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本發明公開了一種基于相似性和不相似性融合排序優化的行人重識別方法，行人重識別是一種針對 特定行人的檢索問題，本發明的主要思想是正確檢索的行人目標應該跟查詢行人的極正樣本相似，并且 跟查詢行人的極負樣本不相似。同時我們將與極正樣本相似的那些行人定義為疑正樣本，與極負樣本相 似的樣本為疑負樣本，通過提高疑正樣本的排名，同時降低疑負樣本的排名，來達到通過排序優化的方 式來提升行人重識別的效果。此外，融合多種方法的結果來加強這種相似性和不相似性關系。本

本發明公開了一種基于類相似性測量的實時目標跟蹤算法，目標跟蹤對實時性要求非常高，在目前 主流的基于檢測跟蹤的框架下，根據測試樣本與目標類和背景類的相似度比較來確定目標在新幀中的目 標位置。本方法首先在當前幀采集目標類和背景類集合，計算出它們的統計特征，并在下一幀采集測試 樣本集合。本方法定義了一種計算測試樣本與類之間相似度的量化標準，通過找出與目標類相似以及和 背景類不相似的測試樣本來確定目標位置。本方法明顯提高了跟蹤的實時性以及跟蹤精度。

本發明公開了一種基于差分熵和結構相似性的圖像編碼質量預測方法，包括步驟：步驟 1，獲取樣本圖 像序列中各樣本圖像的圖像差分熵及不同壓縮倍數下的圖像結構相似性；步驟 2，基于步驟 1 獲取的數據， 采用線性擬合方式構建不同壓縮倍數下圖像差分熵與圖像結構相似性間的線性關系，即圖像編碼質量預測模 型；步驟 3，根據待預測圖像的圖像差分熵，采用圖像編碼質量預測模型即可獲得待預測圖像在不同壓縮倍 數下的圖像結構相似性。本發明簡單，高效，無需消耗較大的硬件

小試階段/n本發明能夠獨立判別單幅火焰圖像的燒成狀態，滿足在線實時監測回轉窯中火焰變化的條件，能在極短的時間內發現回轉窯火焰燒成狀態的變化，并及時作出相應調整，從而增加回轉窯控制系統的安全性和可靠性，使生產的熟料質量更加穩定，能夠極大的縮減工業生產成本，為實現對整個回轉窯系統實時監控的閉環控制奠定基礎，為真正實現以 “ 機器看火”代替 “ 人工看火”提供了基本保障。。因此，本發明具有精度高、計算復雜度低、處理過程短和能實現在線實時監測火焰狀態變化的特點。

本發明公開了一種基于結構和內容二級過濾的 Web 數據相似性檢測方法，在傳統的通用相似性檢測 方法的基礎上，發掘出 Web 數據結構和內容分布的特點，對檢測的文檔集進行兩級過濾；兩級過濾中的 第一級過濾是結構相似性過濾，對每個Web文檔建模為Tag樹結構，從而剔除在結構上不相似的文檔集， 并對剩余的文檔進行關鍵內容抽取，將其表示成元組向量的形式，將關鍵信息連接起來生成字符串集； 兩級過濾中的第二級過濾則對第一級過濾后生成的字符串集進行 Trie

本發明涉及一種結合胰島素樣生長因子C結構域多肽(IGF-1C)的殼聚糖水凝膠，其具有良好的細胞相容性和生物活性。這類活性水凝膠具有可注射性，能夠作為載體材料，促進干細胞對組織損傷的治療效果。其為移植干細胞提供適宜的組織再生微環境，從而提高移植干細胞的存活率。增加干細胞在損傷區內的存活及駐留，促進移植細胞存活、增殖，減少凋亡，促進損傷部位血管新生以及功能恢復，進而提高干細胞移植治療組織損傷的治療效果。此外，移植后水凝膠并沒有促進干細胞發生不良分化。

