UCR时间序列数据集是专为时间序列分类任务设计的一个广泛使用的数据集合，它由美国加利福尼亚大学河滨分校（University of California, Riverside）的Chen, Keogh和Ratanamahatana等人创建并维护。这个数据集包含了各种不同领域的多种类型的时间序列数据，用于测试和比较时间序列分类算法的性能。时间序列分析是统计学和机器学习领域中的一个重要分支，主要关注如何在有序数据点中识别模式和趋势。 时间序列数据是按照特定时间顺序记录的数值，例如股票价格、温度读数、人体运动传感器数据等。在UCR数据集中，每个时间序列都代表一个特定的类别或事件，而分类任务就是根据这些时间序列来预测它们所属的类别。这种任务在许多实际应用中都很常见，如医学诊断、金融市场分析、工业设备故障预测等。 UCR数据集的显著特点是其多样性和复杂性。数据集包含了超过100个不同的数据集，每个数据集都具有不同的特征，如不同长度的时间序列、不同数量的类别的不平衡等。此外，数据集还经过精心设计，以确保在不同规模和难度上对分类算法进行测试。这使得UCR数据集成为评估新时间序列分类方法效果的理想选择。 深度学习在处理时间序列数据时发挥了重要作用，尤其是通过使用循环神经网络（RNNs）和长短时记忆网络（LSTMs）。这些模型能够捕捉到时间序列中的长期依赖关系，对于识别复杂的时间模式特别有效。在UCR数据集上，可以训练和评估这些深度学习模型，以优化它们在时间序列分类任务上的性能。 为了开始使用UCR数据集，你需要首先解压缩提供的"UCR数据.zip"文件，然后查阅解释文档以了解数据集的结构和各部分含义。通常，每个数据集会包含两个文件：一个用于训练，一个用于测试。数据通常以一维数组的形式表示，其中每个元素对应时间序列中的一个点。在开发和比较算法时，你可能需要将数据预处理成适合深度学习模型的格式，比如将时间序列转换为固定长度的序列或者通过填充和截断来处理不同长度的序列。 在实验过程中，你可以尝试不同的深度学习架构，调整超参数，如学习率、隐藏层大小等，以找到最佳模型。同时，由于UCR数据集中的某些数据集类别分布不均，你还需要注意评估指标的选择，比如使用宏平均（macro-average）或微平均（micro-average）F1分数，以更公平地评估算法在各个类别的表现。 UCR时间序列数据集为研究和开发时间序列分类方法提供了丰富的资源。通过深度学习技术，我们可以构建出强大的模型来处理各种类型的时间序列数据，从而在众多实际应用场景中实现高效、准确的预测。

