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现有基于时域金字塔的特征提取方法不能学习视频帧和视频段各自之间的时间依赖性信息以及未充分利用视频时域的分层结构信息,造成视频分类特征提取不充分.为此,提出一种基于SRU的多层次多粒度时空域深度特征提取方法.利用卷积神经网络提取视频的低、中、高3个层次的帧特征,构建时域金字塔,同时采用级联SRU学习视频时间依赖性和时域的分层结构特征,通过聚合3个层次的时域金字塔得到视频的多层次多粒度全局特征.在数据集UCF101和HMDB51上的实验结果表明,与DTPP方法、TLE方法相比,该方法提取的特征具有较好的表征能力和鲁棒性.

Google 是一个数据驱动型公司，这意味着所有对用户的改动的发布，都要决策者以相 应的经验数据作为依据。这些数据大部分是由在线流量上的实验产生的。在 web 的语境下， 一个实验是由一股流量(比如，用户的请求)和在这股流量上进行的修改组成的。用户可见 的修改(比如，修改顶部广告的背景色)，以及不可见的修改，比如测试一个新的广告点击 率(CTR)预测算法，都可以通过实验的方式进行的。 要支持数据驱动方法论的挑战在于要跟上创新的速度。我们想支持进行尽可能多的实验， 如果实验平台要限制同时进行的实验的数量，那是绝不可被接受的。我们进行实验是为了测 试一些新的特性和挖掘一些已有特性的提升空间。对于已有特性，实验可以学习到用户的反 应并可以对特性进行优化。试想一下，如果在搜索结果页上的内容都是通过参数控制的，包 括展示方式和算法。通过对参数设置不同的参数值进行实验，我们可以用衡量指标(用户体 验，收入或其它指标)来决定是否要进行哪些修改以得到最好的结果。

UWSN的分层代码分配算法和基于状态的CDMA协议

自适应巡航控制系统（ACC）作为高级驾驶员辅助系统（ADAS）之一，在提高驾驶安全性和舒适性方面越来越受欢迎。由于ACC的目标可能是多维的，并且常常彼此冲突，因此在其控制设计中这是一项具有挑战性的任务。本文提出的研究将ACC控制设计作为具有多个目标的约束优化问题。引入了用于ACC控制的分层框架，旨在在可能的情况下在驾驶安全性和舒适性，速度和/或距离跟踪以及燃油经济性方面实现最佳性能。在分层框架下，操作模式是在上层确定的，其中基于模型预测控制（MPC）的间距控制器用于处理多个控制目标。另一方面，下层用于致动器控制，例如用于车辆纵向动力学的制动和驱动控制。通过增加系统尺寸，将执行器延迟与车辆纵向动力学相结合，可转换为无延迟系统。然后开发二次成本函数，通过解决最优控制问题来获得理想的控制输出。通过将车距限制在安全范围内，可以确保行车安全。其他目标则通过其相应的性能指标来考虑。低级控制器用作执行器控制单元，该单元控制动力总成和制动系统，以确保根据反向纵向动力学模型跟踪所需的加速度。最后，拟议的ACC在PanoSim:registered:下进行仿真和评估，PanoSim:registered:

为了同时满足独立直流微电网中含有不同容量储能单元的分布式储能系统(DESS)的电流精确分配及荷电状态(SOC)均衡的要求，防止DESS过放或过充，提高系统运行安全性与稳定性，提出了一种考虑不同容量的DESS能量控制策略。控制策略采用分层结构：在通信层中，相邻节点通过低带宽通信线进行通信，采用动态一致性算法获得平均值信息；在下垂控制层中，采用虚拟压降均衡器添加电流分配精度补偿量，动态消除线路阻抗对电流分配精度的影响，通过SOC均衡器调整下垂系数，提高SOC均衡精度；在直接控制层中，根据上层给定值直接控制DESS中的双向DC/DC变换器。通过频域分析验证了所提控制策略的稳定性。在MATLAB/Simulink中搭建DESS仿真模型，分析在不同工况下的运行过程。仿真结果表明，与现有方法相比，所提控制策略同时实现了不同容量DESS的电流精确分配及SOC均衡，能够适应线路阻抗变化的情况，且具备即插即用性能。