使用3D运动传感器的姿势和跌倒检测系统 这项工作提出了一种监督学习方法，用于训练姿势检测分类器，并使用Microsoft Kinect v2传感器使用姿势分类结果作为输入来实施跌倒检测系统。 Kinect v2骨架跟踪为25个身体部位提供3D深度坐标。 我们使用这些深度坐标来提取七个特征，这些特征包括对象的高度和某些身体部位之间的六个角度。 然后将这些特征输入到完全连接的神经网络中，该神经网络输出对象的三种已考虑姿势之一：站立，坐着或躺下。 在由多个对象组成的测试数据上，所有三种姿势的平均分类率均达到99.30％以上，这些对象大部分时间甚至没有面对Kinect深度相机，并且位于不同的位置。 这些结果表明，采用提议的设置对人体姿势进行分类的可行性与对象在房间中的位置以及3D传感器的方向无关。 系统演示请观看Posture_fall_detection_demo.mp4视频，以了解姿势和跌倒

人体跌倒检测与追踪 使用Tiny-YOLO oneclass检测帧中的每个人，并使用获取骨骼姿势，然后使用模型从每个人跟踪的每30帧中预测动作。 现在支持7种动作：站立，行走，坐着，躺下，站起来，坐下，跌倒。 先决条件 这些模型需要Python> 3.6和Pytorch> 1.3.1。 对于NVIDIA jetson设备，建议使用docker容器运行项目。 建造容器 cd ${current_repository_path} ./docker/build.sh 要运行容器，请使用以下命令 ./docker/run.sh 该脚本会将工作目录安装到容器。 数据 该项目训练了一个新的Tiny-YOLO oneclass模型，以仅检测人的物体并减小模型的大小。 使用旋转增强的人员关键点数据集进行训练，以在各种角度姿势中更可靠地检测人员。 对于动作识别，使用来自跌倒检测数据集（，家庭）的数据，通

WordPress樱花飘落特效插件，如要修改下数量，速度，图片等到插件文件的php里修改改，图片默认本地调用如不喜欢用插件的可以自己替换png图片。

MIT 6.S081 2020秋季 该存储库包含我对MIT 6.S081操作系统实验室的解决方案。 如何使用它 ？ 首先，您需要通过以下方式克隆此存储库 git clone https: // github.com/PKUFlyingPig/MIT6.S081-2020fall.git 然后cd进入文件，您现在位于项目的master分支中，以查看我对特定实验室的回答，例如util，syscall ......，例如，您只需签入该分支即可 git checkout util 现在您在utils分支中，该分支包含我对特定实验室的解决方案。 如果您想获得原始实验室讲义的完整副本，只需访问并按照实验室指导进行操作即可。 另外，您可以在课程网站上观看课程视频。 希望您喜欢操作系统。 实验室报告 对于每个实验室，我都编写了一份有关实现的简短报告，解释了代码的重要部分以及如何逐步完成实验室。 （

美国联合太平洋铁路UnionPacific-201411_Stephens 2014 Fall Investment Conference _slides_By_CFO.pdf

秋季伙计统计 生成游戏Fall Guys的统计信息的简单程序。 读取游戏日志文件以跟踪您的活动。 下载 或者，如果您的病毒程序存在误报问题，则此功能会删除自动更新 用法 将zip解压缩到它自己的文件夹中 在玩Fall Guys时运行程序以查看新的统计信息。 仅在演出结束并给出结果后才进行更新。 覆盖 按下“ T”以切换背景色 点击“ F”翻转显示 删除节目 单击主屏幕上的蓝色“显示”标签。 突出显示任意数量的节目，然后按“ DEL”键 变更日志 1.114 修复覆盖图未显示Snowball Survivor的正确统计信息 1.113 修复雪球求生 1.112 更新新游戏补丁 1.111 尝试通过消除NDI来解决误报问题 1.110 修复极少数情况下读取日志文件日期/时间的错误 1.109 增加跟踪决赛是否实际上是决赛的能力 1.108 通过显示所有获胜/决赛来修复Hex消失的游

使用改进的 SCE-UA (SPI) 自动校准的 GR2M 降雨径流模型

Fall_detection_by_gcn 跌倒检测演示的一些示例： 坠落事件发生后，红色矩形将闪烁。 它在gtx 1060 GPU上以6 fps的速度运行。 往前走 倒退 向左下落 向右下落 安装： 在之后，首先将openpose安装到您的计算机上。 安装 。 将“ / net”和“ Fall_detection_demo.py”复制到$ Openpose_path / python中。 python3 Fall_detection_demo.py来运行演示。

上传者不拥有讲义的原始版权。所有版权归属CMU。 该文件集是CMU开设的11-777课程，名为multimodal machine learning，每年fall学期开设。 本讲义是2019 Fall的版本。 课程介绍： Description Multimodal machine learning (MMML) is a vibrant multi-disciplinary research field which addresses some of the original goals of artificial intelligence by integrating and modeling multiple communicative modalities, including linguistic, acoustic and visual messages. With the initial research on audio-visual speech recognition and more recently with language vision projects such as image and video captioning, this research field brings some unique challenges for multimodal researchers given the heterogeneity of the data and the contingency often found between modalities. The course will present the fundamental mathematical concepts in machine learning and deep learning relevant to the five main challenges in multimodal machine learning: (1) multimodal representation learning, (2) translation mapping, (3) modality alignment, (4) multimodal fusion and (5) co-learning. These include, but not limited to, multimodal auto-encoder, deep canonical correlation analysis, multi-kernel learning, attention models and multimodal recurrent neural networks. We will also review recent papers describing state-of-the-art probabilistic models and computational algorithms for MMML and discuss the current and upcoming challenges. The course will discuss many of the recent applications of MMML including multimodal affect recognition, image and video captioning and cross-modal multimedia retrieval. This is a graduate course designed primarily for PhD and research master students at LTI, MLD, CSD, HCII and RI; others, for example (undergraduate) students of CS or from professional master programs, are advised to seek prior permission of the instructor. It is required for students to have taken an introduction machine learning course such as 10-401, 10-601, 10-701, 11-663, 11-441, 11-641 or 11-741. Prior knowledge of deep learning is recommended.

人工智能导论 我们期末考试的题型主要包括了选择、填空、判断、问答、证明等题型。大家复习的时候需要多理解老师们在课上讲的关于传统人工智能、博弈论、新人工智能的部分中的示例，不需要死记硬背一些概念。其中博弈论部分复习要点为： 1.基本概念 博弈 占优策略 纳什均衡 （混合）策略 囚徒困境 2.对抗算法基本原理 minimax 算法 alpha-beta 剪枝 蒙特卡洛树搜索算法 求star:red_heart::two_hearts::sparkling_heart::face_blowing_a_kiss: 人工智能的概念 定义 智能机器 能够在各类环境中自主地或交互地执行各种拟人任务(anthropomorphic tasks)的机器。 定义 1 人工智能 AI 是关于知识的科学，怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。(Nilsson) AI 就是研究如何使计算机做过去只有人才能做的智能工作。(Winston) 定义 2 人工智能(学科) 人工智能(学科)是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能