同班同学

摘要： 亲爱的小朋友,欢迎你参加本期的有奖竞答。希望你认真答题并填写信息卡,拍照后扫描右下方的二维码上传,或将本页寄给编辑部。本刊会从参与答题的挑战者中评选出一、二等奖及优秀辅导教师若干名,并颁发相应等级荣誉证书及奖品。如果你能邀请至少4名订阅杂志的同班同学一起参与答题,你们还能为班级争得“群星班级”的称号,除了会获得班级奖状,还能在“智慧榜”中一起展示你们的风采哦!下面请你来答题吧!

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摘要： 本发明公开了一种有人/无人协同班组辅助指挥系统，能够保证态势感知的全面性和准确性，系统包括传感器模块、态势感知模块、信息融合模块和RBO决策模块。本发明利用态势感知模块对传感器模块获得的各个个体信息和全局信息分别进行态势感知，并利用信息融合模块将个体态势感知信息进行融合；系统借助互信息推送提供的传感器信息，辅助指挥员的决策和判定工作，为指挥员提供了决策的依据。本发明采用云模型进行态势的推理，大大简化了从传感器信息到态势感知信息的推理过程，提高了系统的感知效率。利用消息推送的手段实现了辅助指挥系统中的信息管理，同时在人机交互模块为指挥员提供了人工干预修正的接口。

摘要： 本发明公开了一种有人/无人协同班组辅助指挥系统，能够保证态势感知的全面性和准确性，系统包括传感器模块、态势感知模块、信息融合模块和RBO决策模块。本发明利用态势感知模块对传感器模块获得的各个个体信息和全局信息分别进行态势感知，并利用信息融合模块将个体态势感知信息进行融合；系统借助互信息推送提供的传感器信息，辅助指挥员的决策和判定工作，为指挥员提供了决策的依据。本发明采用云模型进行态势的推理，大大简化了从传感器信息到态势感知信息的推理过程，提高了系统的感知效率。利用消息推送的手段实现了辅助指挥系统中的信息管理，同时在人机交互模块为指挥员提供了人工干预修正的接口。

摘要： 本发明属于车牌检测技术领域，涉及一种基于车牌间协同学习机制的车牌检测方法，以车牌检测数据集中车牌检测图片之间强一致性为基础，通过尺度间协同注意力机制学习不同车牌检测图片网络层输出特征之间的一致性，从而保证网络在特征提取阶段车牌特征之间的交互性，通过车牌特征之间的交互，实现共性特征之间共享。然后通过语义协同注意力机制学习不同车牌检测图片高层输出语义之间的一致性，从而保证网络能够凭借语义特征缩小车牌特征搜索范围，最终通过语义尺度协同学习机制融合网络语义上下文之间的关系，提升复杂场景车牌检测精度，不仅可以用来进行复杂场景下的车牌检测，还可用于复杂场景下的物体分割以及复杂场景下的物体检测。

摘要： 本发明属于机器学习领域，具体涉及结合协同学习策略的粒子群混合优化的特征选择算法，技术方案如下：1.用Fisher score与MIC混合的过滤式算法进行粗粒度特征选择，获取粗粒度特征子集；2.利用协同学习策略的自适应粒子群优化算法进行细粒度特征选择，获取最优特征子集。本发明有效地克服了现有技术中存在陷入局部最优和计算代价高昂的高维数据的问题。

摘要： 本发明涉及图像处理领域，尤其涉及一种基于深度多特征协同学习的图像修复方法，包括如下步骤：S1.将待修复图像输入一预设的图像特征编码器，通过深度神经网络编码对待修复图像进行有效特征提取，形成有效图像特征集；S2.所述有效图像特征集通过预设的图像解码器进行解码修复，通过局部和全局判别器后形成修复图像；其中，所述图像特征编码器由六个卷积层组成，其中三个浅层卷积层用于重新组织纹理特征，三个深层卷积层用于重新组织结构特征，得到结构特征集和纹理特征集；所述图像解码器包括一软门控双特征融合模块，用于融合上述结构特征和纹理特征，一双边传播特征聚合模块，用于均衡通道信息、上下文注意和特征空间之间的特征。本技术可以有效解决修复图像的伪影，使得修复后的图像具有详细的纹理和更好的图像外观。

摘要： 本发明公开了一种鲁棒特征空间共同学习的多标签图像分类方法，首先准备多标签数据；在特征空间和标签空间中引入特征选择和核范数的低秩表示方法从而构造鲁棒的标签和特征空间共同学习的多标签分类模型；利用鲁棒低秩投影矩阵V将q维标签空间映射到r维的标签空间中，从而V表示在标签空间中学习到的鲁棒低秩投影；引入增广拉格朗日乘数法对多标签分类模型的目标函数中的矩阵P和矩阵V进行求解；将多标签数据作为训练数据样本对提出的多标签分类模型进行训练，得到最优的鲁棒低秩系数矩阵P和鲁棒低秩投影矩阵V；基于最优的鲁棒低秩系数矩阵P和鲁棒低秩投影矩阵V完成多标签分类模型的训练，并利用该多标签分类模型进行多标签图像分类。

摘要： 本发明公开了一种基于复矩阵和多特征协同学习的遥感图像分类方法，通过在黎曼RNRS分类方法的基础上引入超像素，减少了散斑噪声和计算时间，并且通过基于超像素的协同学习方法，将复杂矩阵和多特征融合到NRS分类框架中。本发明能够充分利用矩阵信息和极化特征，尤其在异质区域能够进行精确分类，得到更好的分类结果。

摘要： 本发明公开了一种基于区块链的群组协同学习方法，包括：S1，基于区块链构建协同学习模型，划分训练集和测试集；S2，预设智能合约模块，设置初始模型参数、全局聚合轮数和初始迭代次数，划分局部训练组；S3，选取局部训练组中信用最高的节点为领导节点，其它为训练节点，所有领导节点组成全局聚合组；S4，训练节点本地训练得到本地训练模型，领导节点利用联邦学习聚合得到本地模型；S5，全局聚合组聚合本地模型得到全局模型；S6，领导节点验证本地模型，根据验证准确率和历史信用更新边缘节点的信用；S7，更新初始模型参数，判断i＜I，如果是执行i＝i+1返回S3。本发明不仅有效降低了无线通信延迟，还增强了协同学习效率。

摘要： 本发明公开了一种基于多核协同学习和深度信念网络的特征提取方法及系统，包括：获取人脸表情图像信息，将所述人脸表情图像信息输入到训练好的深度信念网络，得到人脸表情分类结果；其中，对于深度信念网络的训练过程包括：将三张同一个人脸不同角度的图像分别放入三个DBN网络，三个DBN网络根据视野的不同来提取同一个人脸图像的三个不同特征，将提取到的特征分别放入与DBN网络连接的分类器中，利用小于设定数量的已标记的样本和大于设定数量的未标记样本对多个分类器进行协同训练。本发明实现了利用大量未标记样本进行分类器训练的目的，降低了DBN对人工标记样本的依赖，提高了深度信念网络的实用性。

摘要： 本发明涉及深度学习技术领域，尤其涉及一种协同学习的带噪声标签图像分类方法，在保留了Co‑teaching方法协同训练的基础上，进行了两点改进，首先抛弃了交叉训练的方式，采取单向的数据交换方式，其次修改了数据接收方网络的损失函数，数据接收方和数据提供方的损失函数不同，结合对称交叉熵损失函数和标签平滑正则化，本发明通过单向数据交换对的小损失训练抑制了噪声标签对图像分类的影响，并通过对称交叉熵损失函数提高鲁棒性以及标签平滑正则化防止过拟合。