【航空机载系统行业概述】 航空机载系统是飞机的核心组成部分，主要包括电气、液压、燃油、环境控制等子系统，负责飞机的运行控制、安全保障和性能优化。在航空装备行业中，机载系统的研发和制造是军民融合的关键环节。机电系统制造企业在整个产业链中起到子系统承包商的角色，上游对接零部件供应商，下游服务于飞机制造总承包商或总装公司。机电系统约占飞机总成本的15%，对飞机性能和安全性起着至关重要的作用。 【市场现状】 1. 军用市场：受益于国防支出的增长和军机装备更新加速，我国军用航空机电市场正迎来快速发展期。预计未来十年，军用飞机市场将达到2000亿美元，其中机电系统年均市场空间约为30亿美元。由于军用机电系统市场受政府国防预算直接影响，因此市场增长与国家军事战略紧密相关。 2. 民用市场：全球航空客运需求持续增长，预计未来二十年年复合增长率保持在4%左右，带来超过400亿美元的民机机电系统年均市场空间。在国内，政策扶持如《中国制造2025》将航空机电系统列为发展重点，C919等国产大飞机的推出有望推动机电系统打破国际垄断，未来二十年国内民机市场超过万亿美元，机电系统年均市场空间超过80亿美元。 【挑战与机遇】 1. 适航性壁垒：民用航空器的适航性要求高，导致进入门槛显著。我国在机载设备的适航认证方面相对滞后，需要加强技术研发和适航标准的建立。 2. 维修市场：军用机电维修市场规模稳步增长，而民用机电维修市场也有较大发展潜力，但竞争较为激烈。 【竞争格局】 1. 国际上，美国公司在商用机载市场占据主导，霍尼韦尔、联合技术等公司拥有较高的市场份额，特别是在民用航空市场。 2. 国内市场，中航机载系统公司在军用航空机电市场几乎处于垄断地位，但民用和维修市场仍有待开发，为民用业务和利润率提升提供空间。 【未来趋势】 1. 技术发展：机电系统将朝着综合化、多电化、智能化和能量优化的方向演进，以满足现代飞机隐形、高速、机动和信息优势的需求。 2. 政策支持：政府的推动将助力国内企业打开民航市场，促进国产化进程，降低对外依赖。 总体来看，航空机载系统行业在中国正处于快速发展阶段，军用市场的增长与民用市场的潜力为相关企业提供广阔的发展空间。然而，面对适航壁垒和技术挑战，国内企业需要不断提升自主研发能力和技术积累，以抓住市场机遇，增强竞争力。同时，积极开拓维修市场，提升整体业务结构和盈利能力。

在本项目中，我们主要探讨如何使用OpenCV和TensorFlow这两个强大的工具来实现实时的人脸检测。OpenCV是一个开源的计算机视觉库，包含了众多图像处理和计算机视觉的算法，而TensorFlow则是一个广泛用于机器学习和深度学习的框架。通过结合这两者，我们可以构建一个系统，实时捕获摄像头中的画面并检测其中的人脸。 我们需要了解OpenCV的人脸检测模块。OpenCV自带了一个预训练的Haar级联分类器，这是一个基于特征级联结构的分类模型，专门用于人脸检测。这个模型可以在不同的光照、角度和遮挡条件下识别出人脸。在项目中，我们将加载这个模型，并使用它来分析摄像头的每一帧图像，找出可能包含人脸的区域。 接着，进入TensorFlow部分。虽然OpenCV的人脸检测已经很有效，但如果我们想要进行更高级的任务，比如人脸识别或表情识别，我们可以利用TensorFlow构建深度学习模型。例如，我们可以训练一个卷积神经网络（CNN）来识别不同的人脸或表情。TensorFlow提供了一种灵活的方式来定义和训练这些模型，并可以轻松地将它们部署到实际应用中。 在"camera_face_check-master"文件夹中，我们可以找到项目的源代码。这些代码可能包括设置摄像头、初始化OpenCV的人脸检测器、实时显示检测结果以及（如果有的话）使用TensorFlow模型进行进一步处理的部分。通常，代码会包含以下几个步骤： 1. 导入必要的库，如OpenCV和TensorFlow。 2. 加载预训练的Haar级联分类器。 3. 设置摄像头，开始捕获视频流。 4. 对每一帧图像进行处理，使用Haar级联分类器检测人脸。 5. 可选：如果使用了TensorFlow模型，将检测到的人脸作为输入，进行人脸识别或其他深度学习任务。 6. 在画布上绘制检测框，展示结果。 7. 循环执行以上步骤，直到用户停止程序。 在深度学习部分，你可能会遇到模型训练、验证和优化的相关概念，如损失函数、反向传播、优化器选择（如Adam、SGD等）、数据增强等。此外，模型的保存和加载也是关键，以便在后续运行中能快速使用训练好的模型。 这个项目为我们提供了一个将理论知识应用于实践的好例子，它展示了如何将传统的计算机视觉方法与现代深度学习技术相结合，以实现更高效、更智能的视觉应用。无论是对OpenCV的熟悉，还是对TensorFlow的理解，都能在这个过程中得到提升。通过这个项目，你可以深入理解人工智能和深度学习在人脸检测领域的应用，并为其他类似的计算机视觉任务打下坚实的基础。

