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金融算法交易和市场流动性
Sancarraman g 1*，Natarajan Renagaraju 2，V。Renarjan3博士，N。R。R. R. R. R. R. R. Vembu博士4，D。Inmamajan博士5 1* Rajalakshmi Engineering College教授，钦奈2* Srinivasa Ramanujan Center，Sasstra被视为大学，2017-1拉马努扬中心，萨斯特拉被认为是大学，昆巴科纳姆引用：Snake G博士，Natarajan Rengaraju博士，Natarajan Rengaraju，2024年），Gig Ecomeage经济对劳动力动力学和经济弹性的影响，30（30），30（30）：30（30）：6 30（6），30（6），30（6），30（6）（6），30（6），30（6），30（6），30（6），30（6），30（6），30（6），30（6）（30），30（6），30（6），30（6），30（6），30（6），30（6），30（6）（30），30（6），30（6）（6）。 10.53555/kuy.v30i6.5561
尖峰情绪：使用尖峰神经网络识别动态视觉情感1 Binqiang Wang 1,2，Gang Dong 2*，Yaqian Zhao 2，Rengang Li 2
1山东大规模信息技术研究所，中国2个州主要的服务器和存储技术启动（北京）电子信息行业有限公司，中国北京，中国北京的抽象情感识别来自视觉信息的抽象情感识别是计算机视觉社区的重要研究主题。基于人工神经网络（ANN）的当前普遍解决方案表现出很高的精度，但计算消耗量很大。与ANN相比，尖峰神经网络（SNN）在生物学上更现实，并且在计算上有效。但是，将SNN用于视觉情感识别仍然是一个巨大的挑战，这主要是由于缺乏动态视觉传感器（DVS）的情感数据集和正确设计的SNN框架。在本文中，我们提出了一种生成DVS模拟数据集的方法，利用存在的情感识别数据集包含视频段。同时，采用了SNN框架及其对应ANN，以分别基于模拟DVS数据集和原始帧数据来完成动态视觉情感识别。所提出的SNN框架由一个功能提取模块组成，该模块基于输入的尖峰训练，投票神经元组模块，其中包含两组情绪神经元，以及一个将情感映射模块转换为情感上的尖峰到情感极性标签。结果表明，与ANN相比，提出的SNN可以实现更好的性能，其能耗只是ANN的四分之一。关键字峰值神经网络；动态视觉传感器；情绪识别1。简介