黄埔同学会

摘要： 1926年5月24日,蒋介石"为忠实于中国国民党并求其精神与意志统一,以促进国民革命之完成和三民主义之实现",授命组织黄埔同学会筹备委员会。6月27日,黄埔同学会正式成立。这引起旧军人的不平,1927年就酝酿加强北洋时期的四校同学会,以与黄埔同学会抗衡。1930年11月,蒋介石先令黄埔同学会解散,迫使加强四校同学会的企图胎死腹中。一个月后,12月12日蒋介石成立中央军校毕业生调查科,以这一名称实际上恢复了"黄埔同学会"。1935年9月19日,蒋介石将中央军校毕业生调查科.

摘要： 5月13日下午,全国台联会长黄志贤在机关会见了青海省委统战部部务委员、省侨联、省台联、省黄埔同学会党组书记高永英,青海省侨联副秘书长朱英霞一行。全国台联机关党委专职副书记兼办公室主任黄京华参加会见。

摘要： 本文对黄埔同学会和中央各军事学校毕业生调查处的作用和历史定位进行了分析和探讨。认为它们是全方位掌控和护佑中央各军校毕业生群体的机构，是国民革命军的人才储存库和供给源，是国民革命军传承黄埔精神的保证，也是国民党派系斗争的参与者，同时是黄埔系形成的有力推手，及黄埔系萌生和形成的主要标志之一，更是“黄埔系”核心结构的重要一环。

摘要： 抗日英雄周复（1900-1943）,字旭人,江西临川县人,1924年考入黄埔军校第三期,曾参加国民党讨伐陈炯明的东征。1927年,被任命为黄埔军校入伍生部政治部秘书,兼总政治部《三民周报》编辑、黄埔同学会宣传科长。1929年,改任军校政治部秘书。1931年东渡日本,入日本陆军士官学校就读,后转入日本明治大学。1932年＂一·二八＂淞沪抗战爆发后回国,参与组建蓝衣社。卢沟桥事变爆发后,积极投身抗战。

摘要： 他集众多光环于一身，国家一级建造师，中国民盟成员，吉林大学工程硕士，长春市绿园区人大常委，吉林省安徽商会创会会长，吉林省民盟企业副主委，吉林大学商学院客座教授，吉林省黄埔同学会后代亲友会副会长，北京同仁堂（长春）参茸有限责任公司总经理，长春昆仑建设股份有限公司董事长他对事业追求孜孜不倦他看重事业的平台，可以让他挥洒才智、释放大爱、升华价值。

摘要： 郑以淼，黄埔同学会绍兴分会会长，虽说已有99岁高龄，依然身体硬朗。他一生坎坷，但话语平和，令听者感慨万分。以下是2016年3月22日，老人的口述记录：

摘要： 近日，自治区党委统战部组织召开统一战线学习中共十八届五中全会精神专题报告会。自治区各民主党派、工商联、无党派代表人士、民族宗教界代表人士、非公有制经济代表人士和自治区政府参事室、文史馆、自治区台办、侨联、台联、黄埔同学会以及自治区统战系统单位干部150余人，通过观看中央宣讲团在内蒙古的宣讲报告录像，认真学习了中共十八届五中全会精神。

摘要： 记者：黄埔军校内部成立过什么组织，开展过哪些活动？陈宇：黄埔军校在建校初期，主要分别成立有中国国民党特别党部和中国共产党特别支部。前者是公开选举的，后者则是半公开、秘密的。以这两个党组织为依托，还成立有中国青年军人联合会和孙文主义学会，以及后来由蒋介石亲自担任会长的黄埔同学会。

摘要： 金传世，1916年12月出生，汉族，浙江省安吉县人，现居安徽省芜湖市。现为中国书法艺术家协会顾问、吴昌硕书法研究会顾问、芜湖市黄埔同学会理事，民革安徽省优秀党员，美国华盛顿中国和平统一促进会高级顾问。

摘要： 侨居美国的全国政协常委、中国黄埔同学会副会长宋希濂,在60多年的政治、军事生涯中,曾多次面见过周恩来同志。其中最重要的有三次。从时间上说,有的见面正处于中国历史即将发生或已经发生转折的时期,读者可以从宋希濂三见周恩来中感受到。

摘要： 本发明公开了一种基于云服务器的智慧同学会场馆设计服务系统，包括云端服务层、场馆系统服务层和远程管理客户端，云端服务层与场馆系统服务层之间实现无线双向连接，场馆系统服务层与远程管理客户端实现无线双向连接，云端服务层和远程管理客户端实现无线双向连接，本发明涉及场馆设计技术领域。该基于云服务器的智慧同学会场馆设计服务系统，可实现通过采用云服务器对场馆内的人员进行全面的管理，达到了节约场馆设计服务管理成本的目的，实现了只需安排较少场馆管理人员，即可对整个场馆进行远程无线管理，无需安排大量的安保人员进行场馆的人员入场和人员流动管理，使整个场馆的管理更加全面，可节省大量的人力物力。

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。

摘要： 本实用新型涉及一种带U盘的同学会纪念卡。所述带U盘的同学会纪念卡包括同学会纪念卡本体，所述同学会纪念卡本体上具有写有同学基本信息的区域，所述同学会纪念卡本体的内部固定有U盘本体，所述U盘本体上通过导线电连接有USB接口，所述同学会纪念卡本体上具有一用于放置USB接口的凹槽。本实用新型带U盘的同学会纪念卡将最常用的同学会纪念卡和U盘结合在一起，最大限度地满足人们使用的需要，且方便携带同时也避免U盘的丢落，当使用时只需将USB接口从凹槽内取出就可以进行数据传输，且U盘内可以存储一些同学的相关资料。