辅助信息

摘要： 零样本分类算法旨在解决样本极少甚至缺失类别情况下的分类问题。随着深度学习的发展,生成模型在零样本分类中的应用取得了一定的突破,通过生成缺失类别的图像,将零样本图像分类转化为传统的基于监督学习的图像分类问题,但生成图像的质量不稳定,如细节缺失、颜色失真等,影响图像分类准确性。为此,提出一种融合变分自编码(variational auto-encoder,VAE)和分阶段生成对抗网络(stack generative adversarial networks,StackGAN)的零样本图像分类方法,基于VAE/GAN模型引入StackGAN,用于生成缺失类别的数据,同时使用深度学习方法训练并获取各类别的句向量作为辅助信息,构建新的生成模型stc-CLS-VAEStackGAN,提高生成图像的质量,进而提高零样本图像分类准确性。在公用数据集上进行对比实验,实验结果验证了本文方法的有效性与优越性。

摘要： 目的 研究移动端数字阅读场景下,中老年用户对不同颜色字体的最小可辨识字号,为移动应用的适老化设计升级提供参照标准。方法 通过实验法,分析主流资讯类APP中4种典型灰度颜色——弱黑(1F1F1F)、深灰(525252)、灰色(858585)、浅灰(B8B8B8)能够让95%以上50~70岁中老年用户辨识的最小字号。结果 对于中老年用户,弱黑、深灰、灰色、浅灰在移动端数字阅读时的最小可辨识字号分别为7.17 pt、7.17 pt、8.19 pt、9.21 pt,浅灰色字辨识难度显著高于其他3种颜色。结论 设计及开发人员应慎重在中老年移动互联网应用中使用浅灰及更淡的颜色。易读的弱黑、深灰色的最小可辨识字号均为7.17 pt,该值可作为移动端数字阅读辅助信息场景(如系统设置、功能按钮、标签)的最小字号阈值。

摘要： 多传感器信息融合是敌我识别系统对民用或中立目标进行有效识别的手段,其中空管监视的信息是最重要的辅助信息。本文重点对空管协作监视的优点、限制条件和在敌我识别系统中应用需求进行梳理和分析,并对应用前景进行展望。1多属性识别需求根据航空数据显示,由于敌我识别系统未能有效识别到民用飞机,现今为止被误攻击而造成的损失及人员伤亡数据巨大,这不仅会产生严重的人道危机,改变民意和舆论走势,引发事态发生逆转,甚至影响当时的政治格局。

摘要： 在分层抽样调查中,辅助信息的有效利用,能够促进调查数据精度的提升与抽样成本的降低。本文以包头市青山区公路运输量抽样调查为实例,利用实例探讨辅助信息在这次调查方案设计、调查作业的实施以及抽样估计量构造中的应用,研究分层抽样中辅助信息降低调查费用,节约调查成本,改善数据精度的作用。同时,对抽样调查中发挥辅助信息改善分层抽样效果提出了建议,主要是提高数据的真实有效性、完善数据库建设、促进辅助信息的开发利用三方面。

摘要： 协同过滤已成功用于为用户提供个性化的产品和服务,然而它面临数据稀疏和冷启动的问题。一种解决方案是结合辅助信息,另一种是从相关领域学习知识。综合考虑了这两个方面,提出一种深度融合辅助信息的跨域推荐算法CICDR,它集成了集体矩阵分解和深度迁移学习。该算法通过Semi-SDAE和矩阵分解(MF)在源域和目标域中进行建模,学习评分信息和辅助信息中的有效特征向量,并利用用户的隐式反馈信息来做出更准确的推荐。通过这种方式,在两个领域中学习到的用户和项目潜在因素为推荐保留了更多的语义信息。通过非完备正交非负矩阵三分解(IONMTF)产生桥接两个相关领域的公共潜在因素,以缓解目标域中的冷启动和数据稀疏问题。在三个真实数据集上与四种经典算法进行对比,验证了提出算法的有效性,进一步提高了推荐精度和用户满意度。

摘要： 利用经验似然结合辅助信息的方法来改进右删失数据下部分线性分位数回归模型的参数估计,通过数值模拟在不同的右删失数据和不同的未知非参数函数下,比较了传统部分线性分位数回归方法和带辅助信息的部分线性分位数回归方法的估计结果的均方误差,进而证明了利用经验似然方法结合辅助信息的部分线性分位数回归方法更有效.

