传统的人群计数方法 2）基于回归的方法。 无论何种基于检测的方法，都很难处理人群之间严重的遮挡问题。所以，基于回归的方法逐渐被用来解决人群计数的问题。基于回归的方法，主要思想是通过学习一种特征到人群数量的映射[8, 9, 10]。这类方法步骤主要分为两步，第一步提取低级的特征，例如前景特征，边缘特征，纹理和梯度特征；第二步是学习一个回归模型，例如线性回归，分段线性回归，岭回归和高斯过程回归等方法学习一个低级特征到人群数的映射关系。 2

Facebook广告投放分享 资深Fackbook广告投放师精彩分享如何进行facebook广告投放

突发事件下人群疏散行为是安全领域的研究热点,分析复杂环境下行为决策和个人心理、生理对疏散行为和时间的影响,为公共场所安全设计和制订应急预案提供可靠依据。如何体现群体的整体性和个体的差异性是人群疏散仿真的难点。为解决上述问题,提出一种多智能体和元胞自动机的人群疏散模型。首先将元胞空间中被虚拟人个体占据的元胞视为一个独立的Agent,并将元胞及其状态进行封装,扩展为具有自主性的Agent。然后通过设计各种人群疏散行为策略做为演化规则,实现个体的差异性,较好地体现了个人个性、体力、心理(恐慌度)等对疏散行为的影响。仿真结果表明,考虑了个体内在因索的人群疏散模型更接近现实,进一步提高了模型对实践的指导...

紧急疏散的人群分布预测模型，刘梦婷，郑小平，疏散人群的分布具有随机性、不确定性和相关性的特征，而疏散人群的分布预测是路网疏散决策的基础。论文基于人群流动规律、疏散路

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认知功能检查对精神分裂症高危人群转归预测价值的研究.pdf

毕业生是否会选择创业公司的调研结果显示，45.24%的应届毕业生表示会接受创业公司的offer，43.28%的高校毕业生持观望态度，选择了待定，并表示要看创业公司的行业/领域，3.82%的应届毕业生表示没想过这个问题。此外仅有7.66%的应届毕业生表示不会接受创业公司。具体分析选择创业公司offer的原因可以发现，在选择接受创业公司的人群中，30.27%是因为创业公司能锻炼人，7.82%是因为目前没有别的合适机会，7.15%是因为喜欢创业公司的企业文化。而拒绝创业公司的主要原因在于觉得创业公司经营风险系数高。在整体就业压力感知增加的情况下，2019应届毕业生对于创业公司的包容性有所增加，而创业

基于从一张含有任意人群密度和任意视角的图像中准确地估计出其中的人群数目的目的，采用了全卷积神经网络先从图像中获得其人群密度图，然后对人群密度图上每个位置进行求和操作得到最终的人群数目的方法。所采用的全卷积神经网络不受输入图像的分辨率和视角的影响，同时，通过增加池化层层数，扩大网络的感受野，适应了图像中人头比较大的情况。所提出的算法在UCF_CC_50标准数据集上取得了最好的效果，进而验证了算法的高准确率和有效性。

包含测试数据

基于人群密度估计和Lucas-Kanade光流的行人计数