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  • Exclusivo BibloRed
Imagen de apoyo de High Concurrent News Communication Strategy Based on Reliable Routing in Wireless Sensor Networks

High Concurrent News Communication Strategy Based on Reliable Routing in Wireless Sensor Networks

Por: Hindawi | Fecha: 2021

Dado que la transmisión de información sensible es un requisito inherente a las redes de sensores inalámbricos, este artículo analiza el algoritmo tradicional de enrutamiento fiable que trata todos los grupos de datos de forma indiscriminada y no puede hacer que los grupos de datos que contienen información importante se transmitan preferentemente al nodo sumidero y consuman demasiada energía en datos sin importancia. El desarrollo saludable de la comunicación de noticias puede promoverse desde los tres aspectos de la supervisión de la audiencia, el control de la plataforma y la supervisión gubernamental, y puede establecerse un modelo de funcionamiento multiplataforma para potenciar la socialidad de la plataforma y mejorar las nuevas tecnologías de los medios para lograr un empuje preciso. En este artículo se intenta clasificar de forma exhaustiva las estrategias actuales de comunicación de noticias e información desde el punto de vista del contenido, la comunicación, el funcionamiento y el beneficio en el proceso de comunicación de noticias e información desde la producción hasta el beneficio. La estrategia de comunicación de noticias e información se adapta perfectamente al principio de las 4I del marketing en red. Y desde la supervisión de la audiencia, el control de la plataforma y la supervisión gubernamental, estos tres aspectos promueven el desarrollo saludable de las noticias de comunicación de noticias, establecen el modo de operación entre plataformas para mejorar la socialidad de la plataforma, mejoran la tecnología de los nuevos medios para lograr un empuje preciso, innovan el modelo de negocio, mejoran la liquidez, etc.
Fuente: Revista Virtual Pro Formatos de contenido: Otros

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High Concurrent News Communication Strategy Based on Reliable Routing in Wireless Sensor Networks

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  • Exclusivo BibloRed
Imagen de apoyo de Application of Posture Recognition Service System Based on Information Fusion Smart Sensor in Dance Training

Application of Posture Recognition Service System Based on Information Fusion Smart Sensor in Dance Training

Por: Hindawi | Fecha: 2021

Con el desarrollo y la extensión de la tecnología de Internet de las Cosas, muchos campos ya han involucrado la tecnología de Internet de las Cosas, y su aplicación en el entrenamiento de danza ha surgido gradualmente. Con el fin de guiar el entrenamiento de danza y resolver los peligros ocultos del entrenamiento de danza, este artículo presenta principalmente la aplicación del sistema de servicio de reconocimiento de postura basado en el sensor inteligente de fusión de información en el entrenamiento de danza. Este artículo utiliza la detección del cuerpo humano, los cálculos del algoritmo Boosting interactivo por ordenador y establece posturas de baile estándar. La diferencia entre la postura del entrenador y la postura estándar puede verse claramente en la plataforma del servicio de reconocimiento de postura. El error es sólo inferior al 5%, y también puede ayudar al entrenador a encontrar sus propios errores a tiempo. Bailar y corregir su postura en el tiempo, y puede reducir la tasa de error de los bailes difíciles y reducir la tasa de error de 10þ0%. Además, a través de la encuesta sobre la satisfacción de los servicios de seguridad de la plataforma de servicios de reconocimiento de gestos, la tasa de satisfacción alcanza el 90%. De este modo, al tiempo que se garantiza una formación segura, se mejora la calidad de los bailes y el nivel de los formadores.
Fuente: Revista Virtual Pro Formatos de contenido: Otros

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Application of Posture Recognition Service System Based on Information Fusion Smart Sensor in Dance Training

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  • Exclusivo BibloRed
Imagen de apoyo de Improved Q-Learning Method for Multirobot Formation and Path Planning with Concave Obstacles

Improved Q-Learning Method for Multirobot Formation and Path Planning with Concave Obstacles

Por: Hindawi | Fecha: 2021

Con el objetivo de formar y planificar trayectorias de sistemas multirobot en un entorno desconocido, se propone un método de planificación de trayectorias para la formación de multirobots basado en el aprendizaje Q mejorado. Basado en el enfoque líder-seguidor, el robot líder utiliza un algoritmo de aprendizaje Q mejorado para planificar la trayectoria y el robot seguidor consigue una estrategia de seguimiento del campo potencial gravitatorio (GPF) diseñando una función de coste para seleccionar las acciones. En concreto, para mejorar el aprendizaje Q, el valor Q se inicializa mediante la orientación ambiental del GPF del objetivo. A continuación, se presenta la estrategia de evitación de relleno de obstáculos virtuales para rellenar los obstáculos no cóncavos con obstáculos virtuales. Además, se aplica el algoritmo de recocido simulado (SA) cuya temperatura de control se ajusta en tiempo real según la situación de aprendizaje del Q-learning para mejorar la estrategia de selección de acciones. Los resultados experimentales muestran que el algoritmo de aprendizaje Q mejorado reduce el tiempo de convergencia en un 89,9y el número de rondas de convergencia en un 63,4 en comparación con el algoritmo tradicional. Con la ayuda del método, varios robots tienen una clara división del trabajo y planifican rápidamente una trayectoria de formación optimizada globalmente en un entorno completamente desconocido.
Fuente: Revista Virtual Pro Formatos de contenido: Otros