摘要： 为高效利用推荐系统中用户和物品的交互历史和辅助信息,提出一种改进的协同过滤推荐算法.利用半自动编码器对用户和物品的辅助信息进行特征提取,将提取出的特征映射到矩阵分解模型中,通过反向传播算法实现半自动编码器与矩阵分解模型的联合更新以提升推荐效果.在MovieLens-100K和Book-Crossing公开数据集上的实验结果表明,与融合偏置的奇异值分解、概率矩阵分解等传统推荐算法相比,该算法具有更低的均方根误差和更好的推荐性能.

摘要： 本文考虑对数变换的逻辑模型以刻画不同的违约概率曲线,研究如何将辅助信息加入到模型的估计中以提高违约估计的稳定性和效率.通过非参数经验似然,提出模型参数统计推断方法,并推导估计的相合性和渐近正态性.从理论上证明添加了辅助信息的估计的有效性,并且模拟表明该方法能够很好地提升估计的效率,另外也通过模拟讨论辅助信息的影响.将所提出的方法应用于ST (special treatment)股票的数据,实证结果表明,加入了辅助信息的参数估计更加有效.

摘要： 耕地土壤有机质与耕地质量息息相关,其空间分布受人为因素和自然因素的双重影响.为提高空间插值模型预测精度,以福建省漳州市华安县为例,采用结合坡度、海拔高度、土地利用辅助信息的空间插值技术,探究最适合该区域的空间插值模型.结果表明:华安县耕地土壤有机质平均含量23.5 g/kg,属中等水平,变异系数为30.8％,属中等性变异,块金系数为55.1％,表明人为因素和自然因素对土壤有机质的空间变异的影响作用相当.结合土地利用类型的克里金插值模型精度最高,结合海拔高度的空间插值次之,结合辅助信息的空间插值与普通克里金插值相比,预测值和实测值的相关系数明显提升,均方根误差有不同程度的下降.

摘要： 对于单属性推荐系统,矩阵分解是广泛使用的方法之一,但对于包含多个不同属性的多属性推荐系统而言,矩阵分解方法效果存在局限性.目前已经开发了张量分解方法,以通过处理三维(3D)用户项目属性评分来学习多属性推荐系统中的预测模型.但是,它们在实际应用中会遇到数据稀疏和数据污染的问题.为了克服这些问题,该文提出了一种将深度表示学习和张量因子分解相结合的对抗性深度张量因子分解模型(adversarial deep tensor factorization,ADTF)的通用体系结构,其中嵌入了辅助信息以有效补偿张量稀疏性,并且采用了对抗性学习以增强模型的鲁棒性.通过结合对抗性堆叠降噪自动编码器(adversarial stacked denoising autoencoder,ASDAE)和CANDECOMP/PARAFAC(CP)张量因子分解来展示ADTF架构的实例化案例,其中用户和商品的额外信息都与稀疏的多属性评分紧密结合,而对抗性训练则是用于学习有效的潜在因子向量.在三个真实数据集上的实验结果表明,该ADTF方案优于多属性评分预测的基准方法.

