时间：2020年8月25日，星期二（太平洋时区） 我们的体积捕获系统使用单个RGB网络摄像头实时捕获衣服完全覆盖的人体（包括背部）。 要求 Python 3.7 PyOpenGL 3.1.5（在Ubuntu中需要X服务器） 在1.4.0上测试 我们使用2个GeForce RTX 2080Ti GPU运行该演示，内存使用情况如下（GPU1约为3.4GB，GPU2约为9.7GB）： 注意：最后四个依赖项也由我们的团队开发，并且都处于活动维护状态。 如果您遇到有关这些工具的安装问题，建议您将问题提交到相应的存储库中。 （您无需在此处手动安装它们，因为它们包含在requirements.tx

在智能手机上使用递归神经网络（RNN），LSTM和Tensorflow进行人类活动识别 这是我硕士课程的项目，其中涉及使用无线传感器数据挖掘实验室（WISDM）的数据集为端到端系统构建机器学习模型，以使用智能手机加速度计，Tensorflow框架，递归神经网络预测人类的基本活动网络和多个长期短期存储单元（LSTM）堆栈，用于构建具有隐藏单元的深度网络。 训练模型后，将其保存并导出到android应用程序，并使用模型作为概念验证和UI界面进行预测，以使用文本语音API讲出结果。 处理： 清理并合并数据 根据模型要求，通过将每个序列活动的固定长度序列（200个）作为训练数据来进行数据预处理，以最大程度地提高模型的效率。 将数据分为训练（80％）和测试（20％）集。 通过堆叠带有2个完全连接的RNN的多层LSTM内存单元（这将解决消失的梯度问题）来构建一个深层网络。 使用Tensorflow框架构建整个模型，并创建占位符以供模型在端到端系统中访问。 创建最小化损失的损失函数，我们使用最小二乘误差（LSE）或L2范数，因为它将通过一个解决方案提供稳定的解决方案。 在整个训练期间，

超级人类ico图标汇集.

人类行为识别的目的是通过一系列的观察，对人类的动作类型、行为模式进行分析和识别，并使用自然语言等方式对其进行描述的计算机技术。由于人类行为的复杂性和多样性，往往识别出的结果是多样性的，并且连带着行为类型的概率输出的。随着信息技术的发展，各种移动设备和可穿戴设备正在以加速度的方式增长，其性能和嵌入的传感器也变的多样化，例如：高清相机、光传感器、陀螺仪传感器、加速度传感器、GPS以及温度传感器等。各种各样的传感器都在时刻的记录着使用者的信息，这些记录信息不仅可以用于用户位置的预测，也可以进行用户行为的识别等。本文使用了智能设备加速度传感器的数据，结合支持向量机的特性进行人类行为识别模型的设计和应用

大数据-算法-试论黑格尔费尔巴哈与现代人类学思维范式创生的逻辑关联.pdf

二进制MLG（MLVLG）日志文件转换器 解析和转换简单的工具， EFI Analytics (TunerStudio, MegaLogViewer)二进制日志文件（ .mlg ）到人类可读的格式，如： .csv分号（ ; ）分隔（ Virtual Dyno ，电子表格等） .json -JSON原始数据 .msl -ASCII格式（ TunerStudio ， MegaLogViewer ） 或者可以用作生成JS plain object的Node库。 注意事项 MLVLG还携带称为Marker的数据类型（用于指示特定事件的图形标记）。 它们将被剥离为.csv文件。 提供的二进制文

安全技术-网络信息-面向疾病分类的人类互作网络拓扑模块的功能同质性分析.pdf

这项工作提出了一种基于人类视觉系统（HVS）的数字图像水印鲁棒算法。 通过改变变换系数将水印嵌入到倾斜变换域中。 通过在基于 HVS 权重矩阵的选定位置嵌入水印图像，使用所提出的算法的水印图像的可感知性比基于 DCT 的算法 9 有所提高。 所提出的方法是鲁棒的，水印图像可以经受住许多图像攻击，如噪声、位平面去除、裁剪、直方图均衡、旋转和锐化。 结果与基于 DCT 的水印方法进行了比较，发现在水印图像的质量和抵御攻击的能力方面更胜一筹。 用于测试所提出算法的鲁棒性的指标是峰值信噪比（PSNR）和归一化互相关（NCC）。

基于人类需求的生态系统服务分类

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