一种基于CNN与LSTM结合的微表情识别算法

微表情表现强度微弱且非常短暂。针对微表情识别效果不理想的问题，以视觉几何组（Visual Geometry Group，VGG）网络为基础，提出卷积神经网络（Convolutionnal Neural Network，CNN）与长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）结合的识别算法。CNN提取数据集CASME II的空域特征，LSTM处理时域特征，实现空域与时域特征的结合。针对深度学习训练困难以及过拟合问题，加入批量归一化算法与丢弃法，提高网络训练速度，有效防止过拟合。针对数据集稀缺的问题，固定每次读取帧序列的长度，随机生成起始帧的位置，不断循环读取以遍历整个数据集并达到数据扩增。根据实验结果，五类微表情(高兴、惊讶、厌恶、抑郁、其他)识别率最高可达72.3%。     

区域多任务安全隐患排除的机器人调度策略

针对灰狼优化算法易陷入局部最优且单一算法不易解决障碍物空间多机器人隐患搜排的调度问题，提出了一种分步引导式多机器人安全隐患协同排除调度策略。首先引入非线性收敛因子调整策略和静态加权平均权重策略改进灰狼优化算法以避免算法陷入局部最优；随后通过改进的灰狼优化算法先后两次求解遍历顺序，引导机器人规划搜索路径与排除隐患点路径；最后在领航者-跟随者模型的基础上多机器人编队与队形变换避障，逐一到达隐患点位置实现多机器人的调度策略。通过国际通用6个基准函数进行测试，改进的灰狼优化算法在收敛速度、搜索精度及稳定性上均有明显提高，验证了区域多任务安全隐患排除的分步引导式多机器人协同调度策略的有效性。     

NTRU格上高效的身份基线性同态签名方案

针对现有的格上身份基线性同态签名方案密钥存储量大、结构复杂导致方案实际运行效率相对偏低的问题，提出了一个NTRU（Number Theory Research Unit）格上高效的身份基线性同态签名方案。首先在密钥生成阶段利用NTRU密钥生成算法产生主密钥，接着采用格基委派算法给出身份签名私钥，最后运行NTRU格上原像抽样算法产生出线性同态签名。对方案的安全性证明与性能分析结果表明，新方案满足正确性，具有弱内容隐私性。在随机预言机模型下，该方案在小整数解问题困难性条件下满足适应性选择身份和选择消息的存在性不可伪造性。同时，由于采用NTRU格的特殊结构，新方案在密钥量与运行效率方面与已有方案相比较均具有显著的优势，这对于计算资源受限环境的同态认证中具有重要的应用价值。     

结构分析视角下的大学生就业问题——一个文献述评

大学生就业问题产生除受到个体因素影响之外,还受到诸多结构性因素的制约和驱动。文章从劳动力市场结构"分割论"、劳动力供需结构错位、职业声望结构制约和社会身份结构性失位等四个方面,梳理了相关研究。同时,对研究进行了展望。     

关于路径规划的相关算法综述

路径规划算法是智能领域中一项新兴的关键支撑技术;依据路径规划算法的实现原理,将其分为进化型算法与非进化型算法;再依据数学特征将非进化型算法细分为经典数学与几何图论两类;针对每类算法,分别从发展背景、设计思想、优缺点、改进与发展等方面简要归纳分析;最后对路径规划算法的未来发展趋势进行展望。     

一种改进的 Linux 实时进程调度算法 ——RAD 算法

在 Linux 实时进程调度算法中,RM 算法是一种针对任务周期的长短来确定优先级调度算法,EDF 算法是以最后期限的 顺序来指定优先级的动态调度算法,这两种算法在 Linux 内核调度算法中都得到广泛应用。在深入分析以上两种算法优缺点的基础 上,提出将两种算法优点合并,根据进程的重要程度和紧急程度来选择确定进程调度的优先级,得到一个新的高效 RAD( Rate And Deadline) 算法。