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多模态识别系统，该系统通过MediaPipeHolistic技术实时跟踪人体特征点（面部、手部和姿态），实现手语到文本转换及情感识别功能。系统核心包括三个模块：手语识别模块处理肢体动作特征点，情感识别模块分析面部特征点序列，综合预测模块融合双模型输出。技术架构基于TensorFlow/Keras框架，采用数据增强、早停机制和学习率调整等优化策略。MP_Data数据集提供标准化特征点数据，包含3种手

代码包括了人脸情绪识别模型训练版块，算法版块（CNN、VGG、ResNet）三种。有每一种算法的测试代码。其次，人脸情绪识别的训练数据有Kaggle和自行采集本地数据2种方式。有UI界面，实时检测人脸情绪变化，以及不同的人脸情绪百分比。

多模态情绪识别融合人脸、语音等多源数据，通过CNN、LSTM等模型提取视觉（表情）与听觉（语音语调）特征，经融合算法综合分析情绪。可实现图片、视频、实时摄像头的静态/动态检测，输出情绪类别及百分比，提升复杂场景识别精度，广泛应用于智能交互、心理分析等领域。

AI 驱动的多模态情感识别：融合文本、图像与语音的情感分析解决方案

我们提出了PMData：一个结合了传统的生活记录数据和运动活动数据的数据集。我们的数据集能够开发新的数据分析和机器学习应用程序，例如，额外的运动数据用于预测和分析日常发展，比如一个人的体重和睡眠模式；以及在运动环境中用传统生命数据预测运动员表现的应用程序。PMData结合了来自Fitbit Versa 2智能手表腕带、PMSys运动日志智能手机应用程序和谷歌表单的输入。收集了5个月的记录数据。我们

本文摘要整理了150个计算机领域研究课题，涵盖六大方向： 人工智能与大模型（30项）：包括轻量化模型压缩、多模态生成、医疗问答系统、内容溯源等技术； 数据科学与大数据（30项）：涉及实时流处理、隐私计算、用户画像、舆情分析等应用； 云计算与分布式系统（25项）：聚焦容器化部署、边缘计算、微服务架构等优化方案； 网络安全与区块链（25项）：探索智能合约安全、数据溯源、隐私保护等创新应用； 计算机视觉

在校园活动中，每个学生的消费行为不同，需要寻找一种工具来判定学生的经济状况。本文为学生的消费情况建立一个能够刻画学生经济状况的DFM数学模型。它以会员关系领域广泛用来衡量会员价值和描述会员行为的RFM模型为基础，拓展优化而成。D（Deposit）D表示学生月平均余额。余额决定着学生能否继续进行消费，在评价学生的整体消费行为中是不可缺少的一项指标。某一时刻的余额高低只能说明某一时刻的经济状况，而学生

在本技术报告中，我们介绍了 Magic 1-For-1 （Magic141），这是一种高效的视频生成模型，具有优化的内存消耗和推理延迟。关键思想很简单：将文本到视频生成任务分解为两个单独的更简单的扩散步骤蒸馏任务，即文本到图像生成和图像到视频生成。我们验证了使用相同的优化算法，image-to-video 任务确实比 text-to-video 任务更容易收敛。我们还从三个方面探索了一系列优化技巧