随笔分类 - 论文阅读总结
目前打算一周阅读一篇论文，然后总结重点
摘要：《Deep Transfer Learning for Cross-domain Activity Recognition》阅读笔记 零、Abstract 1、Background： 带标签的人类行为数据很难获取；而迁移学习可以将来自源域（source domain）的带标签的样本对标签很少/没有标
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摘要：一、使用公开数据集的论文总结 1. Who is behind the wheel? Driver identification and fingerprinting（2018） 论文：论文在这里 公开数据集：Security dataset、UAH‑DriveSet、HciLab dataset
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摘要：〇、摘要 1）人类因素是交通事故的主要催化剂；最异常的类型：疲劳、分心、醉酒、鲁莽驾驶。 2）关于用手机进行困意和异常行为检测的方法，尚未有完整的回顾。 3）本文囊括了不同的方法，包括：传感方法、检测算法、以及其相应的精度和局限性；分析了智能手机的行为分类系统和情景感知、移动众包感知以及主动转向控制
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摘要：Driving Style Recognition for Intelligent Vehicle Control and Advanced Driver Assistance: A Survey 0. 摘要 驾驶员驾驶风格的重要性体现在： 1）车辆能源管理 2）驾驶安全 3）ADAS（Advanc
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摘要：《Large-Scale Training System for 100-Million Classification at Alibaba》阅读笔记 Extreme Classification介绍 0. Abstract 极端分类系统体系结构: 1）KNN softmax损失模块 >作用：快速计
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摘要：##《Who is behind the wheel? Driver identification and fingerprinting》 0. Abstract 研究问题：使用车内传感器的数据描述驾驶风格； 良好的驾驶特征的作用有：防盗、车险、自动驾驶、else 本文： 1） 用车内传感器测量组成
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摘要：《Driver Behavior Detection Techniques:A Survey》 0.Abstract 驾驶员行为是安全驾驶的重要因素。 会影响到驾驶员行为的原因有：疲劳、分心、经验、车外环境状况、车辆状况等。 驾驶监控系统可以区分驾驶员行为为：①正常驾驶和②激进驾驶 进而对正在激进驾
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