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后驗概率改進Fisher向量的高性能圖像檢索算法

提出了一種高性能的圖像檢索方法，結合紋理分類和改進的Fisher向量實現圖像檢索。首先，將圖像劃分為互不重疊的圖像子塊，對每一圖像子塊依據紋理復雜度進行分類，對不同類別的圖像子塊提取不同的特征。其次，采用基于后驗概率改進的Fisher向量進行特征編碼，依據乘積量化和非對稱距離計算方法，分段計算兩特征向量之間的距離，快速求取相似度指標，據此進行圖像檢索。在Holidays數據集上進行圖像檢索的實驗結果表明，該方法的查準率和召回率高，且耗費的查詢時間少。

發(fā)表于：11/14/2017

西部數據發(fā)布首款移動固態(tài)硬盤高速移動固態(tài)硬盤 - my passport? SSD 以精美而小巧的設計為用戶提供強大性能

2017年11月13日–北京，存儲解決方案提供商西部數據公司 (NASDAQ: WDC)日前宣布推出旗下運行速度更快的WD®品牌移動固態(tài)硬盤My Passport? SSD。新款My Passport? SSD擁有極快的讀寫速度和優(yōu)美的外型設計，為西部數據公司領先的存儲硬盤產品。新款My Passport? SSD可說專為大文件使用者和科技愛好者設計，將卓越的讀寫速度和便攜性的巧妙結合用于海量檔案的管理。

發(fā)表于：11/14/2017

Intel PSG 2017全國教師會議勝利閉幕

日前，Intel PSG 2017全國高校教師會議在美麗的三亞成功召開，來自英國的學術界代表、超過100 位國內外頂尖高校的專家學者、英特爾技術專家一起交流并分享了當今前沿技術與英特爾創(chuàng)新技術成果、人才培養(yǎng)和教學科研創(chuàng)新等方面的真知灼見，共同探索產學研合作新途徑。《電子技術應用》全媒體傳播平臺受邀參加了本屆盛會，與老朋友回顧合作歷程，與新朋友暢談技術趨勢，筑夢更廣闊的未來。

發(fā)表于：10/25/2017

結合本征分解和抽樣學習的快速SVM分類器

為了提高經典支持向量機（SVM）分類器的運算效率，提出一種改進的快速SVM分類器。針對低維空間向高維空間變換時核矩陣運算效率低的問題，采用本征分解方法對核矩陣進行降維處理，得到核矩陣的近似表示；同時，對訓練子集進行劃分，隨機抽樣訓練樣本進行學習，進一步提高SVM分類器的運算效率。圖像分類實驗結果表明，改進的SVM分類器不僅分類正確率高于經典SVM、隨機森林和神經網絡分類器，而且訓練耗時最少，平均分類耗時也低于經典SVM分類器。

發(fā)表于：10/23/2017

人工智能下棋已不新鮮，未來還要當一名優(yōu)秀“寫手”？

現在人工智能的寫作也在快速發(fā)展，一些簡單的新聞以及文稿如今已經不弱于一般人的寫作。

發(fā)表于：10/23/2017

拳打AlphaLee，腳踢AlphaMaster，全新AlphaZero實現自我學習

柯潔稱：“一個純凈、純粹自我學習的alphago是最強的...對于alphago的自我進步來講...人類太多余了。”

發(fā)表于：10/20/2017

基于MapReduce的并行抽樣路徑K-匿名隱私保護算法

K-匿名算法及現存K-匿名改進算法大多使用犧牲時間效率降低發(fā)布數據信息損失量的方法實現數據的匿名化，但隨著數據量的急劇增長，傳統的數據匿名化方法已不適用于對較大數據的處理。針對K-匿名算法在單機執(zhí)行過程中產生大量頻繁項集和重復搜索數據表的缺點，將MapReduce模型引入到抽樣泛化路徑K-匿名算法中對其進行優(yōu)化。該方法兼具MapReduce及抽樣泛化算法的優(yōu)點，高效分布式匿名化數據集，降低發(fā)布數據集信息損失量，提高數據的可用性。實驗結果表明：當數據量較大時，該優(yōu)化算法在時間效率及數據精度方面有顯著提高。

