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口语情感识别数据集：语音中情感识别/检测目的的数据集的集合。 该表按时间顺序排列，并包含每个数据集内容的描述以及所包含的情感。 数据集 年 内容 情绪化 格式 尺寸 语 纸 使用权 执照 2021年 40小时，由70多位讲英语的人提供6,000多个25,000多个句子的6,000多个录音（有关详细信息，请参见数据库链接）。 以价，唤醒和可信赖为特征的连续情感维度。 音频，视频，文字 15 GB 英语 禁止进入 根据学术许可和商业许可提供 2020年 超过100位演讲者提供了100小时的服务（有关详情，请参见数据库链接）。 该语料库使用基于属性的描述符（激活，支配和价）和分类标签（愤怒，幸福，悲伤，厌恶，惊讶，恐惧，鄙视，中立等）用情感标签进行注释。 声音的 -- -- 禁止进入 根据学术许可和商业许可提供 2020年 各种各样的发言人录制的唱片及其相关的录音作品。 4种情

人脸图像质量评估 2020年5月15日添加了SER-FIQ（CVPR2020）。 2020年5月18日在偏置FIQ（IJCB2020）溶液。 SER-FIQ：基于随机嵌入鲁棒性的人脸图像质量无监督估计 IEEE / CVF 2020年计算机视觉和模式识别会议（CVPR） 目录 抽象的 人脸图像质量是启用高性能人脸识别系统的重要因素。人脸质量评估旨在评估人脸图像是否适合识别。先前的工作提出了需要人工或人工标记质量值的监督解决方案。但是，这两种标记机制都容易出错，因为它们不依赖于清晰的质量定义，并且可能不知道所用面部识别系统的最佳特征。为避免使用不正确的质量标签，我们提出了一种基于任意人脸识别模型的新概念来测量人脸质量。通过确定从面部模型的随机子网络生成的嵌入变化，可以估算样本表示的鲁棒性，从而可以估计其质量。实验是在三个公共数据库的跨数据库评估环境中进行的。我们将我们提出的解决方案在两个

学校教务管理系统(jsp+servlet+javabean)源码加文档下载 程序说明： (1)系统测试环境: Windows xp sp2 + myEclipse5.5 + Tomcat6.0 + SQLServer2000 + JDK1.5 (2)数据库文件：数据库备份目录下的文件,自己在sqlserver2000数据库中还原即可，还原的数据库名称为school 然后在windows的管理工具里配置数据源，名称是school，指向此数据库，本系统采用的jdbc-odbc方式连接 此数据库的。 (3)测试帐号： 系统管理员帐号和密码: admin admin 教务管理员帐号和密码: edu edu 学生帐号和密码: 0319102206 123456 老师帐号和密码: 0319000003 123456

文件 MPSK2 模拟 BPSK、QPSK、8PSK 和 16 PSK 以生成它们的实验 BER v Eb/No 和 SER v Es/No 曲线。 还绘制了相应的理论曲线。