基于多级任务的“视觉脉诊”方法研究 被引量：4

1

作者 赵智慧 秦睿 +4 位作者 李炜弘 许强 陈帅 王昕 王锭 《成都中医药大学学报》 2024年第5期60-66,共7页

脉诊对中医诊断至关重要。然现有脉诊客观化高度依赖设备,阻碍其在远程在线诊疗中推广。受近年来基于远程光电容积脉搏波描记法(Remote Photoplethysmography,rPPG)的视频非接触式生理参数检测启发,本文提出了一种基于rPPG的“视觉脉诊... 脉诊对中医诊断至关重要。然现有脉诊客观化高度依赖设备,阻碍其在远程在线诊疗中推广。受近年来基于远程光电容积脉搏波描记法(Remote Photoplethysmography,rPPG)的视频非接触式生理参数检测启发,本文提出了一种基于rPPG的“视觉脉诊”方法,以面部视频为输入预测中医脉象;研究通过多尺度融合及多任务学习进行ROI检测,利用深度卷积神经网络进行滤波获取纯净血容量脉搏波,后基于深度神经网络进行脉象预测。经真实病例验证后发现,基于深度学习及多级任务的“视觉脉诊”准确率可达85%以上,且优于其他rPPG法。“视觉脉诊”研究创新了非接触式脉诊研究范式,未来可推广至中医移动医疗,具有较大应用价值。 展开更多

关键词 视觉脉诊 多级任务 脉诊客观化 远程光电容积脉搏波描记法

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多级特征筛选和任务动态对齐的声呐图像小目标检测 被引量：2

2

作者 王燕 王宏辉 +2 位作者 刘树东 张艳 郝泽玉 《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第10期116-128,共13页

针对声呐图像中小目标检测难度大、精度低、容易出现错检漏检的问题,本文提出一种基于YOLOv8s的声呐图像小目标检测改进算法。首先,考虑到声呐图像中的小目标通常具有低对比度且易被噪声淹没,提出了高效多级筛选特征金字塔网络(EMS-FPN... 针对声呐图像中小目标检测难度大、精度低、容易出现错检漏检的问题,本文提出一种基于YOLOv8s的声呐图像小目标检测改进算法。首先,考虑到声呐图像中的小目标通常具有低对比度且易被噪声淹没,提出了高效多级筛选特征金字塔网络(EMS-FPN)。其次,由于解耦头的分类分支和定位分支是独立的,会增加模型的参数量,同时难以有效地适应不同尺度目标的检测需求,导致对于小目标的检测效果不佳,设计了任务动态对齐检测头模块(TDADH)。最后为了验证本文模型的有效性,在URPC2021和SCTD扩充声呐数据集上进行了相应的验证,mAP0.5较YOLOv8s分别提高了0.3%和1.8%,参数量降低了22.5%。结果表明,本文提出的方法在声呐图像目标检测任务中不仅提高了精度,还显著降低了模型参数量。 展开更多

关键词 水下目标检测 声呐图像 小目标检测 高效多级筛选 任务动态对齐 轻量化

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智能仓储多机器人动态任务分配方法 被引量：1

3

作者 陈明智 《武汉工程职业技术学院学报》 2024年第1期31-35,共5页

针对智能仓储系统中多机器人任务分配方法进行研究,根据智能仓储中物流任务数量庞大且实时新增的动态特点,创新地提出了一种总体分配并根据当前工况实时插入的动态任务分配方法,将一定时间阈值内的物流任务集合利用综合时间代价、路径... 针对智能仓储系统中多机器人任务分配方法进行研究,根据智能仓储中物流任务数量庞大且实时新增的动态特点,创新地提出了一种总体分配并根据当前工况实时插入的动态任务分配方法,将一定时间阈值内的物流任务集合利用综合时间代价、路径代价、空载代价和任务均衡度代价的自适应多层编码遗传算法进行任务整体规划,为智能仓储系统中每个机器人分配需执行的物流任务序列及执行顺序。任务执行过程中,各机器人通过对当前自身剩余任务量成本及插入实时任务后路径成本的判断,在不影响当前任务完成总时间的情况下,对下一时间阈值内产生的实时物流任务是否插入当前执行任务序列展开竞争,实现任务的实时插入,未被实时插入的物流任务则等待下一次总体分配。实验结果表明,该方法能在缩短系统运行总时间和总路程的基础上,极大的降低机器人无任务空载等待的时间,提高系统运行效率。 展开更多

