我是钱

   基于一系列传感器数据的行为识别研究有着广泛的应用。无线感知行为识别可以更好的保护用户隐私，有很高的研究和应用价值。但数据收集成本高，鲁棒性差等问题影响其研究、发展及推广。已有研究通过对抗性网络生成实验数据，增强模型鲁棒性，从而提高无线感知行为识别的准确性。本文将从利用对抗性网络合成实验数据、利用对抗性网络增强模型鲁棒性两方面介绍前人的工作。未识别的网络-我是钱QQ/微信：64206361.引言目前，行为识别作为一个重要的研究方向有着广泛的应用前景。现有研究已使用了一系列不同的传感器数据，包括来自摄像头的视频、来自可穿戴传感器的惯性数据、来自无线电波的信号流等。然而，基于计算机视觉的方法面临隐私泄露的风险，而可穿戴传感器需要电池。近年来，无线感知行为识别

最近一项研究表明,深度卷积神经网络能够大幅提高PandaX-III实验中无中微子双贝塔信号和本底的区分效率,从而提高探测灵敏度,《中国科学:物理力学天文学》英文版2018年第10期报告了这一结果。未识别的网络-我是钱QQ/微信：6420636来自上海交通大学和北京大学的研究者利用了深度卷积神经网络技术来区分不同粒子在气体探测器中的径迹特征,大幅提高了分辨效率,该研究可以应用在PandaX-III无中微子双贝塔衰变实验当中,以提高探测灵敏度,有利于增进我们对于中微子本质的理解。这项研究题为Signal-backgrounddiscriminationwithconvolutionalneuralnetworksinthePandaX-IIIexperime