發(fā)表于：10/20/2017

基于FPGA的LMS自適應濾波器設計

提出一種基于LMS（Least Mean Square）自適應算法的濾波方法，介紹該方法在低頻信號濾波上的應用及在FPGA平臺上實現。傳統數字濾波器FIR、IIR濾波器針對不同的系統和干擾信號，其濾波參數不固定。因此，在窄帶信號的濾波處理中，傳統濾波器對信號濾波降噪的效果往往受到衰減增益限制。提出的方法先以CORDIC(Coordinate Rotation Digital Computer)算法產生的正弦信號來調制采樣信號，根據采樣信號與基準信號誤差使其權向量沿負梯度方向終止于維納解。該方法在類直流輸入及帶寬窄的情況下仍能有效過濾高頻噪聲，讀取低檢測信號幅值。理論分析和實驗結果表明,與傳統濾波方法對比，該濾波方法在處理窄帶信號的濾波上更具有優(yōu)勢。

發(fā)表于：10/17/2017

基于跨平臺的實時數據處理系統的設計

設計實現了一款實時數據處理系統，是SCADA（數據采集與監(jiān)視控制系統）的數據核心。在基于國產軟硬件平臺的基礎上，采用跨平臺的架構設計，介紹了實時數據處理系統的功能及設計實現。該實時數據處理系統采用在共享內存中創(chuàng)建多個隊列的方式存放輸入和輸出的數據，既方便多個進程同時存取數據，又保證了數據處理的實時性。

發(fā)表于：10/16/2017

結合改進編輯距離與SVM的圖像分類方法

提出了一種圖像分類方法，結合圖像的多尺度字符串表示以及改進的編輯距離和SVM分類器進行圖像分類。首先，對圖像進行多尺度分塊，提取各個歸一化圖像子塊上的方向梯度直方圖特征，并將生成的多尺度特征向量用多個字符串進行表示；然后，提出融合編輯操作，改進字符串的編輯距離，通過計算兩幅圖像對應的兩組字符串之間的改進編輯距離來測量兩幅圖像的相似度；最后，采用改進的編輯距離計算徑向基函數，進行改進的SVM分類。實驗結果表明，該方法的分類正確率高，且平均分類耗時少。

發(fā)表于：9/14/2017

基于KELM決策融合的語音情感識別

針對語音情感信號的復雜性和單一分類器識別的局限性，提出一種核函數極限學習機（KELM）決策融合的方法用于語音情感識別。首先對語音信號提取不同的特征，并訓練相應的基分類器，同時將輸出轉化為概率型輸出；然后利用測試集在基分類器的輸出概率值計算自適應動態(tài)權值；最后對各基分類器的輸出進行線性加權融合得到最終的分類結果。利用該方法對柏林語音庫中4種情感進行識別，實驗結果表明，提出的融合KELM方法優(yōu)于常用的單分類器以及多分類器融合方法，有效地提高了語音情感識別系統的性能。

發(fā)表于：9/14/2017

基于基元自相關圖和結構元直方圖的圖像檢索

發(fā)表于：9/13/2017

AMD拉著百度一起搞ROCm軟件平臺優(yōu)化，英偉達這下要肝顫了

AMD與百度合作優(yōu)化百度數據中心上的軟件，這將會縮小和英偉達的差距；AMD的這一舉措是積極的，因為它將加強AMD的開源ROC1.6軟件平臺；AMD已經與百度聯手在百度的數據中心上針對其Radeon Instinct GPU優(yōu)化軟件。最終，AMD的開源ROC1.6軟件平臺將會更好地與英偉達的CUDA GPU計算軟件平臺競爭。

發(fā)表于：9/13/2017

機器人解決法律糾紛，人工智能怎么做到的？

“小崇”機器人，是由經驗豐富的一線法官和專業(yè)信息技術公司共同參與，經過半年多時間，以2800萬案例數據構建的法律大數據平臺。

發(fā)表于：9/11/2017

語音助手成了黑客助手，設備能夠聽到超聲波？

設備安全問題確實不讓人省心，近日研究人員又發(fā)現了新漏洞，他們居然利用人耳聽不到的音頻劫持了語音助手。看來，Siri和Alexa等產品可不只是聽你的命令。

發(fā)表于：9/11/2017