东南亚位于我国倡导推进的“一带一路”海陆交汇地带，作为当今全球发展最为迅速的地区之一，近年来区域内生产总值实现了显著且稳定的增长。根据东盟主要经济体公布的最新数据，印度尼西亚2023年国内生产总值（GDP）增长5.05%；越南2023年经济增长5.05%；马来西亚2023年经济增速为3.7%；泰国2023年经济增长1.9%；新加坡2023年经济增长1.1%；柬埔寨2023年经济增速预计为5.6%。 东盟国家在“一带一路”沿线国家中的总体GDP经济规模、贸易总额与国外直接投资均为最大，因此有着举足轻重的地位和作用。当前，东盟与中国已互相成为双方最大的交易伙伴。中国-东盟贸易总额已从2013年的443亿元增长至 2023年合计超逾6.4万亿元，占中国外贸总值的15.4％。在过去20余年中，东盟国家不断在全球多变的格局里面临挑战并寻求机遇。2023东盟国家主要经济体受到国内消费、国外投资、货币政策、旅游业复苏、和大宗商品出口价企稳等方面的提振，经济显现出稳步增长态势和强韧性的潜能。 本调研报告旨在深度挖掘东南亚市场的增长潜力与发展机会，分析东南亚市场竞争态势、销售模式、客户偏好、整体市场营商环境，为国内企业出海开展业务提供客观参考意见。 本文核心内容： 市场空间：全球行业市场空间、东南亚市场发展空间。 竞争态势：全球份额，东南亚市场企业份额。 销售模式：东南亚市场销售模式、本地代理商 客户情况：东南亚本地客户及偏好分析 营商环境：东南亚营商环境分析 本文纳入的企业包括国外及印尼本土企业，以及相关上下游企业等，部分名单 QYResearch是全球知名的大型咨询公司，行业涵盖各高科技行业产业链细分市场，横跨如半导体产业链（半导体设备及零部件、半导体材料、集成电路、制造、封测、分立器件、传感器、光电器件）、光伏产业链（设备、硅料/硅片、电池片、组件、辅料支架、逆变器、电站终端）、新能源汽车产业链（动力电池及材料、电驱电控、汽车半导体/电子、整车、充电桩）、通信产业链（通信系统设备、终端设备、电子元器件、射频前端、光模块、4G/5G/6G、宽带、IoT、数字经济、AI）、先进材料产业链（金属材料、高分子材料、陶瓷材料、纳米材料等）、机械制造产业链（数控机床、工程机械、电气机械、3C自动化、工业机器人、激光、工控、无人机）、食品药品、医疗器械、农业等。邮箱：market@qyresearch.com

