全部
图书
期刊
学位论文
会议论文
报纸
图片
视频
新闻
关键词
- 基于视频序列的飞机乘客检测方法研究与应用
- 作者： 黄欣欣 来源： 中国科学院大学(中国科学院沈阳计算技术研究所) 年份： 2022 文献类型 ： 学位论文 关键词： 行人检测 注意力机制 卷积神经网络 CSP算法
- 描述： 基于视频序列的飞机乘客检测方法研究与应用
- 选择智能客服技术？航空公司该革新一下了
- 作者： 方欣 来源： 中国民航报 年份： 2017 文献类型 ： 报纸 关键词： 错运 航班延误 网站 社交媒体 旋涡 自然语言处理 服务解决方案 日常运营 人工智能技术 智能
- 描述： 航空公司在日常运营中会遇到很多难题，例如行李错运甚至是旅客错运。除此之外，最大的问题就是服务客户的问题。即使是已经高度“以旅客为中心”的航空公司，也不可避免地因为计算机系统故障、冬天的风暴、夏天的雷雨等而导致上千个航班取消。而媒体热衷于报道这些，增强
- 全文：航空公司在日常运营中会遇到很多难题，例如行李错运甚至是旅客错运。除此之外，最大的问题就是服务客户的问题。即使是已经高度“以旅客为中心”的航空公司，也不可避免地因为计算机系统故障、冬天的风暴、夏天的雷雨等而导致上千个航班取消。而媒体热衷于报道这些，增强
- 机器人的发展方向是帮助人
- 作者： 本报记者 詹媛 来源： 光明日报 年份： 2018 文献类型 ： 报纸 关键词： 名誉所长 工业机器人 核心零部件 人工智能 自然语言处理 语音交互 智能机器人 人类智能 发展方向 机器人智能
- 描述： 从对机器人的憧憬，到期望成为人类的帮手；从比肩人类智能，到能做的事还很有限。度过了最初的“狂热”后，在机器人和人工智能领域，瞄准现实痛点的务实想法和做法更多涌现。回归到现实世界，关于机器人和人工智能，我们已经掌握的技术有哪些？现在的机器人智能程度到底有多?
- 全文：从对机器人的憧憬，到期望成为人类的帮手；从比肩人类智能，到能做的事还很有限。度过了最初的“狂热”后，在机器人和人工智能领域，瞄准现实痛点的务实想法和做法更多涌现。回归到现实世界，关于机器人和人工智能，我们已经掌握的技术有哪些？现在的机器人智能程度到底有多?
- 基于注意力金字塔网络的航空影像建筑物变化检测
- 作者： 田青林 秦凯 陈俊 李瑶 陈雪娇 来源： 光学学报 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 注意力机制 图像处理 变化检测 空洞卷积 特征金字塔
- 描述： 针对遥感图像语义分割中存在对多尺度目标的漏检和分割边界粗糙等问题,提出了一种基于注意力金字塔网络的航空影像建筑物变化检测方法。该方法采用编码-解码结构,在编码阶段使用ResNet101作为基础网络来提取特征,并在部分残差模块应用空洞卷积增大感受野,同时将金字塔池化结构作为编码网络的最后一层,以提取图像多尺度特征;在解码阶段的横向连接过程中引入注意力机制以突出重要特征,并采用自上而下的密集连接方式计算特征金字塔,有效融合不同阶段、不同分辨率的特征。在大型建筑物变化检测数据集上进行验证实验,实验结果表明所提方法在对不同尺寸建筑物目标的变化检测中展现出了良好的适应性,相比于经典语义分割网络具有一定的优势。
- 民航突发事件领域本体关系提取方法的研究
- 作者： 王红 李晗 李浩飞 来源： 计算机科学与探索 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 注意力机制 关系抽取 领域本体 门控循环单元（GRU）模型 民航突发事件
- 描述： 民航突发事件领域本体关系提取方法的研究
- 基于多尺度特征和注意力机制的航空图像分割
- 作者： 宁芊 胡诗雨 雷印杰 陈炳才 来源： 控制理论与应用 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 注意力机制 全卷积神经网络 建筑像素标记 多尺度特征 航空图像分割
