特征集

摘要： 各位读者:为了增强我刊特色,增添刊物的个性魅力,使形式更加活泼,内容更富人文色彩,我刊特征集以下内容的稿件:①器械介绍:介绍新器械或对器械的改良;②名人名言:与手术有关的国内外名人名言;③凡人凡语:与手术有关的故事与感悟;④编读往来:对某篇或某个栏目的感悟、意见、建议或争鸣;⑤精彩瞬间:与手术有关的照片,可附或不附文字说明;⑥文学与手术:介绍与手术有关的文学作品,如与手术有关的诗歌(可翻译或自行创作)等。

摘要： 为了满足粮食加工行业日益增长的技术需求,更加广泛地开展信息交流与合作,为广大同行、读者提供更多科技信息资料,《粮食加工》杂志社特征集以下几方面的文章:◆论坛:我国粮食加工行业的发展规划、方针、政策;粮食产业多元化发展的分支、方向。国内外粮食行业面临的重点课题、最新科技动态、学术活动及年度市场行情分析预测等。

摘要： 各位读者:为了增强我刊特色,增添刊物的个性魅力,使形式更加活泼,内容更富人文色彩,我刊特征集以下内容的稿件:①器械介绍:介绍新器械或对器械的改良;②名人名言:与手术有关的国内外名人名言;③凡人凡语:与手术有关的故事与感悟;④编读往来:对某篇或某个栏目的感悟、意见、建议或争鸣;⑤精彩瞬间:与手术有关的照片,可附或不附文字说明。

摘要： 为了满足粮食加工行业日益增长的技术需求,更加广泛地开展信息交流与合作,为广大同行、读者提供更多科技信息资料,《粮食加工》杂志社特征集以下几方面的文章:论坛:我国粮食加工行业的发展规划、方针、政策;粮食产业多元化发展的分支、方向。国内外粮食行业面临的重点课题、最新科技动态、学术活动及年度市场行情分析预测等。

摘要： 位读者:为了增强我刊特色,增添刊物的个性魅力,使形式更加活泼,内容更富人文色彩,我刊特征集以下内容的稿件:①器械介绍:介绍新器械或对器械的改良;②名人名言:与手术有关的国内外名人名言;③凡人凡语:与手术有关的故事与感悟;④编读往来:对某篇或某个栏目的感悟、意见、建议或争鸣;⑤精彩瞬间:与手术有关的照片,可附或不附文字说明;⑥文学与手术:介绍与手术有关的文学作品,如与手术有关的诗歌(可翻译或自行创作)等。

摘要： 为了满足粮食加工行业日益增长的技术需求,更加广泛地开展信息交流与合作,为广大同行、读者提供更多科技信息资料,《粮食加工》杂志社特征集以下几方面的文章:!论坛:我国粮食加工行业的发展规划、方针、政策;粮食产业多元化发展的分支、方向。国内外粮食行业面临的重点课题、最新科技动态、学术活动及年度市场行情分析预测等。

摘要： 暂态电压稳定性评估是电力系统稳定性评估中的难点和重点.提出一种基于深度学习、考虑多输入特征集的暂态电压稳定性评估方法,首先建立包含故障前、故障发生时刻、故障切除时刻的多输入故障集;然后基于深度学习建立卷积神经网络并离线训练PMU数据,最终达到快速准确评估暂态电压稳定性的目的.仿真结果表明,提出的评估方法与现有的神经网络、最小二乘支持向量机方法相比,在准确率、评估速度2方面有着较大提升.

摘要： 为了满足粮食加工行业日益增长的技术需求,更加广泛地开展信息交流与合作,为广大同行、读者提供更多科技信息资料,《粮食加工》杂志社特征集以下几方面的文章:◆粮食经济论坛:我国粮食加工行业的发展规划、方针、政策;粮食产业多元化发展的分支、方向。国内外粮食行业面临的重点课题、最新科技动态、学术活动及年度市场行情分析预测等。