摘要： 土壤属性空间预测和制图是对环境生态资源进行评估的重要方法.近年来,众多学者基于回归克里格(Regression Kriging,RK)的思想使用辅助信息来提高土壤属性空间预测的精度.这些方法虽然取得了较好的效果但无法克服RK存在的缺点:1)当辅助信息值不能有效代表或仅能部分代表土壤属性的特征空间时,回归模型和空间预测的效果会较差;2)RK在未观测到辅助信息值的地方失效;3)范畴变量不能很好得被作为辅助变量。rn 通过方差分析和相关性分析，确定土壤类型和土壤质地这两种范畴变量和高程、坡度、地形起伏度、坡度变率以及河流动能指数这五种地形因子与全氮含量有显著正相关关系，利用这七种辅助变量进行RKPC的计算。实践证明，RKPC的精度要高于OK以及RK，说明该方法能有效地综合利用连续型和范畴型辅助变量以提高空间预测精度。

摘要： 本文将脏纸编码的基本思想与基于归一化相关检测器的鲁棒性嵌入算法相结合,提出了一种含辅助信息嵌入并且使用归一化相关检测的脏纸编码水印嵌入算法.该算法初步验证了将脏纸编码的思想应用于数字水印系统可以更好的解决水印的不可见性与鲁棒性之间的矛盾.

摘要： 台风强度变化有3个主要的影响因素;台风本身动力结构、大气动力条件与海洋提供的热力条件;本文尝试由因特网能搜寻到的卫星反演相关产品,寻找可辅助预报员作决策时的参考信息,分别以CIMMS网页提供的风场及NOAA网页提供的上层海洋热力结构,来了解台风所在位置的大气动力条件及海洋提供的热力条件.藉由统计2012年西北太平洋上的台风,判别其行经路径的海洋冷暖涡分布与垂直风切场是否有利于台风的发展或是维持原有强度,并与卫星中心依Dvorak方法分析的台风强度(T-No)变化作比对,看简单由两张图来整合台风所在环境的动力与热力条件,是否能提供预报员有参考价值的信息.结果显示,单由上层海洋热力结构来分析,推断台风强度变化趋势的成功率就达五成以上,但与实际变化趋势相反的事件也有将近两成;若同时考虑台风所处环境的大气动力条件,则成功率可提升到七成以上,虽然判定的强度变化趋势与实际完全相反的情况也有所下降,却仍占了总个案数的一成多;因此,其他辅助判断指引的加入,以及如何减少误判的情况,将是未来值得更进一步深入探讨及研究的课题。

摘要： 台风强度变化有3个主要的影响因素;台风本身动力结构、大气动力条件与海洋提供的热力条件;本文尝试由因特网能搜寻到的卫星反演相关产品,寻找可辅助预报员作决策时的参考信息,分别以CIMMS网页提供的风场及NOAA网页提供的上层海洋热力结构,来了解台风所在位置的大气动力条件及海洋提供的热力条件.藉由统计2012年西北太平洋上的台风,判别其行经路径的海洋冷暖涡分布与垂直风切场是否有利于台风的发展或是维持原有强度,并与卫星中心依Dvorak方法分析的台风强度(T-No)变化作比对,看简单由两张图来整合台风所在环境的动力与热力条件,是否能提供预报员有参考价值的信息.结果显示,单由上层海洋热力结构来分析,推断台风强度变化趋势的成功率就达五成以上,但与实际变化趋势相反的事件也有将近两成;若同时考虑台风所处环境的大气动力条件,则成功率可提升到七成以上,虽然判定的强度变化趋势与实际完全相反的情况也有所下降,却仍占了总个案数的一成多;因此,其他辅助判断指引的加入,以及如何减少误判的情况,将是未来值得更进一步深入探讨及研究的课题。

摘要： 台风强度变化有3个主要的影响因素;台风本身动力结构、大气动力条件与海洋提供的热力条件;本文尝试由因特网能搜寻到的卫星反演相关产品,寻找可辅助预报员作决策时的参考信息,分别以CIMMS网页提供的风场及NOAA网页提供的上层海洋热力结构,来了解台风所在位置的大气动力条件及海洋提供的热力条件.藉由统计2012年西北太平洋上的台风,判别其行经路径的海洋冷暖涡分布与垂直风切场是否有利于台风的发展或是维持原有强度,并与卫星中心依Dvorak方法分析的台风强度(T-No)变化作比对,看简单由两张图来整合台风所在环境的动力与热力条件,是否能提供预报员有参考价值的信息.结果显示,单由上层海洋热力结构来分析,推断台风强度变化趋势的成功率就达五成以上,但与实际变化趋势相反的事件也有将近两成;若同时考虑台风所处环境的大气动力条件,则成功率可提升到七成以上,虽然判定的强度变化趋势与实际完全相反的情况也有所下降,却仍占了总个案数的一成多;因此,其他辅助判断指引的加入,以及如何减少误判的情况,将是未来值得更进一步深入探讨及研究的课题。