本項成果是在底支撐架的左端設左安裝架、右端設右安裝架，左安裝架和右安裝架的頂端設上安裝架，左安裝架、右安裝架、上安裝架上前后方向加工有孔，槽鋼的一段設在左安裝架上、另一段設在右安裝架上，在上安裝架上設上加壓裝置、左安裝架上設左加壓裝置、右安裝架上設右加壓裝置。本發明采用單體實驗架組裝技術方案，一個單體實驗架可進行平面試模加載實驗，兩個以上的單體實驗架可進行立體試模加載實驗，單體實驗架上設置了加壓裝置。

項目簡介：   油氣田開發

文本語義相似度是指兩個句子或文本片段之間的語義等價程度，其研究在自然語言處理的問答系統、機器翻譯、信息抽取、自動摘要等相關領域中有著廣泛的應用，具有重要的理論意義和應用價值?，F有的文本語義相似度方法主要基于詞表面特征，但由于詞語間普遍存在概念上的關聯，缺乏概念層面的精確計算導致這些方法的準確性提升困難，而實現全文本在概念層面的精確計算尚無有效模型。 項目團隊依據單個名詞的概念信息量為基礎，分別提出了多種模型和方法實現文本在概念級別快速、精確地計算語義相似度：（1）提出一種基于概念信息量的文本語義相似度無監督基本模型；（2）提出一種基于概念信息增益的文本信息量計算方法；（3）提出一種融合信息權重的全文本信息量計算方法。實驗結果表明，團隊提出方法在SemEval 2013-2016 STS（文本語義相似度）數據集上均超過了當年最先進系統的總成績，并且在SemEval 2017 STS國際測評中，本系統的總成績在所有參賽團隊中排名第二，其中在Track 1數據集上排名第一（共34個參賽團隊提交81個系統）。相關論文被大會評選為“Best of SemEval 2017”。

文本語義相似度是指兩個句子或文本片段之間的語義等價程度，其研究在自然語言處理的問答系統、機器翻譯、信息抽取、自動摘要等相關領域中有著廣泛的應用，具有重要的理論意義和應用價值?，F有的文本語義相似度方法主要基于詞表面特征，但由于詞語間普遍存在概念上的關聯，缺乏概念層面的精確計算導致這些方法的準確性提升困難，而實現全文本在概念層面的精確計算尚無有效模型。 我們依據單個名詞的概念信息量為基礎，分別提出了多種模型和方法實現文本在概念級別快速、精確地計算語義相似度：（1）提出一種基于概念信息量的文本語義相似度無監督基本模型（發表SCI論文1篇，授權專利1項）；（2）提出一種基于概念信息增益的文本信息量計算方法（發表SCI論文1篇）；（3）提出一種融合信息權重的全文本信息量計算方法（發表SCI論文1篇，最佳國際測評論文1篇）。實驗結果表明，我們提出方法在SemEval 2013-2016 STS（文本語義相似度）數據集上均超過了當年最先進系統的總成績，并且在SemEval 2017 STS國際測評中，我們系統的總成績在所有參賽團隊中排名第二，其中在Track 1數據集上排名第一（共34個參賽團隊提交81個系統）。相關論文被大會議評選為“Best of SemEval 2017”。 隨著人工智能相關技術的發展，智能問答系統應用在許多行業和領域中都有迫切的需求。比如在電話咨詢場景中，傳統人工坐席無法滿足日益增加的客戶咨詢量；在政府業務公開場景中，智能機器人對用戶的不準確答復會影響政府形象和公信力。目前業界的做法是人工設計問答系統或者對話系統，而不是使問答系統真正具有人類常識和世界知識，這種系統無法適應提問方法的改變或應用場景的轉換。而概念信息方法以認知知識庫為基礎可以獲得大量世界知識，比如概念之間的上下位關系。在特定領域的問答匹配多個測試數據集上的實驗結果顯示，相對于谷歌最新的深度計算模型BERT，概念信息語義相似度無監督模型已經比當今最優深度學習模型高出13%-15%。在問答系統上準確性的優勢說明，概念信息語義相似度模型對智能問答系統具有明顯的應用落地優勢。