### SUNET: Speaker-Utterance Interaction Graph Neural Network for Emotion Recognition in Conversations #### 背景与意义 在当今社会，随着人工智能技术的飞速发展，对话系统中的情感识别（Emotion Recognition in Conversations, ERC）已经成为了一个重要的研究领域。通过捕捉对话中说话人的情绪变化，ERC在客户服务、心理治疗、娱乐等多个领域都有着广泛的应用前景。近年来，图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）因其能够捕捉复杂非欧几里得空间特征的能力，在ERC任务中得到了广泛应用。然而，如何有效地建模对话过程，以提高在复杂交互模式下的ERC效果仍然是一个挑战。 #### 主要贡献 为了解决上述问题，本文提出了一种名为SUNET的新方法，该方法构建了一个基于说话人和话语（utterance）交互的异构网络，有效考虑了上下文的同时，还考虑了说话人的全局特性。具体而言，SUNET的主要贡献包括： 1. **构建Speaker-Utterance Interactive Heterogeneous Network**：SUNET首先构建了一个说话人-话语交互的异构网络，该网络不仅包含了话语节点，还包括了说话人节点，这样可以在考虑话语之间关系的同时，也考虑到说话人之间的联系。 2. **基于GNN的情感动态更新机制**：在异构网络的基础上，SUNET利用图神经网络对话语和说话人的表示进行动态更新。这一机制根据说话顺序来更新话语和说话人的表示，从而更好地捕捉到对话中的情感变化。 3. **定制化的节点更新策略**：为了充分利用异构网络的特点，SUNET分别为话语节点和说话人节点设计了不同的更新方法，确保每个节点都能得到最合适的表示更新。 #### 方法论 1. **网络结构**： - **话语节点**：每个话语被视为一个节点，其包含的内容可以是文本、语音或两者的组合。这些节点通过边与其他话语节点相连，表示对话中的话语顺序。 - **说话人节点**：每个说话人都有一个对应的节点，该节点不仅包含了说话人的基本信息，还包含了该说话人在整个对话中的所有话语的汇总信息。 2. **节点特征更新**： - **话语节点**：采用特定的GNN层（如GCN、GAT等），根据当前话语及其前后话语的内容，更新该话语节点的特征向量。 - **说话人节点**：说话人节点的更新则依赖于与其相关的所有话语节点的信息。通过聚合这些信息，可以更新说话人节点的特征向量，以反映说话人在对话中的情绪状态。 3. **训练与优化**： - 使用多轮对话数据进行训练，并采用交叉验证等技术优化模型参数。 - 在训练过程中，可以引入额外的任务（如说话人身份识别）作为辅助任务，以进一步提升模型性能。 #### 实验结果 为了验证SUNET的有效性，作者在四个ERC基准数据集上进行了广泛的实验。实验结果显示，SUNET相比于现有方法取得了平均0.7%的性能提升。这表明，通过结合说话人和话语的交互信息，并利用图神经网络对其进行建模，可以有效地提升情感识别的效果。 SUNET为对话情感识别提供了一种新的视角，通过构建说话人-话语交互的异构网络并利用图神经网络进行建模，实现了对对话中情感变化的有效捕捉。这种方法不仅在理论上有一定的创新性，在实际应用中也具有很高的潜力。

该交通数据集来源于PeMS网站，包含圣贝纳迪诺市（美国加利福尼亚州南部一座城市）8条高速公路1979个探测器，2016年7月1日至2016年8月31日这2个月的数据。这些传感器每5分钟收集一次数据，包含1979个所有的传感器每5分钟经过的车辆数。 数据集 节点 特征数 时长 时间窗口 PeMSD8 107 3 61天 5min 此外本数据集还包含一个3*107的邻接矩阵文件，该数据表示了107个路口之间的相邻情况(即连通性) 以及节点之间的距离。 可用于交通流量预测、交通速度预测、交通拥堵情况预测、交通信号灯绿信比条件、时间序列分析、时空序列分析

该交通数据集来源于PeMS网站，包含旧金山湾区（美国加尼福尼亚州旧金山大湾区）29条高速公路3848个探测器，2018年1月1日至2018年2月28日这2个月的数据。这些传感器每5分钟收集一次数据，包含3848个所有的传感器每5分钟经过的车辆数。 数据集 节点 特征数 时长 时间窗口 PeMSD4 307 3 59天 5min 此外本数据集还包含一个307*307的邻接矩阵文件，该数据表示了307个路口之间的相邻情况(即连通性) 以及节点之间的距离。 可用于交通流量预测、交通速度预测、交通拥堵情况预测、交通信号灯绿信比条件、时间序列分析、时空序列分析

