关键词： 运动捕捉技术   影视动画制作   面部动作捕捉   动作捕捉   数据处理  

摘要： 随着影视动画制作技术的不断进步，运动捕捉技术在该领域得到了广泛应用。运动捕捉技术可以准确捕捉人体动作数据，为影视动画角色赋予逼真的运动，极大提升了作品的真实感和观赏性。文章首先介绍了运动捕捉技术的原理及发展历程等，接着重点阐述了该技术在影视动画制作中的具体应用场景，包括面部动作捕捉、动作捕捉等。最后，对运动捕捉技术未来的发展趋势进行了展望，如硬件设备升级、算法优化、智能数据处理等。运动捕捉技术的持续创新将进一步提高影视动画制作的效率和质量。

关键词： 低体温症   死亡预警   数据处理   机器学习   特征选择  

摘要： 随着人工智能的迅速发展,利用大数据进行疾病预测已成为一个关键的研究领域。目前,可用于院前应急需求的低体温症死亡风险预警模型受到环境、设备等诸多因素的限制。本研究利用易于获取的无创生理参数,基于机器学习进行建模,克服环境与设备限制,实现低体温症死亡风险快速预警,辅助医护人员做出精确的临床决策。论文的主要研究内容包括以下三个方面: (1)低体温症患者数据库构建与数据预处理。结合本研究的实际需求,确定低体温症患者的入组标准及最能反映患者状况的建模参数,并建立了低体温症患者数据库。通过异常值清除、缺失值插补、数据标准化以及处理不平衡数据集等数据预处理措施,以提高数据质量、模型的泛化能力和预测的准确性。 (2)低体温症患者死亡风险预警模型构建。根据患者的早期干预临床需求,设计基于机器学习算法的预警模型,重构原始数据,加入多种窗口组合搭建预警模型,实现了对患者死亡风险的提前72小时预警。此外,以122家医院患者数据作为训练集,3家作为测试集,以验证模型的泛化能力和预测准确性,为后续对模型从不同维度的研究和分析提供准备。 (3)低体温症患者死亡风险预警模型多维验证。对预处理后的患者数据进行信息统计;针对预警模型设计六种不同维度的性能对比实验,包括不同数据采样频率、多种方法、多种窗口组合、特征重要性排序、特征选择以及多参数模型对比。实验结果表明,数据采样频率为20分钟,观察窗口为4小时,预测窗口为24小时,逻辑回归模型的预测准确率达到了81.6%。经过特征选择后,XGB模型的最优特征子集仅占总特征的70.6%,模型的AUC提高了4%,达到0.835。在加入有创参数建模后,模型的AUC值达到了0.881。 研究结果表明,基于机器学习算法利用无创参数建模可以准确预测低体温症患者的死亡风险,在进行多中心验证时预警模型依旧具有出色的预测性能。通过多维对比试验,可深入了解不同因素对预警模型性能的影响,为优化模型设计和提升预警效果提供重要参考。