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Improved Q-Learning Method for Multirobot Formation and Path Planning with Concave Obstacles

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  • Exclusivo BibloRed
Imagen de apoyo de True Orthoimage Generation Using Airborne LiDAR Data with Generative Adversarial Network-Based Deep Learning Model

True Orthoimage Generation Using Airborne LiDAR Data with Generative Adversarial Network-Based Deep Learning Model

Por: Hindawi | Fecha: 2021

La ortoimagen, que es geométricamente equivalente a un mapa, es uno de los productos geoespaciales importantes. El desplazamiento y la oclusión en las imágenes ópticas están causados por la proyección en perspectiva, la inclinación de la cámara y el relieve del objeto. Un modelo digital de superficie (MDS) es un dato esencial para generar ortoimágenes reales que corrijan el desplazamiento y recuperen las zonas de oclusión. Los datos de detección y alcance de luz (LiDAR) recogidos por un sistema de escáner láser aerotransportado (ALS) son una fuente importante de DSM. Los métodos tradicionales requieren procedimientos sofisticados para producir una ortoimagen real. La mayoría de los métodos utilizan coordenadas 3D del MDS e imágenes multivista con áreas solapadas para ortorrectificar el desplazamiento y detectar y recuperar las áreas de oclusión. Los datos de nubes de puntos LiDAR no sólo proporcionan coordenadas 3D, sino también información sobre la intensidad reflejada por las superficies de los objetos en el espacio georreferenciado ortoproyectado. Este trabajo propone la generación de ortoimágenes reales basadas en una red generativa adversarial (GAN) de aprendizaje profundo (DL) con el modelo Pix2Pix utilizando la intensidad y el DSM de los datos LiDAR. La principal ventaja de utilizar datos LiDAR es que los datos son ortoimágenes verdaderas libres de oclusión en términos de geometría de proyección, excepto en el caso de baja calidad de imagen. Se realizaron experimentos intensivos utilizando los conjuntos de datos de referencia proporcionados por la Sociedad Internacional de Fotogrametría y Teledetección (ISPRS). Los resultados demuestran que el enfoque propuesto podría tener la capacidad de generar ortoimágenes verdaderas de forma eficiente directamente a partir de datos LiDAR. Sin embargo, es crucial encontrar un preprocesamiento adecuado para mejorar la calidad de la intensidad de los datos LiDAR y producir ortoimágenes verdaderas de mayor calidad.
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True Orthoimage Generation Using Airborne LiDAR Data with Generative Adversarial Network-Based Deep Learning Model

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  • Exclusivo BibloRed
Imagen de apoyo de SqueezeFace, Integrative Face Recognition Methods with LiDAR Sensors

SqueezeFace, Integrative Face Recognition Methods with LiDAR Sensors

Por: Hindawi | Fecha: 2021

En este trabajo, proponemos un modelo de reconocimiento facial robusto y fiable que incorpora información de profundidad, como datos de nubes de puntos y mapas de profundidad, a los datos de imágenes RGB para evitar la falsa verificación facial causada por los ataques de suplantación de rostros, al tiempo que aumenta el rendimiento del modelo. El modelo propuesto está impulsado por el bloque de convolución espacialmente adaptativa (SAC) de SqueezeSegv3; se trata del bloque de atención que permite al modelo ponderar las características según su importancia de localización espacial. También utilizamos la pérdida de margen grande en lugar de la pérdida softmax como señal de supervisión para el método propuesto, con el fin de reforzar un alto poder discriminatorio. En el experimento, el modelo propuesto, que incorpora información de profundidad, obtuvo una precisión del 99,88y una puntuación F1 del 93,45%, superando a los modelos de referencia, que utilizaban únicamente datos RGB.
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SqueezeFace, Integrative Face Recognition Methods with LiDAR Sensors

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  • Exclusivo BibloRed
Imagen de apoyo de Research on Land Use Change and Ecological Environment Effect Based on Remote Sensing Sensor Technology

Research on Land Use Change and Ecological Environment Effect Based on Remote Sensing Sensor Technology