关键词 智能仓储系统 机器人集群 动态任务分配 自适应多层编码遗传算法 实时插入

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基于MTL和AM的水泵机电运行参数趋势预测

4

作者 邵知宇 薛美玲 +2 位作者 何聪 李精伟 唐鸿儒 《南水北调与水利科技（中英文）》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期959-966,977,共9页

针对复杂工况下水泵机电运行参数趋势预测的问题,建立基于多任务学习(multi-task learning,MTL)和注意力机制(attention mechanism,AM)的水泵机电运行参数趋势预测模型。充分利用历史工况数据,使用多任务学习分析方法,寻找历史工况数据... 针对复杂工况下水泵机电运行参数趋势预测的问题,建立基于多任务学习(multi-task learning,MTL)和注意力机制(attention mechanism,AM)的水泵机电运行参数趋势预测模型。充分利用历史工况数据,使用多任务学习分析方法,寻找历史工况数据的共同特征;在预测新工况数据变化趋势时,引入注意力机制动态分配共同特征映射时的权重系数,突出关键共同特征,提升模型的预测精度;根据模型监测统计量阈限分析,建立机组运行监测多级预警模型,优化运维管理策略。以某泵站机组实际运行工况数据进行测试并与不同模型计算结果进行对比分析,结果表明:与传统单任务学习和静态共同特征映射权重的模型相比,基于多任务学习和注意力机制的模型,其统计量T 2和Q均未超过95%和99%的控制限,表明该预测模型具有很好的稳定性和准确性。 展开更多

关键词 趋势预测 水泵机组 多任务学习 注意力机制 状态监测 多级预警

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多级并行的多核DSP软件设计 被引量：5

5

作者 夏际金 丁泉 王蓉 《雷达科学与技术》 2014年第4期368-372,共5页

随着信号处理性能需求不断提高,多核DSP软件开发是一个重要发展趋势。指令并行、多核并行处理、计算和传输并行等都是提高处理性能的方法。多核DSP处理器多级存储器中,越靠近内核存储器容量越少。在大数据量处理中需要相应的大存储器容... 随着信号处理性能需求不断提高,多核DSP软件开发是一个重要发展趋势。指令并行、多核并行处理、计算和传输并行等都是提高处理性能的方法。多核DSP处理器多级存储器中,越靠近内核存储器容量越少。在大数据量处理中需要相应的大存储器容量,无法直接将任务分配到各个处理器内核。针对这一问题,探讨了基于8核处理器的并行任务分配,并根据多核DSP的架构,采用两级乒乓的方式来实现大点数FFT的设计。该设计采用DMA方式实现了处理和传输并行,提高了处理性能。 展开更多

关键词 多核DSP 并行 多级乒乓 任务分配

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工业设计专业学生多层级递进式实践能力培养模式研究 被引量：9

6

作者 李敏 《设计》 2017年第6期120-121,共2页

面向工业设计专业大学生创新能力培养,创建"工业设计专业多层级递进式实践能力培养模式"是重要途径。多层级递进培养模式解决三个主要问题,一是层级划分的合理性,二是实践教学内容的确定,三是教学方法。工业设计专业多层级递... 面向工业设计专业大学生创新能力培养,创建"工业设计专业多层级递进式实践能力培养模式"是重要途径。多层级递进培养模式解决三个主要问题,一是层级划分的合理性,二是实践教学内容的确定,三是教学方法。工业设计专业多层级递进式实践能力培养模式以不同层级任务为主线、以真题驱动为向导、以发挥学生主观学习意识为着力点,为新时期创新性设计人才的培养奠定了环境基础。 展开更多