关键词： 低能X射线望远镜   扫式电荷器件阵列   后端电子学   数据处理   本底实验   SCD探测器在轨性能  

摘要： 根据中国科学家提出的直接解调成像方法,国内成功研制了首颗X射线天文卫星,即硬X射线调制望远镜（Insight-Hard X-ray Modulation Telescope,Insight-HXMT）。该卫星在入轨后被命名为“慧眼”卫星。慧眼卫星搭载了三台X射线望远镜,分别工作在不同的能区。其中,低能X射线望远镜（Low Energy X-ray Telescope,简称LE）负责在软X射线能区（0.7-13keV）进行巡天和定点观测任务。作为国内首个低能X射线天文仪器,LE取得了大量原创的科学成果,推动了我国在低能X射线天文领域的发展。 LE的科学目标主要包括高精度的软X射线天文观测、研究软X射线背景、完成X射线脉冲星导航实验以探索该技术的可行性,以及与其他载荷共同完成多波段的X射线天文研究等。为了实现这些目标,需要使用大观测面积、高时间分辨率和能量分辨率的探测器。因此,LE项目组定制了一种扫式电荷器件（一种特殊的X射线电荷耦合器件）,并组成了96个通道,总面积达384 cm2的探测器阵列。在使用类似探测器的空间项目中,不仅通道数量最多、面积最大、读出速度最快,而且具有出色的能量分辨率和时间分辨率。为了实现探测器阵列的空间应用,需要设计后端电子学和数据处理方法,并研究探测器本底和性能的在轨演化等。这些工作对于确保LE项目的成功实施和实现科学目标至关重要。研究内容如下: （1）根据扫式电荷器件阵列空间应用的需求,后端电子学需具备较快的数据传输速度、较高的电源稳定度、可在轨更新软件、精准定位时间、提高探测器性能等能力。为满足这些要求,后端电子学开发了多项技术:充分发挥两种星上处理器的硬件优势并优化星上算法以实现较高的数据传输率;利用高性能电源芯片和多项滤波措施确保电源的稳定度;并对可靠性进行了研究。特别是使用秒脉冲和高精度时钟建立了精度达1μs的定时基准系统,为星上软件设计了更新方法,实现了在轨自动调节探测器阈值和探测器驱动电压调节等。在轨期间,后端电子学各项性能均超出预期,已为科学团队提供超过6TB的LE科学数据,为取得多项科研成果做出了重要贡献,相关设计已应用于后续X射线天文卫星的研究中。 （2）为提升LE的观测能力,设计了符合探测器阵列空间应用的数据处理方法。首先,为了实时观测天体短暂的爆发并快速下传观测结果,设计了星上数据处理功能。在轨实时计算科学数据的计数率和能谱,并通过优先级最高的数据接口将处理结果以最快的方式提供给科学用户,显著提高了LE的实时观测能力和系统可靠性。经比较,星上数据处理结果与地面后续计算的结果基本一致,验证了该方法的准确性和稳定性。其次,由于LE运行在近地轨道,外部环境复杂多变,探测器工作温度波动较大,且持续受空间辐照的影响导致探测器能谱的噪声峰位置发生变化,影响科学数据的使用。为解决这一问题,设计了周期采样技术,以固定时间间隔和高优先级对探测器输出进行采集,大多数情况下采集的是噪声信息,可以用于监测读出噪声和噪声峰位置的变化。此外,在高计数率和异常区模式导致数据缺失的情况下可以修复计数率,从而拓展LE的科学产出。这两项技术将在后续项目中得到应用。 （3）为了确保在轨数据分析的准确性,必须充分研究LE探测器的本底特性,因此首次在同类型项目中设计了探测器本底实验,在地下和地面实验室采集能谱、计数率以及反符合的结果。锦屏地下实验室有效屏蔽了绝大部分宇宙线,本底极低,可用来测试探测器内部微量放射性物质造成的影响。地面实验室受宇宙线影响大,可以测试探测器及周边物质成分受到宇宙线激发后产生的荧光X射线。实验结果显示,地下实验室对宇宙线的屏蔽效果非常明显,其探测器本底比地面实验低一至两个数量级。在本底实验中发现了多种元素的X荧光线,包括探测器的硅元素、陶瓷基底的铒元素以及安装结构中的铜元素等,同时还观察到了计数率的波动现象。通过比较本底实验结果与在轨本底数据,发现LE探测器自身产生的本底与在轨本底存在数量级的差距。小于7.5keV的能量范围内,在轨本底流强平均值约1.2×10-2counts/s/keV,地面流强平均值约3×10-3counts/s/keV,地下流强平均值约1.5×10-4counts/s/keV;由于宇宙线质子增多,7.5keV以上的能量范围在轨本底流强大幅增加,然而地面和地下本底未出现这种情况。本底实验的结果已提供给科学团队,用于精确分析LE科学数据。 （4）在轨工作期间受到空间辐射的影响导致LE探测器性能逐渐衰退。为了了解LE性能参数并制定后续观测计划,需要系统研究探测器在轨性能的变化。通过对6年半的LE在轨数据进行分析,研究了探测器性能变化的规律和原因,包括读出噪声、能量分辨、探测器增益以及分裂事例占比等方面。研究发现,读出噪声随时间不断增加;噪声峰位置不断漂移;能量分辨每年以

摘要： 探讨了数据处理技术在网络安全存储系统中的应用，详细介绍了计算机网络安全存储系统硬件设计、基于数据处理技术的网络安全存储系统软件设计的步骤，为数据处理活动提供了可靠保障。

关键词： 初中物理   实验探究   实验数据   数据处理   误差分析  

摘要： 现实课堂上教师处理实验数据的方式、方法着实令人担忧，究其根源不外乎这几个方面：误差分析意识不强、实验设计挖掘不深、数据处理能力不足、课堂时间掌控不力。这就需要教师更新教育理念，整体把握课标要求，强化误差理论学习，尊重学生获取的每一个数据，善用教学机智变“意外数据”为生成性资源，以“严谨求实”育“严谨求实”，以“核心素养”育“核心素养”。