Por: Hindawi | Fecha: 2021

En el patrón paisajístico regional, las manchas de paisaje boscoso se desarrollan de forma regular, mostrando en su conjunto una tendencia a la aglomeración; la concentración y el predominio de las manchas de paisaje de tierras cultivadas, praderas y terrenos baldíos están disminuyendo, y la situación general es fragmentada; el patrón paisajístico del agua también muestra un estado de desarrollo regular en diversos grados. En conjunto, el paisaje de una determinada zona está disperso y fragmentado, y los tipos de paisaje dominantes dominan la disposición general del paisaje de la región. La diversidad del patrón paisajístico de uso del suelo muestra en su conjunto una autocorrelación positiva. Según el índice I de Moran de la diversidad de patrones paisajísticos de uso del suelo, el efecto de aglomeración global de la región ha aumentado, pero la tendencia general es de equilibrio. El valor de servicio ecológico del cambio de uso del suelo urbano sigue aumentando, pero las diferencias regionales son significativas, la estructura es simple y se sustenta principalmente en ecosistemas como terrenos forestales, superficie acuática y terrenos agrícolas. Basándose en el análisis de la evolución espaciotemporal del uso del suelo, se lleva a cabo un análisis en profundidad del entorno hídrico urbano, el entorno atmosférico, el entorno del suelo, la isla de calor urbana y otras cuestiones medioambientales del uso del suelo urbano en la zona de estudio. Los resultados del cálculo y el análisis del valor del servicio ecológico del cambio del uso del suelo urbano y su cambio de dirección de flujo muestran que el valor del servicio ecológico ha aumentado, y la diferencia regional y la dirección de flujo del valor del servicio ecológico han cambiado significativamente.
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Research on Land Use Change and Ecological Environment Effect Based on Remote Sensing Sensor Technology

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  • Exclusivo BibloRed
Imagen de apoyo de A Novel Deep Convolutional Neural Network Based on ResNet-18 and Transfer Learning for Detection of Wood Knot Defects

A Novel Deep Convolutional Neural Network Based on ResNet-18 and Transfer Learning for Detection of Wood Knot Defects

Por: Hindawi | Fecha: 2021

Los defectos de la madera se identifican rápidamente a partir de una imagen óptica basada en una metodología de aprendizaje profundo, lo que mejora eficazmente el aprovechamiento de la madera. Las técnicas tradicionales de redes neuronales aún no se han empleado para la detección de defectos en la madera debido al largo tiempo de entrenamiento, la baja precisión de reconocimiento y la extracción no automática de las características de la imagen del defecto. En este trabajo, se propone un modelo (denominado ReSENet-18) para la detección de defectos en nudos de madera que combina aprendizaje profundo y aprendizaje por transferencia. El módulo "squeeze-and-excitation" (SE) se incrusta en primer lugar en la estructura "residual basic block" para la construcción de un módulo "SE-Basic-Block". Este modelo tiene las ventajas de las características que se extraen en la dimensión del canal, y se fusiona en multiescala con las características originales. De forma instantánea, la capa totalmente conectada se sustituye por una agrupación media global; en consecuencia, los parámetros del modelo podrían reducirse de forma eficaz. Los resultados experimentales muestran que la precisión ha alcanzado el 99,02%, mientras que el tiempo de entrenamiento también se reduce. Esto demuestra que la red neuronal convolucional profunda propuesta basada en ReSENet-18 combinada con el aprendizaje por transferencia puede mejorar la precisión del reconocimiento de defectos y tiene una aplicación potencial en la detección de defectos en nudos de madera.
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A Novel Deep Convolutional Neural Network Based on ResNet-18 and Transfer Learning for Detection of Wood Knot Defects

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  • Exclusivo BibloRed
Imagen de apoyo de Application of Motion Sensor Fusion in Special Competitive Sports