摘要： 台风强度变化有3个主要的影响因素;台风本身动力结构、大气动力条件与海洋提供的热力条件;本文尝试由因特网能搜寻到的卫星反演相关产品,寻找可辅助预报员作决策时的参考信息,分别以CIMMS网页提供的风场及NOAA网页提供的上层海洋热力结构,来了解台风所在位置的大气动力条件及海洋提供的热力条件.藉由统计2012年西北太平洋上的台风,判别其行经路径的海洋冷暖涡分布与垂直风切场是否有利于台风的发展或是维持原有强度,并与卫星中心依Dvorak方法分析的台风强度(T-No)变化作比对,看简单由两张图来整合台风所在环境的动力与热力条件,是否能提供预报员有参考价值的信息.结果显示,单由上层海洋热力结构来分析,推断台风强度变化趋势的成功率就达五成以上,但与实际变化趋势相反的事件也有将近两成;若同时考虑台风所处环境的大气动力条件,则成功率可提升到七成以上,虽然判定的强度变化趋势与实际完全相反的情况也有所下降,却仍占了总个案数的一成多;因此,其他辅助判断指引的加入,以及如何减少误判的情况,将是未来值得更进一步深入探讨及研究的课题。

摘要： 本发明的技术课题是提供一种简易且低成本、并且输入精度及输入效率极高、不挑选安装对象的信息输入辅助薄板及信息处理系统。本发明的信息输入辅助薄板是由具有反射从一个侧面发出的红外线的同时透过可见光特性的红外线反射层，和设置于上述红外线反射层的一个侧面、为了识别各种多媒质信息输出与/或操作指示、将以通过点阵密码生成算法生成的由红外线吸收特性材料所形成的点按一定规则排列的点阵图形层构成的信息输入辅助薄板。

摘要： 危险信息通知系统(10)是生成提供给车辆的驾驶员的危险信息(70)的系统。服务器装置(20)的存储部(23)存储表示地理上的位置和在该位置上过去发生过的危险事件的危险报告(50)。服务器装置(20)的控制部(21)从存储于存储部(23)的危险报告(50)中，提取在与车辆的速度对应的面积的地理范围内发生过的危险事件的信息，集约提取出的信息而生成危险信息(70)。将该危险信息(70)经由网络(30)从服务器装置(20)发送给车载装置(40)，利用信息提示部(46)输出。

摘要： 一种ECO驾驶辅助装置(1)通过显示对应于车辆驾驶状态而变动的相对于判断阈值的状态来报告车辆的驾驶操作的ECO度。该装置包括动力系统ECU(10)和仪表ECU(20)，该动力系统ECU(10)基于车辆的驾驶状态计算判断阈值和表示相对于判断阈值的比值的ECO驾驶状态量，该仪表ECU(20)基于从动力系统ECU(10)传输的信息指示ECO驾驶状态量。动力系统ECU(10)向仪表ECU(20)传输ECO驾驶状态量。

摘要： 本发明的技术课题是提供一种简易且低成本、并且输入精度及输入效率极高、不挑选安装对象的信息输入辅助薄板及信息处理系统。本发明的信息输入辅助薄板是由具有反射从一个侧面发出的红外线的同时透过可见光特性的红外线反射层，和设置于上述红外线反射层的一个侧面、为了识别各种多媒质信息输出与/或操作指示、将以通过点阵密码生成算法生成的由红外线吸收特性材料所形成的点按一定规则排列的点阵图形层构成的信息输入辅助薄板。