关键词： 城市地下空洞探测   探地雷达   正演模拟   数据处理   信息系统管理  

摘要： 城市道路建设随着经济增长迅速发展,但随之而来的问题是,道路路面及其下方的地下构造(如地下空洞等)导致的塌陷灾害日益增多。市政道路作为都市基础设施的核心组成部分,其日常维护管理显得尤为重要。当前,由地下空洞导致的道路塌陷问题,已成为维护的一大挑战。主要源于社会对地下情况了解不足及相关数据缺乏,从而使得道路建设和使用过程中频发的塌陷灾害。为应对此问题,本文提出采用探地雷达技术对现有道路下方的空洞进行探测,并结合Arc GIS平台来对其进行综合管理和可视化分析,这样不仅为预防道路施工相关灾害提供了有效的信息化手段,更在理论和实践层面展现了其重要性和价值,为城市道路的安全和维护提供有力支持。 探地雷达的工作原理是通过发射天线向地下发送高频电磁波信号,随后由接收天线捕获来自不同地下介质的反射信号,并经过详尽的数据处理与分析,这样可以明确地下结构的详细情况。这项技术以其高精度、高效率以及对路面的零开挖需求而著称,探测效果显著,因而被确立为当前城市道路地下探测的首选方法。 (1)本文概述了探地雷达技术的国内外发展状况,并详细阐述了其系统结构、运作机制及关键技术指标。为深入研究地质病害对探测的影响,基于时域有限差分法,构建了贴近实际的理想道路模型。利用Gprmax对常见路基病害进行数值正演模拟,深入分析了雷达特征图像在不同中心频率和探测深度下的变化。同时探究了路基空洞、土体富水体等常见路基病害在雷达图像中的特征表现。 (2)本研究首先设计出数据分析处理界面,利用Python实现了对探地雷达数据的导入和转换、数据图像色彩显示和数据处理。数据处理过程涵盖了零点校正、背景消除、常见滤波及自动\手动增益等核心步骤。为验证方法的有效性,我们采用了广州市某高速辅路的探地雷达数据进行实验,成功获取了地下空洞的尺寸、位置和埋深等关键信息。 (3)最后,本文构思了地下工程探地雷达监测管理平台,该平台包含外业数据采集、数据处理及数据管理等多个子系统。借助数据库和Arc GIS技术,实现雷达图像显示、数据管理、数据查询、数据分析等功能模块。并最终构建了一套完整的地下工程探地雷达检测管理流程,旨在满足城市道路地下空洞的监测管理需求。 本文思考的市政地下工程雷达探测与数字化建模方法的研究,能够提高道路地下病害的检测精度和速度,便于以数字化形式进行储存和管理,形象的分析出地下病害的结构和变化。同时对于本文设计的地下工程探地雷达监测管理平台,能够有效进行城市地下道路系统化管理,不仅提升了工程的安全性,还优化了资源配置,提高了工作效率,并推动了地下工程管理的信息化和智能化转型。

关键词： 早期行为预测   生成对抗网络   数据处理   半序列模型   模型部署  

摘要： 人体早期行为预测任务通过观察部分人体动作序列来预测动作类别,因其在视频监控、服务机器人等领域具有广泛应用前景,相关的研究逐渐成为计算机视觉领域的热点之一。目前早期行为预测任务仍然存在一些挑战,如某些行为早期执行部分的相似性和难以区分、模型对数据变化的敏感性以及模型运行效率的提高等。本文基于骨架数据对早期行为预测展开研究,对用于早期行为预测的生成对抗结构、骨架序列的数据处理进行深入探索,为加快模型的推理速度提出并设计了半序列模型,最后对模型进行跨平台的部署。 首先,针对相似样本难以预测的问题,设计了一个新的生成对抗学习模型用于早期行为预测任务。特征样本由特征编码器生成,然后输入到类别判别器进行判别。困难样本经过对抗性生成结构生成潜在特征,鉴别器通过潜在样本再次进行学习。该方法通过对抗性生成结构生成具有细微差异的特征,增强对困难样本的判别能力。 其次,针对早期行为预测对数据敏感的问题,提出了一种新的早期行为预测数据处理方法,称为3D骨骼数据归一化和随机观测比率(3D Skeleton Data Normalization and Random Observation Ratio,3DSDN-ROR)。3DSDN数据预处理生成归一化的骨骼数据,提高预测准确性。ROR数据处理能使非序列模型能够在进行一次训练后适应不同观察比的数据。此外,ROR数据处理允许模型学习样本的全局潜在特征,从而提高了对低观察比的样本的预测准确性。 再次,为了提高模型的运行效率,创新性地提出半序列模型的概念。以往工作都是单独使用序列模型或非序列模型,本文创新性地将两者进行结合,平衡早期行为预测模型的准确度与运行效率。半序列模型的涉及多方面的探索,如数据采样距离、序列模型选择和平衡的网络结构设计等。 最后,本文设计了模型跨设备部署的解决方案。该方案利用FFMPEG软件进行数据流传输,解决了不同平台设备上的兼容性问题;同时采用Tensor RT框架进行模型性能优化,充分利用底层硬件资源。模型的跨平台部署时模型运行有更充分的计算资源,通过实验对比分析,验证了部署模型在处理速度和性能方面的优势。