Application of Motion Sensor Fusion in Special Competitive Sports

Por: Hindawi | Fecha: 2021

Con el avance de la ciencia y la tecnología y el rápido desarrollo del campo de la inteligencia, la nueva tecnología de sensores también ha hecho grandes progresos. La disponibilidad y la velocidad de uso de la tecnología de sensores de movimiento están aumentando rápidamente, al tiempo que se reduce su coste, el rendimiento general también es más completo y los campos de aplicación son cada vez más amplios. Basándose en la introducción y el resumen de la estructura del cuerpo humano y las características del deporte, con el fin de facilitar el estudio del movimiento humano, este artículo establece un modelo deportivo en forma de barra y un sistema de coordenadas del cuerpo humano que resulta conveniente para el análisis y el cálculo. Mediante el análisis de los métodos de medición de parámetros deportivos utilizados habitualmente, se propone un método de utilización de los parámetros de aceleración para la medición y el análisis deportivos. El sensor de movimiento se utiliza para medir el movimiento de las extremidades, y la relación matemática entre los parámetros de aceleración y la velocidad, el desplazamiento y otros parámetros se utiliza para resolver otros parámetros de movimiento, con el fin de analizar la postura y la trayectoria de movimiento de los deportes. Hemos desarrollado un sistema de adquisición de movimiento que se divide en dos partes: una unidad de adquisición de señales y una unidad de procesamiento de datos. Con ARM7 y el acelerómetro de tres ejes ADXL330 como núcleo, puede realizar la adquisición de información y el análisis de datos de hasta 5 nodos de red de sensores. La plataforma de gestión de la topología formula principalmente la estrategia de reposo de los nodos adecuados en función de los cambios de la topología de la red de sensores, mantiene la conectividad de la red y garantiza la transmisión eficaz de los datos. Sobre la base de la prueba de rendimiento del sistema, se llevó a cabo un experimento de medición deportiva, y se aplicó al control de deportes de competición para comprobar su fiabilidad. Los resultados experimentales verificaron el uso del sistema de adquisición de información deportiva para recopilar y analizar información deportiva.
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  • Exclusivo BibloRed
Imagen de apoyo de Social Effect Analysis of Intelligent Sports Based on Principal Component Analysis and Fuzzy Control

Social Effect Analysis of Intelligent Sports Based on Principal Component Analysis and Fuzzy Control

Por: Hindawi | Fecha: 2021

Con el fin de explorar los efectos sociales de los sistemas deportivos inteligentes, este artículo combina la tecnología de análisis de componentes principales y la tecnología de control difuso para construir un sistema de análisis de los efectos sociales de los deportes inteligentes. Los datos difusos originales se expresan linealmente mediante elementos estructurales, y la matriz de datos difusos original se divide en una parte de matriz de datos principales y una parte de matriz de datos de error. De acuerdo con el método de análisis de componentes principales de datos difusos representados por elementos estructurales, este artículo estudia el método de análisis de componentes principales de datos de intervalo utilizando la matriz de punto final izquierdo, la matriz de punto final derecho y la matriz de punto medio de datos de intervalo. Además, este artículo utiliza el análisis de componentes principales y el control difuso para estudiar la respuesta del sistema de movimiento inteligente a las masas y realiza experimentos para analizar los efectos sociales. De la investigación experimental se desprende que el sistema de deporte inteligente construido en este artículo tiene un alto grado de satisfacción de las masas, lo que demuestra que el deporte inteligente tiene un cierto efecto social.
Fuente: Revista Virtual Pro Formatos de contenido: Otros

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Social Effect Analysis of Intelligent Sports Based on Principal Component Analysis and Fuzzy Control

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  • Exclusivo BibloRed
Imagen de apoyo de Research on Data Retrieval Algorithm of English Microlearning Teaching Based on Wireless Network Information Classification

Research on Data Retrieval Algorithm of English Microlearning Teaching Based on Wireless Network Information Classification

Por: Hindawi | Fecha: 2021

Este artículo presenta un algoritmo de recuperación de datos para la enseñanza del microaprendizaje del inglés basado en la clasificación de la información de redes inalámbricas. Hay dos tipos principales de información extraída de la información de redes sociales: la relación de confianza y la relación de similitud. Para poder aprovechar al máximo estos dos tipos de información, se dividen en dos partes, respectivamente, a saber, relaciones de confianza explícitas e implícitas y relaciones de similitud globales y locales. A continuación, este artículo propone un ajuste adaptativo de las ponderaciones, que puede modelar mejor la tendencia de selección del usuario. Por último, se realizan experimentos adecuados con dos conjuntos de datos experimentales, y el modelo de recuperación muestra los mejores resultados, lo que demuestra que el impacto de la escasez de datos en el rendimiento de la recuperación puede mitigarse mediante el uso de información de redes sociales. Se describe el enfoque general de la producción de un microcurso de inglés universitario en términos de principios de diseño, análisis de la enseñanza, diseño de la sesión de enseñanza, diseño del guión y procesamiento de la grabación, y se lleva a cabo el estudio de algoritmos de recuperación de datos para el microcurso de inglés universitario basado en la clasificación de información de redes sociales en tres etapas: antes, durante y después de la clase. Se comprueba en la práctica que la aplicación de la clasificación de la información de redes sociales al microaprendizaje de inglés universitario ayuda a mejorar el interés por el aprendizaje, la eficacia del aprendizaje, la capacidad de aprendizaje independiente y la capacidad de indagación del pensamiento, y proporciona ciertas sugerencias didácticas para el microaprendizaje de inglés universitario basadas en la retroalimentación práctica.
Fuente: Revista Virtual Pro Formatos de contenido: Otros

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Research on Data Retrieval Algorithm of English Microlearning Teaching Based on Wireless Network Information Classification

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