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Automation_2011
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文章导读

    声音场景分类,旨在分类指定声音所发生的场景类别,比如火车站,餐馆,图书馆等。声音场景分类具有广泛的实际应用,如机器听觉、人机交互等。由于某些场景声音类似(如图书馆和办公室),或者在音频文件中两种或多种场景声音重叠,声音场景分类成为机器学习研究领域中一项具有挑战性的任务。近年来,手动设计的声音特征被成功应用于声音场景分类任务,如频率,能量,倒谱特征等。此外,基于傅立叶变换生成的时频图,通过深度学习方法提取的特征在声音场景分类任务中具有强有力的竞争力,尤其在大规模数据下时频图特征表现优于传统手动设计特征。然而,傅立叶变换下时频图的时间-频率分辨率固定,不能根据信号频率高低调整时间分辨率,成为声音信号识别任务的瓶颈。小波变换考虑海森伯格不确定性,通过局部化分析时间和频率,实

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量值溯源是通过一条具有规定不确定度的不间断的比较链,使测量结果或测量标准的值能够与规定的参考标准(通常是国家计量标准或国际计量基准)联系起来的特性。

复杂测量系统传统的量值溯源方式是利用高精度标准计量器具实现的。譬如,齿轮测量系统通常采用渐开线样板、螺旋线样板,来验证相关测量任务的正确性,利用球面样板,楔形样板等实现齿轮齿距、齿形、齿向的测量溯源。

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本期包括来自英国Cranfield University、加拿大University of Waterloo、中国科学院自动化研究所和中山大学的Dongpu Cao教授、陈龙教授和王飞跃教授撰写的基于视觉的道路检测综述,以及来自英国帝国理工大学、德国奥格斯堡大学Björn Schuller教授关于深度小波时频图特征在声音场景分类任务中的表现等研究进展。

欢迎阅览!

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(2018-04-09 17:28)

1.Internet of vehicles in big data era

Wenchao Xu Haibo Zhou Nan Cheng Feng Lyu Weisen Shi Jiayin Chen Xuemin ShenUniversity of Waterloo, Canada, Nanjing University, Shanghai Jiao Tong University, China

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导读:

工业革命约从1760年开始,到1840年左右已被视为第一次工业革命,其特点是蒸汽和机械动力代替人类和动物的肌肉力量。到19世纪初,人均收入用了800年时间翻了一番。自1760年以来,第一次工业革命只花了约150年的时间,就使人均收入增加了13倍。虽然历史学家仍在争论第二次工业革命是什么,但许多人认为是互联网革命,开始于约60年前,特点是计算、通信、网络和信息存储应

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随着智能交通向更安全、更高效、自动化、可娱乐的全方位发展,车载环境下的信息技术,包括卫星网络、高空平台、无人机、地面网络、车载社交网络以及车载传感器网络,近年来都得到发展,其平台数据的交互与应用也逐渐受到通信和控制领域学者们的关注。

 加拿大滑铁卢大学沈学民 (Xuemin Sherman Shen) 教授等在

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移动机器人视觉里程计是指:在移动机器人系统中运行的一种自我定位方法,利用机器人上安装的相机利用累积的方法估算机器人位置和姿态,便于完成机器人的导航。

移动机器人想要完成自主导航,首先要确定自身的位置和姿态,随着移动机器人的快速发展,移动机器人多种多样的自动化任务,如例如物体抓取、空间

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第三轴心时代的智能产业,创立
发展智能科技的新“直道”

 

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本期包括三篇综述:

1. 制造系统调度的分解方法,来自新加坡Nanyang Technological UniversityFajun Yang, Kaizhou Gao, Ian Ware Simon, Yuting Zhu, Rong Su

2. 非线性贝叶斯估计,来自美国

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面部表情识别是指计算机识别人类的表情所代表的含义。人脸表情包含丰富的个人情感信息,想让计算机能像人类一样表达情感,拥有智能,那么计算机必须能够理解人的情感,首先第一步就是计算机要能够正确识别面部表情。

 

 

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