关键词 实践能力 多层级递进式 真题驱动 创新性

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利用分层教学贯彻任务教学法理念 被引量：10

7

作者 程金贵 《北京城市学院学报》 2007年第2期95-97,64,共4页

任务教学法是近年来倡导的一种英语教学方法,如能认真贯彻,对提高学生的交际水平大有裨益。由于目前大学生英语水平有明显的差异,在教学中形成了多水平课堂,使任务教学难以实施。分层教学把学生按其水平分在不同班级,不同层次选用不同... 任务教学法是近年来倡导的一种英语教学方法,如能认真贯彻,对提高学生的交际水平大有裨益。由于目前大学生英语水平有明显的差异,在教学中形成了多水平课堂,使任务教学难以实施。分层教学把学生按其水平分在不同班级,不同层次选用不同的教材,制定不同的教学目标,贯彻不同的教学任务,是贯彻任务教学法的有效途径。 展开更多

关键词 多水平课堂 任务教学法 分层教学

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基于规则和约束的多层递阶产品开发过程管理

8

作者 张劲松 薛春芳 万立 《华中科技大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第10期43-46,共4页

针对开发过程的动态性和不确定性,研究了基于路由规则和任务约束的柔性工作流模型,该模型与传统的工作流模型最大的差别在于其流程实例的路由需要根据运行时的环境和条件动态决定,提高了开发过程的适应能力和敏捷性;针对开发过程的递阶... 针对开发过程的动态性和不确定性,研究了基于路由规则和任务约束的柔性工作流模型,该模型与传统的工作流模型最大的差别在于其流程实例的路由需要根据运行时的环境和条件动态决定,提高了开发过程的适应能力和敏捷性;针对开发过程的递阶性、嵌套性和层次性等特点,提出了基于任务分解的任务流管理模型,通过任务逐级分解,采用任务分解和工作流相结合的方法,降低了开发过程管理的复杂性,提高了开发过程管理的可操作性. 展开更多

关键词 产品开发过程 工作流模型 规则和约束 多层递阶 任务流模型

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基于多层k路划分的三维网格并行任务分配策略 被引量：1

9

作者 于方 郑晓薇 孙晓鹏 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2010年第2期287-290,294,共5页

为解决传统任务划分方法在三维网格并行计算任务分配阶段产生的通信开销大的问题,提出了一种基于多层k路划分算法的并行任务分配策略。首先利用多层k路划分算法划分三维网格,将任务划分问题转化为图划分问题,然后基于图划分结果给出一... 为解决传统任务划分方法在三维网格并行计算任务分配阶段产生的通信开销大的问题,提出了一种基于多层k路划分算法的并行任务分配策略。首先利用多层k路划分算法划分三维网格,将任务划分问题转化为图划分问题,然后基于图划分结果给出一个任务映射并行算法将计算任务分配到各计算结点。在深腾1800上求解三维网格模型最短路径问题的实验结果表明,相比于传统的行列划分任务分配策略,该策略在保证负载平衡的同时有效地降低了通信开销,算法的运行时间减少,加速比得到提高。 展开更多

关键词 多层k路划分 并行任务分配 图划分 三维网格 通信开销

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与体系结构匹配的多级可重构任务划分方法

10

作者 郝水侠 曾国荪 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2014年第8期63-66,74,共5页

异构系统是高性能计算发展的主要模式,云计算是异构计算的典型实例。其优势在于异构处理器能各尽其能,但在实际应用中异构系统的性能往往不能充分发挥,因为处理器特征与应用程序特征不匹配,造成系统效率低下。因此借助重构思想,提出与... 异构系统是高性能计算发展的主要模式,云计算是异构计算的典型实例。其优势在于异构处理器能各尽其能,但在实际应用中异构系统的性能往往不能充分发挥,因为处理器特征与应用程序特征不匹配,造成系统效率低下。因此借助重构思想,提出与体系结构结合的多级可重构任务划分方法。定义了多级可重构的概念,分析了异构匹配的原理,给出异构特征分析过程,提出了基于异构特征匹配的多级可重构任务划分方法。最后通过仿真实验说明,与体系结构匹配的划分方法适合当前的异构系统。 展开更多

关键词 计算任务 体系结构 多级可重构 任务划分

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滑坡灾情数据多层级语义检索方法 被引量：3

11

作者 朱庆 李茂粟 +5 位作者 丁雨淋 冯斌 张骏骁 曹振宇 仇林遥 殷浩 《西南交通大学学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第3期467-475,共9页

