虚拟现实技术在气象领域的应用

将虚拟现实与气象应用相结合,能有效解决气象领域中传统模式存在的局限性问题,是虚拟现实技术的一个主要研究方向。首先介绍了虚拟现实技术的定义与组成,将其发展分为萌芽、初步应用以及全面发展3个阶段,并综述了各阶段的代表性成果,随后,详细论述了虚拟现实技术在天气现象、天气系统和数值预报产品等气象领域的理论研究成果。此外,分析归纳了气象领域中维修培训、影视宣传和气象科普等方面应用虚拟现实技术的典型案例。最后,从虚拟现实产业本身以及其与气象应用相结合两个方面,探讨了虚拟现实技术在气象应用上所面临的问题,并展望了可能的研究方向以及未来前景。     

知识图谱发展与构建的研究进展

近年来知识图谱技术引起了广泛的关注和研究,本文介绍了近期知识图谱的发展、构建方法、详细的构建过程,并对知识图谱在交叉学科领域的应用和未来的研究方向做了总结.本文详细介绍了构建文本知识图谱、视觉知识图谱、多模态知识图谱的关键技术,比如信息提取、知识融合、知识表示等.作为知识工程的重要组成部分,知识图谱,尤其是多模态知识图谱的发展对大数据时代的高效知识管理、知识获取、知识共享有着重要的意义.     

基于社会多媒体内容的用户建模应用研究

随着互联网和社会媒体平台的发展,社会媒体吸引着数以亿计的用户参与其中进行创造和分享信息,产生了海量的文本、图像、音频和视频数据.面对这些数量巨大、异构多源、模态复杂的社会多媒体内容数据,如何对其进行有效的内容理解和知识表示,从而为用户提供更高效、优质的服务,成为实现社会媒体大数据价值的关键.本文对近年来在社会多媒体内容分析、知识提取和表示以及用户建模应用的相关研究展开综述,并针对社会多媒体特征融合、跨模态知识提取与表示,以及基于社会媒体的用户建模相关应用研究三个方面进行详细总结.随后对社会多媒体内容的知识表示和用户建模的研究与应用的发展趋势进行介绍,最后对多媒体知识表示与用户建模研究进行了总结和展望.     

面向智能驾驶视觉感知的对抗样本攻击与防御方法综述

现如今,深度学习已然成为机器学习领域最热门的研究方向之一,其在图像识别、目标检测、语音处理、问答系统等诸多领域都取得了巨大成功.然而通过附加经过特殊设计的细微扰动而构造出的对抗样本,能够破坏深度模型的原有性能,其存在使许多对安全性能指标具有极高要求的技术领域,特别是以视觉感知为主要技术优先的智能驾驶系统,面临新的威胁和挑战.因此,对对抗样本的生成攻击和主动防御研究,成为深度学习和计算机视觉领域极为重要的交叉性研究课题.本文首先简述了对抗样本的相关概念,在此基础上详细介绍了一系列典型的对抗样本攻击和防御算法.随后,列举了针对视觉感知系统的多个物理世界攻击实例,探讨了其对智能驾驶领域的潜在影响.最后,对对抗样本的攻击与防御研究进行了技术展望.     

关系挖掘驱动的视频描述自动生成

视频的自动描述任务是计算机视觉领域的一个热点问题.视频描述语句的生成过程需要自然语言处理的知识,并且能够满足输入（视频帧序列）和输出（文本词序列）的长度可变.为此本文结合了最近机器翻译领域取得的进展,设计了基于编码-解码框架的双层LSTM模型.在实验过程中,本文基于构建深度学习框架时重要的表示学习思想,利用卷积神经网络（CNN）提取视频帧的特征向量作为序列转换模型的输入,并比较了不同特征提取方法下对双层LSTM视频描述模型的影响.实验结果表明,本文的模型具有学习序列知识并转化为文本表示的能力.     

区块链技术在教育领域的应用现状与展望

区块链本质上的去中心化和安全特性,使得其很适合于解决目前教育领域面临的困难.本文首先介绍了区块链的基本技术原理,包括区块的结构和区块链的构成、区块链技术平台的体系结构、区块链的分类、共识算法、智能合约.接着分析了目前教育领域发展的终身教育和跨地区教育的新形势,以及传统数字化教育系统面临的主要问题.然后从教育相关信息的多方共享和验证、学习过程跟踪、激励和学习路径塑造、学习评估、教育管理与决策辅助等几个方面对区块链技术在教育领域的应用现状进行了介绍和分析.最后总结了目前区块链技术应用到教育领域的主要问题,并展望了未来的发展方向.     

雷电监测和雷电数据的应用

简要介绍了雷电探测的基本原理、雷电探测技术和国外雷电数据的应用情况。结合我省雷电探测网的建设现状 ,提出了我省雷电数据未来的应用方向及展望     

大理国家气候观象台综合气象观测和研究

简要介绍了近十年来大理国家气候观象台开展的综合气象观测项目,系统总结了观测资料评估和质量控制技术、点苍山-洱海区域局地环流特征、大气垂直结构和边界层高度特征、地气间物质和能量交换特征、强降雨(雪)和大风等典型天气个例特征方面的研究成果,归纳了观测资料在气象预测预报、数值模拟同化试验、机场飞机颠簸中的应用情况,并展望了大理国家气候观象台未来的观测和研究方向。     

