曾上游
- 作品数：38 被引量：72H指数：5
- 供职机构：广西师范大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金广西研究生教育创新计划项目桂林市科学研究与技术开发项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信文化科学医药卫生更多>>
- 生物神经系统的若干问题研究
- 曾上游杨子文杨远飞周悦冯燕燕潘
- 在生物神经网络的基础上，通过仿生学的原理发展出了人工神经网络。人工神经网络在图像处理、模式识别和人工智能等领域有重要的影响。近年来，进一步模仿生物神经网络的原理和机制，在人工神经网络BP(Back Propagation...
- 关键词：
- 关键词：人工神经网络人工智能
- 中美大学物理教学比较及对我国大学物理教学的建议被引量：1
- 2010年
- 物理科学是现代科学的基础,它的发达与否直接决定一个国家的科技是否发达,因此大学物理教育具有重要意义。本文就中美两国大学教学进行了比较,并且对我国大学物理教学提出了建议。
- 曾上游张争珍
- 关键词：大学物理教学素质教育
- 基于改进的Siamese算法进行图像对的相似度判定被引量：1
- 2020年
- 传统人脸图像对的相似度判定方法易受环境、像素值等因素影响,导致其方法的准确率很低。为此,文中为提高人脸图像对的相似度判定准确率,设计一种利用卷积神经网络(CNN)的非线性特点与优化边缘算子特点相结合的轻量化网络。实验结果表明,设计的轻量化网络与传统网络对比在准确率上有效提升大约2%;在模型大小上从原有的40.2 MB缩小到18.9 MB。并且与已有算法做了全面对比,得出改进算法准确率高于已有算法,验证了改进算法的可实施性。
- 贾小硕曾上游周悦马铖旭
- 基于卷积神经网络的人车分流控制方法
- 本发明公开基于卷积神经网络的人车分流控制方法，先利用训练集和测试集对后台控制计算机中的卷积神经网络进行训练和测试，得到目标识别模型，在利用目标识别模型对实时采集的图像进行目标检测，以完成人车分流控制。本发明具有精确度高、...
- 魏书伟曾上游鲁健恒彭柯王新娇
- 文献传递
- LTE同步技术频偏估计理论研究被引量：1
- 2016年
- 针对LTE系统中的OFDM同步技术进行研究,对比不同频偏估计算法的性能,包括传统的基于CP频偏估计算法以及基于PSS频偏估计算法,并依据传统的基于CP频偏估计算法的特点,选取保护间隔1/4的相关窗,在相关窗内进行共轭相关再取平均值的方法对该算法进行改进。仿真结果表明,与传统CP算法相比,改进CP算法的均方误差降低了3个数量级。
- 刘玉媛曾上游
- 关键词：LTE频偏估计OFDM
- 一种基于卷积神经网络的图像描述语句生成方法
- 本发明公开了一种基于卷积神经网络的图像描述语句生成方法，包括：获取预设MSCOCO数据集中的数据，并对获取的数据进行预处理；采用预训练的卷积神经网络结合注意力机制策略对预处理后的数据进行图像信息提取，并确定重要图像的特征...
- 柯杰曾上游
- 机场跑道智能清洁车
- 本实用新型公开一种机场跑道智能清洁车，由控制端与清洁小车组成。通过金属检测传感器检测跑道上是否遗留有金属物件，当检测到金属物件时，控制器驱动机械臂到达检测位置捡拾金属物件，然后通过机械臂顶部的电磁铁将其吸住，然后机械臂旋...
- 魏书伟王健曾上游王萍潘宏垣袁召俊
- 文献传递
- 复杂生物神经元、神经网络动力学行为与调控
- 韦笃取曾上游罗晓曙覃英华
- 该项目属信息科学技术领域。 生物神经元、祌经网络作为产生感觉、学习、记忆和思维等认知功能的器官系统，是多层次的超大型信息网络，也是发现的最复杂的非线性动力学系统。生物神经元、神经网络的动力学行为与调控是神经科学与非线性动...
- 关键词：
- 关键词：非线性动力学系统
- 基于双线程LSTM在线更新的视频追踪算法
- 2021年
- 针对视频追踪中基于孪生网络的追踪算法在对有遮挡物或运动突变的物体进行追踪定位时会出现定位不准确的问题,设计了在线更新网络的视频追踪算法TripLT。该算法采用循环神经网络进行目标位置的预测,并采用全卷积神经网络对目标进行相似度的判定。TripLT算法可预测下一帧的目标位置,以摆脱遮挡物的影响,并且TripLT算法采用在线更新的机制,避免了运动突变的干扰。在数据集VOT和OTB100上的实验结果表明,和已有算法相比,TripLT算法表现出更好的性能。
- 曾上游贾小硕李文惠
- 关键词：循环神经网络
- 基于改进U-net多尺度注意力的多曝光图像融合算法被引量：2
- 2022年
- 自然场景具有宽广的动态范围,但是现有的商用成像设备并不能达到较好记录这些高动态范围的需求,因此多曝光图像融合的提出是一种经济、快速且高效的高动态范围(HDR)实现方法。然而,现阶段的多曝光图像融合算法存在数据需求量大,融合结果存在对比度差和色彩失真等问题。针对这些问题,提出了一种基于多尺度注意力的多曝光图像融合方法,该方法将两幅极端曝光图像序列发送到网络,通过多尺度模块和通道、空间双注意力机制,自主学习并输出最优融合权重。此外,模型采用了真实值训练,并通过一个新的自定义损失函数使输出更接近真实图像。实验结果表明,该方法在客观和主观方面均优于现有方法。
- 张介滨曾上游雷松橦
- 关键词：图像融合
