带有骨骼跟踪技术的Microsoft Kinect的推出为基于骨骼的人类动作识别开辟了新的潜力。 但是，从深度图序列通过骨骼跟踪生成的3D人体骨骼通常非常嘈杂且不可靠。 在本文中，我们介绍了一种基于鲁棒性信息关节的人体动作识别方法。 受人类视觉系统本能的启发，我们通过关节位置的微分熵分析了每个动作类别的人类关节的平均贡献。 大多数动作之间存在显着差异，并且贡献率与常识高度一致。 我们提出了一种新颖的方法，称为骨架上下文，以测量姿势之间的相似性并将其用于动作识别。 通过提取每个信息关节的多尺度成对位置分布来计算相似度，然后使用线性CRF以词袋方式评估特征集。 我们报告实验结果，并在两个公共行动数据集上验证了该方法。 实验结果表明，所提出的方法对于相似的人类动作识别是有区别的，并且很好地适应了类内变异。

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Context用法详解

Windows 窗体之创建动态上下文菜单

Android ContextMenu 上下文选项菜单，长按后跳出菜单Demo.zip

上下文感知计算是普适计算研究中极为活跃的核心技术之一，其模型存在处理不完备、不有效的问题。owl 语言是以描述逻辑为理论基础构建的本体表示语言，满足了用于知识共享和上下文推理的本体建模。通过对一种上下文计算模型的分析，给出了使用OWL 语言对上下文计算的建模和推理进行分析的方法。

上下文R-CNN 在对象检测库的顶部，。 此实现利用了Detectron2开箱即用的许多功能：多种主干架构选项（例如C4，FPN），使用COCO文件轻松设置，轻松进行分布式培训，Tensorboard日志记录，Pytorch本机混合精度培训等。 环境设定 在开发过程中使用了Detectron2 0.3，Pytorch 1.6和CUDA 10.1。 欢迎使用PR处理新版本的PR，尤其是Detectron2。 对于绝对有效的环境- conda create -n contextrcnn python=3.7 conda activate contextrcnn pip install -r requirements.txt -f \ https://dl.fbaipublicfiles.com/detectron2/wheels/cu101/torch1.6/index.html

基于边界约束和上下文正则化的去雾算法资源很少 里面包括可以直接matlab运行的代码，以及文献原文

提出一个基于服务的自适应网络应用框架—iWeb.框架建立了上下文信息模型,用以描述收集上下文信息;框架收集了数以千计的服务,并对这些服务依据其功能性进行了分组.在服务质量信息,上下文信息以及服务功能性分组的基础上,提出了一种创新的服务选择方法,该方法可以根据服务质量信息和上下文信息选择最佳的服务.框架使用具有相同功能,由统一接口封装的服务组作为基本功能模块,服务的选择,服务的调用以及服务之间的调度由框架内的服务引擎负责;框架还提供了应用编辑器,来加速应用界面和流程的开发.使用iWeb框架,可以在更短的时间里开发出具有基于网络服务的自适应性的应用.最后,通过可用性分析,验证了iWeb是一个实用,...

形式语言与自动机理论--第六章 上下文无关语言1(第十三周）.ppt