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曹艳秋：让循环神经网络更快速识别人类行为

随着人工智能的发展，人们希望计算机能够更准确的理解人类的行为和语言，这是实现智能化、自动化最基本的要求之一。让计算机读懂人类行为的难点，就在于如何能够准确的捕捉到行为中蕴含的细微的运动变化。而这，恰好是曹艳秋在人类行为识别领域上的一项研究课题。

曹艳秋是浙江大学智能信息处理实验室的副教授，长期从事机器学习和计算机视觉的研究工作。近几年，她将注意力转移到了行为识别方面，力图使人类行为识别更接近实际场景。她的研究揭示了壁虎倾倒、人类摔倒、跌倒、奔跑等人体和非人体动作产生的物理特性，用机器学习算法训练计算机对不同的行为进行识别。

针对目前循环神经网络在人类行为识别中运行缓慢的问题，曹艳秋提出了一种新型的循环神经网络模型，这个模型基于人类运动学特征和运动的时间序列建模，有效地提高神经网络在人类行为识别中的响应速度和识别率。

曹艳秋的研究工作并不仅仅是解决了循环神经网络在人类行为识别中的运算速度问题，更重要的是她的理论模型和实际应用能够为人类行为识别在未来的推广应用中起到积极的推动作用。比如，在智慧城市、智能家居等领域，人类行为识别是连接感知、决策、控制等重要环节的基础，其识别准确度和速度是影响人工智能实际应用的重要因素之一。

在人类行为识别领域，曹艳秋的研究成果不仅得到了学界的高度认可，而且已经成功应用到实际项目中，取得了明显效果。而从学术研究的角度来看，她的研究成果也为该领域的研究提供了新的思路和方法，这对推动人工智能技术的发展以及将其更广泛的应用于实际生活中都有重要的促进作用。

总之，曹艳秋的研究成果意义深远。她致力于将计算机视觉等人工智能技术与实际生活结合，旨在构建更加智能化、智能化的社会。