摘要： 各位读者:为了增强我刊特色,增添刊物的个性魅力,使形式更加活泼,内容更富人文色彩,我刊特征集以下内容的稿件:①器械介绍:介绍新器械或对器械的改良;②名人名言:与手术有关的国内外名人名言;③凡人凡语:与手术有关的故事与感悟;④编读往来:对某篇或某个栏目的感悟、意见、建议或争鸣;⑤精彩瞬间:与手术有关的照片,可附或不附文字说明;⑥文学与手术:介绍与手术有关的文学作品,如与手术有关的诗歌(可翻译或自行创作)等。

摘要： 各位读者:为了增强我刊特色,增添刊物的个性魅力,使形式更加活泼,内容更富人文色彩,我刊特征集以下内容的稿件:①器械介绍:介绍新器械或对器械的改良;②名人名言:与手术有关的国内外名人名言;③凡人凡语:与手术有关的故事与感悟;④编读往来:对某篇或某个栏目的感悟、意见、建议或争鸣.

摘要： 研究了树型文档的结构相似性度量,提出了一种二维的树型文档结构相似性度量方法。该方法首先计算文档树的结构摘要以对树型文档进行约简.然后,提出了两个特征集,它们分别从不同的角度反映了摘要树中的结构特征,而且相互补充.与这两个特征集相对应,提出了一种二维的结构相似性度量,其中包含两个相似度:纵向结构相似度和横向结构相似度,将它们结合起来,可以得到比较准确的最终的相似度.在实际数据集和合成数据集上的实验结果都显示,基于这种二维的相似性度量的聚类结果质量较高,说明这种相似性度量具有很好的准确性。

摘要： 语义分析是自然语言理解领域研究的根本性问题,浅层语义分析为此提供了一种新的解决途径.从语义学的角度讨论了浅层语义分析的发展历史和理论基础,概述了语义角色标注任务的定义、相关资源与方法.还着重介绍并比较了当前英语两大语义角色体系和汉语角色体系,最后给出了浅层语义分析中统计模型的现有特征集的句法语义分类.

摘要： 本方法涉及多任务和/或多标签设置中的深度神经网络内的特征排序。对用于识别任务特定特征以及多个任务共享的特征的方法进行了描述。除促进可解释性之外，所选特征子集还可用于制作有效模型，从而实现更好的稳定性和正则化以及减少的计算和内存占用。

摘要： 本发明提供一种面向HTTP特征的CDN识别特征集扩充方法，CDN识别特征集以CNAME特征的匹配为主，该方法的具体步骤如下：步骤1获取域名基础数据，通过一种探测对象约减的方法对探测的域名基础数据进行约减；步骤2利用HTTP特征，针对待分类域名基础数据进行二次判定，根据判定结果扩充CNAME特征集，使得预分类精度逐渐提高，达到对新注册CDN厂商的CNAME特征关键字收集、或已有CDN厂商注册的新CNAME特征关键字收集的目的。该方法依赖DNS解析和HTTP解析，面向重点域名和区域递归DNS服务器，迭代时间成本较小，且方法实现对机器成本要求较低，单机即可完成该扩充流程。

摘要： 本发明公开了一种睡眠状态脑电特征信号特征集的构建方法。本发明方法首先实时探测脑电波信号，利用小波包变换法得到六个波段的脑电波信号；对去噪后脑电波信号序列进行分解、重构，得到各波段原始脑电波信号幅值；提取六个分波段脑电波信号的能量特征，计算能量比特征值；提取脑电波信号的时域特征、频域特征、非线性动力学特征，并计算Lempel‑Ziv复杂度特征；最后采用最小冗余最大相关性算法对得到的所有特征进行筛选，构建睡眠状态脑电特征信号特征集。本发明方法涵盖的领域更多，更全面，不仅采用去噪脑电波信号，还采用分波段脑电波信号，使得特征更加丰富。

摘要： 本发明公开了一种基于空间特征变换和跨尺度特征集成的人脸超分辨方法，具体按照如下步骤实施：预处理人脸图像，得到训练集和测试集，将预处理后的人脸图像进行处理生成语义分割概率图；构建用于训练的生成对抗网络模型；将训练集内的人脸图像依次输入构建的生成对抗网络模型中，设置参数，训练并达到收敛，将测试集中的人脸图像输入训练好的生成对抗网络模型中，得到超分辨重建后的高分辨图像。本发明的基于空间特征变换和跨尺度特征集成的人脸超分辨方法，解决了现有技术中存在的现有方法忽略了重建的人脸图像中纹理细节的问题。