- 描述： 基于多尺度特征和注意力机制的航空图像分割
- 基于改进的SENet航空发动机振动预测
- 作者： 夏存江 詹于游 来源： 航空动力学报 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 数据驱动 注意力机制 卷积神经网络 多参数融合 振动预测
- 描述： 为实时监测和预警航空发动机振动状态，基于气路及振动参数，提出一种使用改进的SENet(squeeze-and-excitation network)模型，对航空发动机近未来的振动进行预测。该研究相比以往采用的实验室模拟数据和仿真数据，使用了真实的QAR(quick access recorder)数据并进行随机采样，以求更能表征发动机振动和工作参数之间的关系。同时，不仅使用其他振动信号进行验证，还在其他型号的发动机上进行测试。结果表明：针对航空发动机的振动进行预测是可行的，SENet模型可以有效并实时追踪振动的突变和波动。此外，该方法对于其他振动信号和不同类型的发动机具有一定的适用性。而且相较于以往采用的其他经典的深度模型，SENet模型在振动的预测中能得到更小的误差。实验证明，相较于以往只使用振动这个单参数进行预测，并行使用与振动相关的多参数融合进行研究更能提高预测的准确性。
- 基于特征注意力机制的GRU-GAN航空发动机剩余寿命预测
- 作者： 袁烨 黄虹 程骋 虞文武 丁汉 来源： 中国科学:技术科学 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 注意力机制 生成对抗网络 特征提取 航空航天 剩余寿命预测
- 描述： 涡扇发动机作为航空航天领域的核心设备之一,其健康状况决定了航空器能否稳定可靠地运行.涡扇发动机的剩余寿命预测是航天器设备监测与维护的重要一环.然而涡扇发动机的监测过程具有工况复杂、监测数据多样、时间跨度长等特点,针对其数据类型多且体量大、数据冗余度较高、剩余寿命预测精度较低等问题,本文通过将生成对抗网络(Generative adversarial network, GAN)的生成能力与门控循环单元(Gate recurrent unit, GRU)的预测能力相结合,提出一种基于特征注意力机制的GAN和GRU融合模型.为了对时序关系进行建模,首先利用特征注意力机制和GRU分别提取空间和时间上的相关性,然后将经过预训练的生成器附加到GRU之后得到整体模型.具体来说,本文采用预训练的GAN网络生成模块替代传统自编码器,解决了由自编码器参数过多引起的GRU模块训练不充分的问题,提升了时空相关特性的提取能力、提高了模型的泛化性能、提升了预测精度.本文利用CMAPSS涡扇发动机数据来验证模型效果,通过与不同机器学习方法进行对比,实验结果显示,该方法在均方根误差和指数型评价指标这两个评价指标上都有较高的预测精度.
- 基于注意力机制和CNN-BiLSTM模型的航空发动机剩余寿命预测
- 作者： 张加劲 来源： 电子测量与仪器学报 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 注意力机制 航空发动机 卷积神经网络 剩余寿命 双向长短期记忆网络
- 描述： 航空发动机作为飞机的主要动力源，其可靠性是保证飞机安全的关键。剩余使用寿命预测对于提高航空发动机的可用性和降低其寿命周期成本具有重要意义。针对现有的预测算法存在对航空发动机多维数据特征提取不足的问题，提出了一种基于注意力机制的卷积神经网络和双向长短期网络融合模型。首先，采用卷积神经网络提取特征和双向长短期记忆网络获取特征中的长短期依赖关系；其次，使用注意力机制来突出特征中的重要部分，提高模型预测的准确率。为验证所提出方法的有效性，在C-MAPSS数据集上进行了实验。实验表明，模型可以准确地预测出航空发动机的剩余使用寿命，并比传统方法有着更高的预测精度。