基于低分辨率红外传感器的深度学习动作识别方法

近年来动作识别成为计算机视觉领域的研究热点,不同于针对视频图像进行的研究,本文针对低分辨率红外传感器采集到的温度数据,提出了一种基于此类红外传感器的双流卷积神经网络动作识别方法.空间和时间数据分别以原始温度值的形式同时输入改进的双流卷积神经网络中,最终将空间流网络和时间流网络的概率矢量进行加权融合,得到最终的动作类别....     

近红外光响应抗菌水凝胶的制备及其性能

为了满足创面治疗的各种需求,迫切需要开发具有良好的黏附性、生物相容性和抗菌性能的多功能创面敷料,以促进损伤组织的愈合与再生。基于化学交联策略,以茶多酚（TP）、聚多巴胺纳米粒子（PDA NPs）、季铵化羧甲基壳聚糖（QCMCS）和多巴胺修饰的氧化葡聚糖（ODex-DA）为原料,制备了一类多糖基QCMCS/ODex-DA/TP/PDA（QOTP）近红外光响应抗菌水凝胶。丰富的邻二酚基团赋予QOTP水凝胶良好的黏附性,使其对器官组织（心、肝、胃和肌肉组织）在空气中与水下都表现出牢固的黏附性。此外,QCMCS和PDA NPs之间的协同抗菌作用,使得QOTP水凝胶在近红外（NIR）光照射下具备高效杀菌特性（对金黄色葡萄球菌和大肠杆菌的抗菌率均高于99%）。这种具有双重协同抗菌作用的近红外光响应抗菌水凝胶预期在临床创面治疗中具有广阔的应用前景。     

人工智能在计算机信息中的标准化运用

<正>随着科学技术的不断发展，计算机技术的发展逐渐成为了人们解决问题的重要工具，人工智能技术在科技领域逐渐成为了上升焦点，人工智能技术在各个领域也都广泛应用起来。近年来，随着计算机水平的飞速进步，人工智能技术在其的应用也愈发广泛，两者相辅相成，人工智能技术以计算机网络为平台，应用到计算机中能够对计算机中的信息更加的灵活掌控，两者为科技发展起着无可替代的作用。本篇文章首先分析了人工智能技术的应用优势，其次从人工智能技术对模糊信息的有效处理、人工智能具有较强的计算学习能力及处理非线性的能力和人工智能能够有效节省网络管理成本三个方面来分析人工智能在计算机信息技术中应用的优点，最后从软硬件升级技术的应用、实现网络资源共享和人工智能在计算机信息安全管理中的应用三个方面来分析人工智能在计算机信息技术中的标准化应用，并且得出结论。     

一种基于低分辨红外传感器的动作识别方法

如今,世界各国人口老龄化问题日益严重,为了避免独居老人发生意外,老人日常动作监测和识别算法成为了研究热点.本文设计了一种基于低分辨红外传感器的动作识别方法,通过红外传感器采集探测区的温度分布数据,对温度分布数据进行处理,从时间、温度、形变和轨迹4个方面提取多个特征,最后通过K近邻算法对"行走"、"弯腰"、"坐下"、"站...