离网型风光互补发电系统是一种合理配置新能源的独立电源系统,由于自然界中风能、太阳能出现的不可预测性,以及负载、储能状态的随机性,提出一种基于风光互补发电系统多模态能量流的分析法,研究了各模态及模态间转化特性,给出了四种典型状态下风光互补发电系统的能量控制及管理。采用闭环电压控制使风力发电通道和光伏发电通道输出电压恒定,为用电设备和储能元件提供安全可靠的电能。通过MATLAB/Simulink软件对离网型风光互补发电系统多模态能量控制进行了仿真,结果表明离网型风光互补发电系统工作可靠,验证了多模态分析法的有

单模态和跨模态检索任务 依存关系 我们建议对以下软件包使用Anaconda：Python 2.7， （> 0.1.12）， （> 1.12.1）， 朋克句子分词器： import nltk nltk . download () > d punkt 下载资料 在此示例中，我们使用MSCOCO图像标题作为数据集，对于单个模型（图像或文本），您只能使用图像/文本作为训练数据，皮质模态检索与单个模态检索共享相同的框架。 您可以从MSCOCO图像字幕网站下载数据，或从和下载预先计算的图像功能。 要使用完整的图像编码器，请在，和从其原始来源下载图像。 wget http://www.cs.toronto.edu/~faghri/vsepp/vocab.tar wget http://www.cs.toronto.edu/~faghri/vsepp/data.tar wget http:/

浅谈信息化时代下的初中多模态英语教学.docx

基于知识表示学习的实体对齐方法是将多个知识图谱嵌入到低维语义空间,通过计算实体向量之间的相似度实现对齐.现有方法往往关注文本信息而忽视图像信息,导致图像中实体特征信息未得到有效利用.对此,提出一种基于联合知识表示学习的多模态实体对齐方法(ITMEA).该方法联合多模态(图像、文本)数据,采用TransE与TransD相结合的知识表示学习模型,使多模态数据能够嵌入到统一低维语义空间.在低维语义空间中迭代地学习已对齐多模态实体之间的关系,从而实现多模态数据的实体对齐.实验结果表明,ITMEA在WN18-IMG数据集中能够较好地实现多模态实体对齐.

在多媒体和数据应用程序快速扩展和驱动骨干网带宽需求量迅速增长的网络背景下,时分、波分、偏分复用技术与多级调制方式结合,使得大容量传输系统中单模光纤容量快速接近香农理论极限。空分复用(SDM)技术可以突破该限制,为未来光纤容量增长提供新的解决方案。通过讨论多芯光纤、少模/多模光纤和少模多芯光纤三种SDM技术方案,详细介绍了SDM光纤的研究进展及研究方法,同时对三种光纤方案进行对比,阐明了各种方案的优劣性。

matlab gui原始码 DOI： 通用DOI： 最新发布： 一般信息 matRad是用Matlab编写的用于放射治疗的开源治疗计划系统。 它支持针对多种形式的强度调制放射疗法的规划，并且旨在用于教育和研究目的。 它不适用于临床用途（另请参阅GPL许可中的无保修条款）。 源代码由位于德国海德堡的德国癌症研究中心（DKFZ）的开发团队以及世界各地的其他贡献者维护。 我们一直在寻找更多愿意帮助改进matRad的人。 不要犹豫和。 可以在项目页面上找到更多信息。 Wiki文档正在不断发展中。 入门 这是您第一次使用matRad吗？ 首先，通过下载或git克隆获取matRad的本地副本。 完成此操作后，建议您导航到Matlab中的文件夹并执行 matRad_rc 这将设置路径和配置，并告诉您当前版本。 然后，有3种选择可让您从matRad轻松开始。 选择一个或尝试每个。 选项1：使用GUI 要使用图形用户界面进行直观的工作流程，请输入 matRadGUI 在您的命令窗口中。 应该打开一个空的GUI。 单击工作流程部分中的* Load.mat数据按钮以加载患者。 设置计划和优化参数，计算剂量影

手势识别的目的是识别人体有意义的动作，在智能人机交互中至关重要。本文提出了一种基于三维卷积和卷积长短时记忆(LSTM)网络的多模态手势识别方法。该方法首先通过三维卷积神经网络学习手势的短期时空特征，然后在提取的短期时空特征的基础上，通过卷积LSTM网络学习长期时空特征。此外，我们评估了多模态数据之间的微调，我们发现，当没有预先训练的模型存在时，它可以被视为一种可选的技能，以防止过拟合。在ChaLearn LAP大规模孤立手势数据集(IsoGD)和Sheffield Kinect手势数据集(SKIG)上对该方法进行了验证。结果表明，该方法在IsoGD验证集上的识别准确率为51.02%，在SKIG验证集上的识别准确率为98.89%。 3d卷积，卷积LSTM，手势识别，多模态

-我们提出了一种基于多尺度和多模态深度学习的手势检测和定位方法。每一种视觉模式在特定的空间尺度上捕捉空间信息(比如上半身或手的运动)，整个系统在三个时间尺度上运行。我们技术的关键是一种培训策略，它利用以下几点:1)谨慎地初始化个体模式;ii)渐进融合，包括随机丢弃独立通道(称为ModDrop)，以学习交叉模态相关性，同时保持每个模态特定表示的唯一性。我们在“学习2014看人挑战赛”(ChaLearn 2014 Looking at People Challenge)的手势识别跟踪项目上展示了实验，在这个项目中，我们在17个团队中获得了第一名。在多个空间和时间尺度上融合多种模式可以显著提高识别率，使模型能够补偿单个分类器的误差以及单独通道中的噪声。此外，提出的ModDrop训练技术确保了分类器对一个或多个通道中的缺失信号的鲁棒性，从而从任意数量的可用模式中产生有意义的预测。此外，我们通过在相同的音频增强数据集上的实验，证明了所提出的融合方案对任意性质的模式的适用性。 手势识别，卷积神经网络，多模态学习，深度学习

通过多生物特征识别融合可以显著地改善系统的识别性能,在多生物特征识别中,匹配分数级融合最常用.现有的匹配分数级融合策略包括基于归一化的融合、基于密度的融合和基于分类器的融合.本文分析了这三种融合策略的优缺点,结合分数归一化和基于密度方法的优点,提出了一种新的基于信任度的融合策略.其中,信任度是以错误拒绝率和错误接受率为基础,既避免了直接求取某个匹配分数的后验概率,又能够刻画匹配分数的分布.将本文方法与几种有代表性的方法进行实验比较,结果表明,这种新融合模式可以有效地改进多生物特征识别系统的性能.

基于目标相关单元的家用服务机器人多模态语言理解模型_Target-dependent UNITER A Transformer-Based Multimodal Language Comprehension Model for Domestic Service Robots.pdf