过某智能手机开发企业的应用案例验证本文所提模型与方法的可行性与有效性。 相似文献
995.
996.
基于2012—2016年我国40个农业区域的面板数据,在考虑人力资本差异的情况下,建立耦合评价模型和面板门槛模型,测度农业区水资源-能源-粮食(WEF)三大主要资源的协调适配程度,并以此为基础,探索WEF系统的协调适配对农业产出的影响。研究发现,(1)我国大部分农业区WEF系统处于临界适配区或耦合失谐区,整体上投入产出存在不匹配的现象,投入要素冗余严重,资源配置效率偏低。(2)WEF系统协调适配与农业产出存在双重门槛,只有当农业从业人员达到较高教育水平时,WEF系统的协调适配对农业产出呈现显著的促进作用。 相似文献
997.
以中国41家人工智能上市企业为样本,采用三阶段DEA模型对人工智能企业的创新效率进行有效测算。结果表明,企业规模、成立年限、政府补贴、地区对外开放水平和经济发展水平的提高有助于企业创新效率的提升,而股权性质、股权集中度和信息化水平则制约了企业创新效率的改进;清除环境影响和统计噪声后,多数企业的创新效率与纯技术效率上升,但仍处于较低水平;不同类型人工智能企业的创新效率存在差异,应用层企业最高,基础层企业次之,技术层企业最低。为了进一步提升人工智能产业的创新效率,政府应实施差异化战略,加大补贴力度,落实配套政策并加强知识产权保护;企业应扩大研发规模,完善管理机制,加强产学研合作,深化股权结构改革。 相似文献
998.
在政府给予制造商、零售商,制造商给予零售商的双重低碳营销补贴的背景下,考虑由上游制造商与下游零售商组成的二级供应链,研究供应链的减排活动及低碳营销问题,建立上下游企业以推动低碳产品流动为目标的低碳投入演化博弈模型,探讨上下游企业低碳投入行为的演化稳定策略。结果表明:制造商与零售商的低碳策略与双方低碳投入收益比和政府补贴密切相关,当低碳投入收益比和政府补贴不断变化时,出现多种演化稳定均衡。针对低碳投入中零售商的“搭便车”行为问题,分析了制造商低碳营销补贴机制下的演化博弈结果,并探讨补贴激励的适用条件。 相似文献
999.
基于2014~2017年山东省17个地级市创新联系能力,借助修正引力模型构建城市创新联系能力空间关联的有向加权矩阵,运用社会网络分析法及QAP回归方法探讨城市创新联系能力空间网络结构特征及空间传导关系的形成机制。结果表明:①山东省城市创新联系能力空间关联网络的网络密度加大,网络整体连通性增加,内陆中部、东部沿海地区城市处于网络的中心位置,易与其他城市发生空间关联,起到城市之间产生空间关联的“桥梁”作用。②内陆地区的“多三角型”与沿海地区的“倒T型”强关联网络得以扩展,边缘城市依赖于核心城市发展,形成具有较强关联的稳健性复杂创新网络。③地理距离、人力资本水平差异、政策支持力度差异、企业信息化水平差异对山东省创新联系能力空间关联网络结构的影响方向及回归结果较为稳健。 相似文献
1000.
构建包括能源生产结构、能源消费结构、电能替代与清洁能源替代、节能降耗、环境协调性等五个维度的能源绿色评价模型,以河南省为例,运用熵值法对2008-2017年河南省能源绿色发展水平进行测度,表明河南能源绿色发展水平整体上升,电能替代和清洁替代评价值年均增速最快,自2013年后,对河南能源绿色发展贡献度最大;能源生产结构和消费结构评价值提升幅度较小;节能降耗一直是能源绿色发展水平提升的重要支撑,并与环境协调性维度具有较大相关性。 相似文献