简介：近年来随着深度学习技术的引入,基于深度学习的人脸识别算法的性能得到了极大的提升.基于深度学习的人脸识别算法通常需要大规模的人脸数据作为训练集,但是制作一个大规模的人脸识别数据集,需要耗费大量的人力物力.为了在训练数据有限的条件下进一步提高人脸识别算法识别性能,特提出两种训练样本增强的方法：一是基于三维可形变人脸模型,根据单张人脸图像生成其对应的多姿态人脸图像;二是基于人脸关键点检测技术,根据单张人脸图像生成其对应＂戴眼镜＂人脸图像.通过这两种样本增强方法,对有限的训练样本进行扩充,从而有效提升了人脸识别算法的性能.

简介：本文建立了一种利用IC-ELISA法测定尿液中的鬼臼毒素的方法。尿液样经离心沉淀,采用间接竞争酶联免疫吸附法（IC-ELISA）测定。鬼臼毒素的添加浓度在0.5mg/L-10mg/L时,回收率范围为78.3%-99.3%,相对标准偏差（RSD）在4.3%-11.5%之间。方法最低检测浓度为0.012μg/mL,检测范围为0.025-19.59μg/mL。方法的准确度和精密度符合残留分析要求。方法操作简捷,结果可靠稳定,比仪器方法检测成本低。

简介：LDA主题模型是文本挖掘领域的重要算法，同时在推荐系统当中也有不错的表现.通过LDA主题模型挖掘用户感兴趣的主题，是目前最常用的用户兴趣主题挖掘方法之一.为了提高LDA主题模型应用在推荐系统时的推荐质量，我们提出了一种基于负样本进行学习的方法negLDA.通过创造出负样本来学习用户对物品的负面预测评分，同时结合正样本学习得到的正面预测评分，从正反两个方面进行综合评测，从而更加精确地衡量出用户对物品的预测评分.通过在MoviesLens-100k、MovieLens-1M、FilmTrust这三个数据集上的实验，表明所提出的算法在精确率、召回率、AUC三个指标上相比传统算法均有一定改进.