摘要： 提供能确认生物信息测定効率且辅助生物信息有效测定的生物信息测定辅助装置、生物信息测定装置、生物信息测定辅助方法和生物信息测定辅助程序。生物信息测定装置(1)的系统控制部(11)根据存储生物信息算出结果信息和脉搏波检测结果信息的存储介质(13)的生物信息算出结果信息和脉搏波检测结果信息，生成并通知表示生物信息算出结果信息所含的生物信息的测定効率的测定効率信息，生物信息算出结果信息是表示根据从生物体检测的每次搏动的脉搏波算出生物信息的生物信息算出部(11A)的生物信息算出结果的信息，至少包括所述生物信息，脉搏波检测结果信息表示为了算出生物信息算出结果信息所含的生物信息而进行的脉搏波检测处理的结果。

摘要： 本发明提供即使是经验少的照护实施人员也能够进行用于实现照护对象的愿望的照护规划的制作或照护的实施的照护辅助系统。照护辅助装置100输入照护对象的愿望，基于目标信息表420显示用于实现所输入的愿望的目标的候补，从所显示的目标中输入其中任意一个，基于课题信息表440显示达成所输入的目标基础上的一个或多个课题，从所显示的课题中输入其中任意一个，在存储装置42中登记包含照护对象的姓名、所输入的愿望、目标及课题在内的照护管理信息。而且，基于存储装置42的照护管理信息，对每个照护对象显示姓名、愿望、目标及课题。

摘要： 本发明的目的在于提供一种能向驾驶员呈现有效的注意信息的驾驶辅助信息生成装置、驾驶辅助信息生成方法、驾驶辅助装置、及驾驶辅助方法。本发明所涉及的驾驶辅助信息生成装置包括：车辆信息收集部，该车辆信息收集部收集包含表示车辆在预先确定的道路的区间内行驶时的行驶轨迹的行驶轨迹信息在内的车辆信息；以及要注意信息生成部，该要注意信息生成部基于由车辆信息收集部收集到的车辆信息，生成车辆的驾驶员在区间内行驶时要注意的信息即要注意信息，要注意信息生成部基于车辆的行驶偏差来生成要注意信息。

摘要： 本发明的目的在于提供一种能向驾驶员呈现有效的注意信息的驾驶辅助信息生成装置、驾驶辅助信息生成方法、驾驶辅助装置、及驾驶辅助方法。本发明所涉及的驾驶辅助信息生成装置包括：车辆信息收集部，该车辆信息收集部收集包含表示车辆在预先确定的道路的区间内行驶时的行驶轨迹的行驶轨迹信息在内的车辆信息；以及要注意信息生成部，该要注意信息生成部基于由车辆信息收集部收集到的车辆信息，生成车辆的驾驶员在区间内行驶时要注意的信息即要注意信息。

摘要： 本技术的目的在于提供一种用于高精度地判定认知功能障碍、认知功能下降或它们中的任一者的风险的技术。本技术提供一种判定辅助信息生成方法，其包括以下工序：指标值计算工序，基于源自人的生物体试样中包含的2种以上的生物标记物的量，来计算(I)表示所述人是否患有认知功能障碍或认知功能下降的第一指标值、和(II)表示所述人的认知功能障碍或认知功能下降的发展程度的第二指标值；以及辅助信息生成工序，基于所述第一指标值和所述第二指标值，来生成用于辅助判定认知功能障碍、认知功能下降或它们中的任一者的风险的信息。

摘要： 本申请公开了一种辅助信息处理方法、辅助信息发送方法及相关设备，属于通信技术领域。该方法包括：接收物理小区标识PCI范围信息，所述PCI范围信息包括PCI范围和所述PCI范围对应的网络信息；根据所述网络信息，确定所述PCI范围对应的网络；其中，所述网络信息包括网络索引或网络标识。本申请实施例解决了由于小区测量导致的终端电能损耗较大的问题。