C语言深度解剖，精炼到位的知识点，有兴趣的小伙伴你们值得拥有！

数据恢复技术深度揭秘 一、引言 在数字化时代，数据的重要性不言而喻。无论是个人用户还是企业机构，都面临着数据丢失的风险。因此，掌握数据恢复技术变得尤为重要。本文将深入探讨数据恢复的关键概念、原理及应用。 二、数据恢复概述 1. 定义与分类 - **定义**：数据恢复是指通过特定的技术手段，从物理或逻辑损坏的存储介质中恢复丢失的数据的过程。 - **分类**： - **物理恢复**：涉及硬件故障导致的数据丢失。 - **逻辑恢复**：由于软件错误、人为误操作等原因导致的数据丢失。 2. 常见原因 - 硬件故障（如硬盘损坏）； - 软件故障（如系统崩溃）； - 人为误操作（如误删文件）； - 病毒攻击等。 三、数据恢复原理 1. 文件系统结构 - **文件系统**是操作系统用于组织磁盘上文件的一种方式，常见的有FAT32、NTFS等。 - **MFT表（Master File Table）**：在NTFS文件系统中，记录了每个文件的基本信息及其所在位置。 - **FAT表（File Allocation Table）**：在FAT32文件系统中，用于记录文件碎片分布情况。 2. 数据恢复流程 - **扫描阶段**：通过特定算法扫描存储介质，查找已删除或损坏的文件记录。 - **分析阶段**：根据文件系统的结构特征，分析文件状态及恢复可能性。 - **恢复阶段**：将可恢复的文件提取并保存至安全位置。 四、数据恢复工具与方法 1. 常用工具介绍 - **Recuva**：适用于Windows平台的免费数据恢复工具，支持多种文件系统。 - **PhotoRec**：开源的数据恢复工具，专注于图片、文档等特定类型的文件恢复。 - **EaseUS Data Recovery Wizard**：功能强大的商业数据恢复软件，提供高级选项满足复杂需求。 2. 自救措施 - 避免往丢失数据的分区写入新数据，以防覆盖原有数据。 - 尽快使用专业软件进行恢复操作，提高成功率。 五、案例分析 1. 硬盘物理故障恢复案例 - 某用户因硬盘头部损坏导致无法读取数据。 - 采用开盖更换磁头组件的方法成功修复并恢复了大部分重要文件。 2. 误格式化后恢复案例 - 一位技术人员误格式化了一个包含重要项目的U盘。 - 使用数据恢复软件进行扫描，并成功找回了几乎所有文件。 六、预防措施 1. 定期备份 - 建立定期自动备份机制，将重要数据保存至云服务或其他外部存储设备上。 - 使用同步软件保持多个副本之间的一致性。 2. 强化安全管理 - 安装防病毒软件并保持更新，避免恶意软件感染造成数据损失。 - 对关键业务系统实施访问控制策略，减少误操作风险。 七、总结 数据恢复是一项高度专业化的技术，不仅需要理论知识的支持，更考验实践经验和耐心细致的工作态度。面对日益复杂的数据安全挑战，我们应不断提高自身能力水平，加强预防措施，为保护宝贵的信息资源贡献自己的一份力量。

【作品名称】：基于 python+深度学习的视觉问答【毕业设计】（含源码+答辩 ppt） 【适用人群】：适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【项目介绍】：对于视觉问答（VQA）的研究具有深刻的学术意义和广阔的应用前景。目前，视觉问答模型性能提升的重点在于图像特征的提取，文本特征的提取，attention权重的计算和图像特征与文本特征融合的方式这4个方面。本文主要针对attention权重的计算和图像特征与文本特征融合这两个方面，以及其他细节方面的地方相对于前人的模型做出了改进。本文的主要工作在于本文使用open-ended模式，答案的准确率采用分数累积，而不是一般的多项选择。本文采用CSF模块（包括CSF_A和CSF_B）不仅对spatial-wise进行了权重计算，还对channel-wise进行了权重计算。本文采用MFB模块和ResNet152 FC层之前的tensor来结合LSTM的输出来计算每个区域的权重，而不是直接把image feature和question feature结合本文采用SigMoid来