英语原文共 13 页， 基于深度学习的手势识别和无人机飞行控制 摘要：动态手势识别是一种理想的人机交互替代手段。介绍了一种用于无人机飞行控制的手势识别系统。介绍了一种将4维时空数据转换为2维矩阵和1维数组来表示动态手势序列的数据表示模型。为了训练系统识别设计的手势，从Leap Motion控制器收集的骨架数据被转换成两种不同的数据模型。为了训练和测试所提出的三种深度学习神经网络，分别建立了多达9124个训练数据集样本和1938个测试数据集样本。这三种深度学习神经网络分别是2层全连接神经网络、5层全连接神经网络和8层卷积神经网络。静态测试结果表明，两层全连通神经网络的平均精度为缩放数据集的96.7%和非缩放数据集的12.3%。5层全连通神经网络的平均精度为缩放数据集的98.0%和非缩放数据的89.1%。8层卷积神经

英语原文共 12 页， Learning to Estimate 3D Hand Pose from Single RGB Images Christian Zimmermann, Thomas BroxUniversity of Freiburg 摘要 低成本的消费者深度相机和深度学习功能使人们能够从单一深度图像中进行合理的3D手势估计。 在本文中，我们提出了一种从常规RGB图像估计3D手部姿势的方法。 由于缺少深度信息，因此此任务具有更多的歧义。 为此，我们提出了一个深度网络，该网络可以事先学习网络隐式3D清晰度。 连同图像中检测到的关键点一起，该网络可以很好地估计3D姿势。 我们引入了基于合成手模型的大规模3D姿势数据集来训练所涉及的网络。 在包括手语识别在内的各种测试集上进行的实验证明了在单个彩色图像上进行3D手部姿势估计的可行性。 引言 手是人类的主要操作工具，因此，它在空间中的位置，方向和关节运动对于许

英语原文共 14 页， 用于大规模图像识别的超深卷积网络 摘要 本文研究了在大规模图像识别中，卷积网络深度对其识别精度的影响。本文的主要贡献是使用很小（3times;3）的卷积滤波器来增加深度的卷积网络进行一个彻底的评估，我们得出通过将深度增加到16-19权重层，可以实现对网络性能的显著改进。这些研究是我们参加ImageNet2014挑战赛的基础，我们也因此在定位和分类跟踪任务上分别获得了第一名和第二名的成绩。本文表明了我们的模型在其他数据集上同样表现得很好，并都达到了最高的水平。我们已经公开了两种性能最好的卷积网络模型（ConvNet），以便于将深度视觉表达应用于计算机视觉的进一步研究。 Abstract In this work we investigate the effect of the convolutional network depth on its accuracy in the large-scale image recognition setting. Our

英语原文共 14 页， 论中国古代秦朝统治制度的性质 摘要：本文论证了印加帝国并不是第一个早期极权主义国家；我们可以找到一个更加明显的先例，那就是古代中国的早期极权主义国家——秦朝（公元前221-207年）。法家政治理论是世界上第一个为极权主义辩护的政治理论，其目的是确立统治者对社会的绝对控制，巩固中央权威。法家学说的代表人物（管仲、商鞅、韩非子）做了一些或多或少的尝试来实施一个基于法家学说的政府制度。对司马迁编年史的分析以及基于它的主要研究论证表明，鉴于对秦帝国建立和衰落的现有认识，秦帝国的政府体系结构，经济措施，社会秩序，法律体系，宗教和意识形态政策，以及其武装部队和外交政策，可以肯定秦帝国是世界上最早的极权主义超级大国之一。 关键词：古代中国，最早的极�

英语原文共 39 页， 先进的FPGA设计 前言 在设计咨询业务中，我接触过无数的FPGA(现场可编程门阵列)设计、方法和设计技术诀窍。无论我的客户是在财富100强名单上，还是刚刚起步的公司，他们都会不可避免地做一些正确的事情和很多错误的事情。在接触了广泛行业的各种设计之后, 我开始从这些经验的综合知识中开发自己的技术和启发库。在指导新的FPGA设计工程师时，我从这些经验中得出我的建议。到目前为止，其中许多建议都参考了讨论FPGA设计的具体实践方面的特定白皮书和应用说明。这本书的目的是凝结众多公司和团队的工程师经验以及白皮书和应用说明的智慧成一本书，用来提高一个设计师的知识并帮助其成为一个先进的FPGA设计者。 有一些关于FPGA设计的书籍，但其中很少真正详细地讨论高级的现实世界主题。这本

