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基于深度学习的人体姿态估计方法旨在通过构建合适的神经网络,直接从二维的图像特征中回归出人体姿态信息。主要按照2D人体姿态估计到3D人体姿态估计的顺序,并从单人检测与多人检测、稀疏的关节点检测与密集的模型构建等方面,对近年来基于深度学习的人体姿态估计方法进行系统介绍,从而初步了解如何通过深度学习的方法得到人体姿态的各个要素,包括肢体部件的相对朝向和比例尺度、骨骼关节点的位置坐标和连接关系,甚至更为复杂的人体蒙皮模型信息。最后,对当前研究面临的挑战以及未来的热点动向进行概述,清晰地呈现出该领域的发展脉络。 相似文献
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Ting Liu Huimin Zhang Junyi Zhou Aimin Chang Hui Jiang 《Journal of the American Ceramic Society》2020,103(1):48-53
We found for the first time that (1 − x) Na0.5Bi0.5TiO3-xBiZn0.5Ti0.5O3 (NBT–BZT) composite ceramics showed negative temperature coefficient (NTC) at a high temperature. The NBT–BZT nanopowders were successfully prepared by Pechini method. Their ceramics were sintered at 1100°C. The NBT–BZT ceramic exhibited a good linear relationship between logarithm of electrical resistivity (Inρ) and reciprocal of absolute temperature (1000/T) at 250°C–1050°C. The obtained ρ600, ρ900, and B600/900 constants of the NBT–ZBT NTC thermistors are approximately 5.92 × 106 to 3.01 × 104 Ω cm, 7.03 × 103 to 7.60 × 102 Ω cm and 2.3 × 104-1.3 × 104 K, respectively. The electrical characteristics can be tuned to the desired value by changing the Na0.5Bi0.5TiO3 content in the compound. The electrical conductivity in these compounds is due to the electron jumps between Ti3+ and Ti4+ and oxygen-ion conductivity. Results demonstrate a tremendous potential of the studied system for perovskite materials with NTC performance. 相似文献
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本文研究了砂类型、砂率、石粉含量和抗压强度对机制砂混凝土耐磨性的影响,建立了磨损量的多因素计算模型。结果表明:由于含石粉及具有更高的粗糙度和坚固性,石灰岩与辉绿岩机制砂制备的C30、C40混凝土耐磨性比河砂混凝土提高20%以上;在0.40~0.44范围内选取较低的砂率可获得较优的耐磨性;利用石粉含量为5%~11%(质量分数)的机制砂制备混凝土,石粉含量为9%时可获得最佳的混凝土耐磨性,微观分析表明此时混凝土密实度最佳;通过灰色系统理论确定了耐磨性影响因素的影响程度排序为:砂率R3>压碎值R2>粗糙度R1>抗压强度R5>石粉含量R4>0.6;对比验证表明提出的混凝土磨损量多因素计算模型具有较高的预测精度和良好的适用性。 相似文献
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随着大数据和云计算的技术的深入应用,人工智能时代的机器学习和深度学习更需要日益增长的数据,因此数据安全与隐私保护变得更加迫切。本文介绍人工智能的定义以及特征,探究数据安全和隐私保护现状,分析数据安全和隐私保护面临的诸多问题,并提出在人工智能时代对数据安全和隐私保护的措施。 相似文献
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Mani Balamurugan Hui‐Yun Jeong Venkata Surya Kumar Choutipalli Jung Sug Hong Hongmin Seo Natarajan Saravanan Jun Ho Jang Kang‐Gyu Lee Yoon Ho Lee Sang Won Im Venkatesan Subramanian Sun Hee Kim Ki Tae Nam 《Small (Weinheim an der Bergstrasse, Germany)》2020,16(25)
The electrochemical reduction of carbon dioxide (CO2) to hydrocarbons is a challenging task because of the issues in controlling the efficiency and selectivity of the products. Among the various transition metals, copper has attracted attention as it yields more reduced and C2 products even while using mononuclear copper center as catalysts. In addition, it is found that reversible formation of copper nanoparticle acts as the real catalytically active site for the conversion of CO2 to reduced products. Here, it is demonstrated that the dinuclear molecular copper complex immobilized over graphitized mesoporous carbon can act as catalysts for the conversion of CO2 to hydrocarbons (methane and ethylene) up to 60%. Interestingly, high selectivity toward C2 product (40% faradaic efficiency) is achieved by a molecular complex based hybrid material from CO2 in 0.1 m KCl. In addition, the role of local pH, porous structure, and carbon support in limiting the mass transport to achieve the highly reduced products is demonstrated. Although the spectroscopic analysis of the catalysts exhibits molecular nature of the complex after 2 h bulk electrolysis, morphological study reveals that the newly generated copper cluster is the real active site during the catalytic reactions. 相似文献
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