如何在海量多源多模态的滑坡灾害时空大数据中快速精准地发现满足灾情评估任务需求的优势信息,是综合减灾救灾的关键.传统灾害数据检索多以"人工经验+关键字"的被动检索方式为主,难以兼顾任务的精确性与时效性,为此,提出了一... 如何在海量多源多模态的滑坡灾害时空大数据中快速精准地发现满足灾情评估任务需求的优势信息,是综合减灾救灾的关键.传统灾害数据检索多以"人工经验+关键字"的被动检索方式为主,难以兼顾任务的精确性与时效性,为此,提出了一种面向评估任务的滑坡灾情数据多层级语义检索方法.通过建立滑坡灾情评估任务对数据特征需求的显式语义描述及任务需求与数据特征之间的高级语义映射,并据此设计多层级语义匹配的数据检索算法,面向灾情评估任务实现优势数据汇聚.以四川茂县滑坡灾害评估为例进行实验分析,本文检索方法查询效率具有明显优势,900 km^2、90 d范围内的灾情数据精准检索效率达到秒级,且推荐优势数据集的准确性高,60 d时间差距阈值下推荐结果平均贴近度达到90%以上.结果表明本方法可根据任务需求准确可靠地快速自动获取灾害数据,从而显著提高减灾应急响应能力. 展开更多

关键词 滑坡灾害 灾情评估任务 灾害大数据 语义关联分析 多层级检索

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交际型任务在美国多层次ESL课堂教学中的应用的行动研究

12

作者 刘梦影 《语言教育》 2014年第4期24-31,40,共9页

行动研究强调教师以研究者的身份关注自己的课堂,分析学生的需求和教师存在的问题,并通过反思和改进教学行动解决问题。笔者以20名成人英语学习者为研究对象,通过行动研究的方式解决了两个教学问题并得出结论:1)在重铸反馈未能奏效的情... 行动研究强调教师以研究者的身份关注自己的课堂,分析学生的需求和教师存在的问题,并通过反思和改进教学行动解决问题。笔者以20名成人英语学习者为研究对象,通过行动研究的方式解决了两个教学问题并得出结论:1)在重铸反馈未能奏效的情况下,可用元语言解释提高学生对3个音节及3个音节以上单词正确读法的即时习得率;2)在学生对同一教学任务的完成情况存在较大差异时,教师可通过穿插显性教学和调整教学任务复杂度的方式,控制不同水平学生的任务完成时间,提高学生的英语学习效率。 展开更多

关键词 多层次ESL课堂 任务型教学 纠错

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基于文本挖掘的高速铁路动车组故障多级分类研究 被引量：3

13

作者 高凡 李樊 +2 位作者 张铭 王志飞 赵俊华 《计算机测量与控制》 2020年第7期59-63,共5页

针对高速铁路信号设备故障发生后记录的文本数据,提出基于文本挖掘方式的高速铁路信号设备故障多级分类模型研究;提出TF-IDF词汇权重与词汇字典结合的特征表示方法实现信号设备故障文本数据的特征提取;多级分类模型中,基于Stacking集成... 针对高速铁路信号设备故障发生后记录的文本数据,提出基于文本挖掘方式的高速铁路信号设备故障多级分类模型研究;提出TF-IDF词汇权重与词汇字典结合的特征表示方法实现信号设备故障文本数据的特征提取;多级分类模型中,基于Stacking集成学习思想设计单层分类模型,将循环神经网络BiGRU和BiLSTM作为初级学习器,设计权重组合计算方法作为次级学习器,将多级分类任务分解为各层单分类任务,并采用K折交叉验证训练Stacking模型;采用高速铁路自开通至十年的信号转辙机故障数据,通过对故障原因文本数据的分析,实现故障部位和故障原因的二级分类,经过K=5次训练,BiGRU较BiLSTM各评价指标都较高,经实验BiGRU分配权重为0.7,BiLSTM权重为0.3,组合加权对两个网络的输出计算,准确率提高为0.881 4,召回率提高为0.864 2;实验表明多级分类模型能够有效提升信号设备故障多级分类任务的分类评价指标,并能够保证分类结果隶属关系的正确性。 展开更多

关键词 高速铁路信号设备 多级分类 Stacking集成学习 循环神经网络 多任务协作投票决策树

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