英语原文共 8 页， 工业物联网环境中的边缘计算：基于软件定义网络的边缘云交互 （批注）作者呈现了基于SDN边缘云的相互作用去处理工业物联网环境中的大数据流，其中SDN提供了高效率的中间件支持，在提出的方案中，提出了一种SDN中用于流调度和路由的使用切比雪夫分解的多对象进化算法。 摘要 工业互联网的出现为云环境中对实时大数据的存储，访问，和处理铺平了道路。在未来，由各种设备如智能手机，无线体表传感器和知能仪表产生的大数据将会用皆字节来计量，因此，基于这些大量数据的远程云平台的进一步处理将会导致严重的网络拥堵，这转而将导致延迟问题，延迟问题将会影响工业物联网中各种应用的整体服务质量（QoS）.为了解决这些挑战，一个近来的计算中的典范转移，广为人知的边缘计算出现了。边�

英语原文共 10 页， 关于RFID系统的二进制算法在自主超市系统中的身份识别作用 Ling Wu1,2* , Sheng Liu1, Baoling Zhao1, Weinan Wu1,3 and Baozhong Zhu4 1 引言 如今，在超市购物已成为人们日常消费的主要渠道之一。大量的生活用品和生活用品几乎可以在超市买到[1]。但现在，大型超市结账效率低，导致劳动力成本高。另一方面，对于顾客来说，结账效率低，等待时间过长，会使他们对超市的商业模式不满，特别是在购物高峰期。例如，2015 年12 月12 日，大量顾客等待结账，这减少了潜在顾客购买的数量，限制了超市的发展[2，3] 。为了解决这个问题，许多大型超市，通过增加收银台的数量。但仍然无法满足客户的需求。 射频识别（ RFID）是一种将无线通信技术与LSI相结合的自动识别技术。条形码技术已广泛应用于扫描领域，并且正在继续

英语原文共 17 页， 基于英特尔多核架构的Java HPC程序的表征与优化 Yang YU, Tianyang LEI , Haibo CHEN amp; Binyu ZANG 复旦大学计算机科学学院，上海交通大学并行与分布式系统研究所 2016年10月3日收到； 2016年12月13日接受； 在线发布于2017年5月8日 摘要：对性能的不断增长的需求刺激了多核加速器的广泛采用，例如像基于Intel的Many Integrated Core架构的英特尔R Xeon PhiTM协处理器。虽然很多在纯模式下运行的HPC应用程序经过调教后可以在Xeon Phi上高效运行，但是目前还不清像JVM这样的托管运行平台在这种架构上执行效率如何。在本文中，我们首次呈现了一组在Xeon Phi平台上基于JVM的Java HPC应用程序的测量研究。这项研究主要的障碍是目前对Xeon Phi的Java支持很少。本文介绍了首次将OpenJDK移植到Xeon Phi平台的成果，其中HotSpot虚拟机充当内核执行

英语原文共 11 页， 基于仿真的城市交通需求管理策略优化 姚宝珍、千千燕、钱晨、田志辉和朱学峰 摘 要 交通需求管理是解决日益严重的城市交通拥堵问题的重要方法之一。本文提出了一个基于模拟的双层模型来优化城市时分复用策略。上层是时分复用策略优化模型，搜索最优时分复用策略。下层是基于模拟的交通分配模型，根据候选的时分复用策略将交通流分配给多式联运网络。还定义并实现了一种启发式算法来优化时分复用策略。基于VISSIM仿真，以大连港广场-三巴广场-二七广场为研究区域，对本文提出的时分复用策略进行了优化验证。结果表明，城市时分复用策略的优化能够有效缓解城市交通拥堵。为城市交通发展管理政策提供了科学的决策依据。 关键词：双层模型；交通需求管理；城市交通拥挤；VISSIM模拟

英语原文共 6 页， 基于Arnold-Lucas映射的语音置乱 Nidaa AbdulMohsin Abbas，巴比伦大学,IT学院，希拉，伊拉克,drnidaa_muhsin@ieee.org Zeina Hassan Razaq, 巴比伦大学,IT学院，希拉，伊拉克, zienah.alhadad@uokufa.edu.iq 摘要 随着人们对通信和传输媒体安全性的要求越来越高，以及通信系统的发展，通信系统必然要通过非保密信道来传输数据，因此，许多方法通常试图对保密信息进行维护，尤其是对语音信息的维护。这种方法是最近出现的一种混沌映射，它为数据的安全性提供了一种完美的方法，并被广泛地应用于语音置乱。混沌映射由于其良好的伪随机性、对系统参数的敏感性、初始条件和周期性等特性，成功地应用于视频、音频、图像等大型媒体的加密。在我们提出的系统中，我们使用了一种基于Arnold和Lucas映射的混沌映射的新组合，Arnold-Lu