摘要： 本发明公开了一种从大规模特征集中筛选客户数据特征的方法及装置，涉及客户数据特征筛选技术领域，能够更加准确地剔除掉大量的不完整或者不显著的特征，得到更加显著、完备、稳定的特征，同时也优化数据特征筛选环节的运行速度，本发明的主要技术方案为：提供对变量的基于信息值、缺失率、单一值率、特征间相关度、时序稳定性的筛选指标；在客户数据特征筛选过程中引入“预分箱”操作以提高筛选指标(信息值、时序稳定性)准确性、稳定性，通过预设循环模式降低特征相关性筛选操作算法复杂度，当客户数据特征集维度较多(如大于1000维)时，避免运算时长过长(如大于30分钟)，提高运行速度，得到对预测目标标签更有显著性的客户数据特征。

摘要： 本发明提出了一种基于多特征融合与检测特征集成的违法车辆检索方法。所述违法车辆检索方法包括：图像分割；使用卷积神经网络对图像进行车辆检测与整体特征提取；计算每辆车的灰度直方图特征；对图像中的车辆进行筛选；计算目标违法相似车辆的包络框中点；判断当前车辆是否为目标违法车辆。本发明通过深度学习实现对车辆的目标检测与特征提取，并且通过多特征融合进行车辆筛选，再结合车辆行驶轨迹对车辆进行检索，能够准确的检索出目标违法车辆，检索效率及准确率高。

摘要： 本发明公开了一种通过特征集合降维的关键词/序列提取方法，包括对文本集合处理，获取特征集合；获取特征集合的向量表示；对特征集合降维，得到降维后的特征集合及特征集合与降维后的特征集合之间的映射关系；关键词/序列提取。本发明不仅可以提高关键词/序列的提取质量，并降低在海量数据的关键词/序列提取模型训练过程中向量计算所需的算力和内存开销，其中的降维算法模块也可以很好的应用到高维(相似性无法一次性计算得出)特征集合的降维。

摘要： 根据与基因表达相关联的序列特征，通过接收基因序列数据来分类基因序列，确定基因序列特征集，根据机器学习模型确定针对基因序列特征集的第一分类，根据机器学习模型针对基因序列定义与第一分类相关联的因果特征集，更改针对基因序列的因果特征集而产生更改的因果特征集，根据机器学习模型确定针对更改的因果特征集的第二分类，其中第二分类不同于第一分类，并且定义目标特征集，其中目标特征包括更改的因果特征集的因果特征。

摘要： 本发明涉及一种基于特征集成学习的土壤厚度类型预测方法，有效地利用了影响土壤厚度变化的环境变量来构建预测模型，通过最优环境变量集合的筛选，构建连续型土壤厚度集成预测模型、土壤深度区间集成预测模型，并最终获得覆盖目标区域的土壤厚度区间空间分布，比传统的空间插值技术具有更高的预测精度，在未来面向山地区域或偏远地区缺乏足够多土壤厚度观测数据时，本发明能够降低土壤厚度观测点的数量需求，在保证土壤厚度空间分布预测精度的同时节约野外调查成本。

摘要： 一种用于识别与筛分不同形态特征集料颗粒的模块化设备，包括输料系统、筛分系统、传输系统、3D激光扫描系统、图像采集与处理系统、集料筛选系统，筛分系统首先筛分、归类不同粒径的集料，结合输料系统和传输系统分批输送同一粒径的集料颗粒，其次利用3D激光扫描系统和图像采集与处理系统获取集料颗粒形态特征参数，最后集料筛选系统将同一粒径不同形状的集料颗粒，投入不同的储料箱中。本实用新型3D激光扫描系统、图像采集与处理系统和集料筛选系统各有两套，二次识别、筛分不同形状的集料颗粒，用于沥青混合料路面施工现场，可以提高筛选不同形状集料颗粒的效率与精度，以提高沥青路面施工的效率与质量。