数据挖掘技术在气象预报研究中的应用

气象预测是现代世界最重要和最有挑战的问题,准确的气象预测常需要使用比较先进的方法和计算机模型。本文分析了数据挖掘方法在气象预报中应用的国内外研究现状,简要介绍了目前在大气科学领域应用的一些数据挖掘方法的相关概念、原理和特点,综述了数据挖掘方法在气象预报中的最新应用研究进展,讨论了这些数据挖掘方法在气象预报中的优缺点。最后指出了当前基于数据挖掘方法的气象预报技术存在的一些困难,并对未来的研究重点和和发展趋势进行展望。     

内蒙古旗县级综合气象业务平台的设计与实现

内蒙古旗县级综合气象业务平台是内蒙古县级综合气象业务改革的关键措施,通过该平台,旗县级业务人员可以在集中的平台上完成日常业务操作。文章阐述了该业务平台逻辑结构、技术路线,介绍了平台功能和特点,并结合旗县的实际应用情况,探讨了平台未来的改进方向。     

气象服务文本产品的自动生成

目前气象信息文本的自动生成技术主要有2种基于文字替换的CWF(Computer-Worded Forecasting)技术和基于知识库的KBTG(Knowledge-Based Text Generation)技术.使用CWF技术进行文本的自动生成,技术较成熟、容易实现.文中阐述了使用CWF技术进行文本的自动生成过程中涉及的3个关键技术①自动、定时生成预报文本;②定义预报文本的输出格式;③使预报文本的表达更接近自然语言.     

图像检索技术研究进展

近年来,互联网上视觉数据呈现出爆炸式的增长,越来越多的研究工作围绕图像搜索或图像检索技术而展开.早期的搜索技术仅采用文本信息,忽视了视觉内容作为排序的线索,导致搜索文本和视觉内容不一致.基于内容的图像检索（CBIR）技术充分利用视觉内容识别相关图像,在近几年来获得了广泛关注.在图像检索中,最根本的问题是意图鸿沟和语义鸿沟,围绕该问题,近年涌现出大量的基于内容的图像检索的技术.本文主要对2003-2016年间提出的相关图像检索方法进行总结、分类和评估,并对未来的潜在研究方向进行讨论.     

基于三维骨骼信息的动态手势识别

手势识别作为人机交互的有效手段,成为当前研究的热点话题.针对动态手势识别存在时空多变性、特征复杂性等问题,本文提出了一种基于三维骨骼信息的动态手势识别方法.动态手势具有时间上的差异性和复杂性,极大地影响了动态手势识别的准确率.因此,本文设计了一种动态手势关键帧提取算法,该算法可以提取动态手势关键部分,用于进一步的特征提取.另外,单独分类器的分类效果存在差异性,本文采用多个分类器同时对手势特征进行分类,充分利用了所提取的特征.同时,本文还提出了一种自适应融合算法,可以根据分类精度有效融合不同分类器,提高最终分类效果.最后,通过实验验证了本文提出的动态手势识别框架和方法的有效性.     

Weather maps classification over Greek domain based on isobaric line patterns

The paper presents a semi-supervised weather classification method based on 850-hPa isobaric level maps. A preprocessing step is employed, where isolines of geopotential height are extracted from weather map images via an image processing procedure. Α feature extraction stage follows where two techniques are applied. The first technique implements phase space reconstruction, and yields multidimensional delay distributions. The second technique is based on chain code representation of signals, from which histogram features are derived. Similarity measures are used to compare multidimensional data and the k-means algorithm is applied in the final stage. The method is applied over the area of Greece, and the resulting catalogues are compared to a subjective classification for this area. Numerical experiments with datasets derived from the European Meteorological Bulletin archives exhibit an up to 91 % accurate agreement with the subjective weather patterns.     

基于改进mRMR特征选择的云型识别研究

传统的云型识别主要是提取云的颜色、纹理和形状等特征,但这些特征中存在不相关和冗余特征,导致云型识别率降低.在最大相关最小冗余（max relevance and min-redundancy,mRMR）特征选择方法的基础上,运用互信息标准化形式（Symmetrical Uncertainty,SU）克服互信息偏向于取值较多属性的固有缺点,提出了改进的mRMR特征选择方法,对云的综合特征集进行特征筛选,筛选出最优特征子集,运用支持向量机进行云型识别.试验结果表明该方法优于mRMR方法,使层云、积云、高积云、卷云和晴空5种天空类型的总正确率提高,特征选择前、后的总识别率分别为86.96％、89.04％,识别率提高了2％;对于云型识别研究,经过特征选择后可知纹理特征优于形状特征,基于形状的Zernike矩优于HU不变矩,基于纹理的灰度共生矩阵为最优特征提取方法.     

一种基于数值逼近的KPCA改进算法

核方法广泛应用于模式识别等领域,但其存在着特征抽取效率和样本集的大小成反比的瓶颈问题.因此提出一种基于数值逼近的方法确定虚拟样本矢量,以此代替训练样本,提高KPCA(Kernel Principle Component Analysis)特征抽取效率.在确定虚拟样本矢量时,只需将样本矢量的初值设定为随机变量,算法实现简单、高效.在基准数据集上的实验结果显示该算法优于同类算法.     

基于RBF神经网络的人脸识别研究

针对人脸识别技术中存在的高维问题、小样本问题和非线性问题展开研究.围绕人脸特征提取,采用基于主成分分析和Fisher线性鉴别来克服在人脸识别中的小样本问题,同时将人脸图像从高维空间映射到低维空间从而解决了高维问题;在分类识别方面,采用具有很强的非线性映射功能的RBF神经网络进行模式分类,能够解决人脸识别中的非线性问题.在ORL人脸数据库上进行的仿真实验表明,该方法进行人脸识别具有较高的识别率.