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动态感知与特征增强的轨道异物检测方法
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作者 沈瑜 李博昊 《铁道科学与工程学报》 北大核心 2025年第9期4204-4217,共14页
轨道异物侵限问题是现代高速铁路运输系统面临的核心安全挑战。随着交通基础设施的高速发展和智能化转型,高速铁路运行对检测技术提出了前所未有的严苛要求。然而,现有异物侵限检测方法往往难以在检测精度和检测速度之间实现良好的平衡... 轨道异物侵限问题是现代高速铁路运输系统面临的核心安全挑战。随着交通基础设施的高速发展和智能化转型,高速铁路运行对检测技术提出了前所未有的严苛要求。然而,现有异物侵限检测方法往往难以在检测精度和检测速度之间实现良好的平衡,导致在实际应用中难以满足轨道场景的检测需求。针对以上问题,本文提出一种基于动态感知与特征增强的轨道异物检测方法(railway foreign intelligent boost,RF-IB)。首先,使用固定掩码的方式对ROI区域(region of interest)进行划分,聚焦于轨道及其周边的关键区域;其次,构建反向瓶颈模块(spilt reverse bottleneck,S-Bneck)并结合多分支处理策略,克服了信息传递过程中的梯度衰减问题;同时利用特征重用模块(feature reuse module,FRM)对不同尺度的特征图进行层级递归连接,进一步增强语义信息与细节信息的重用性;此外,设计自适应上采样模块(adaptive upsampling module,AUM),采用更为高效的内容感知机制恢复细节特征,并减少模型的计算开销;最后,引入无锚框检测网络,提高模型检测的实时性。实验结果表明,本文方法在自制轨道异物数据集和公开COCO数据集上的平均检测精度达到57.0%、47.3%,模型大小为35.2 MB,能以89.8帧/s的速度对轨道异物实时检测,充分满足轨道场景下对异物检测精度和实时性的要求。 展开更多
关键词 轨道异物检测 动态感知 特征增强 反向瓶颈 无锚框检测网络
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基于多层次瓶颈注意力模块的颅骨到面皮的生成方法
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作者 王洁 姜文凯 +3 位作者 蒋佳琪 梁增磊 刘晓宁 耿国华 《西北大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第1期201-212,共12页
从未知颅骨恢复其生前面貌是考古学、法医学和刑侦学重要的研究方向。现有的计算机三维辅助复原过程繁琐,耗时长,该研究针对现有模型在颅骨到面皮(不含纹理、头发等的面貌)图像生成上存在失真、扭曲、不平滑等现象,提出一种结合生成对... 从未知颅骨恢复其生前面貌是考古学、法医学和刑侦学重要的研究方向。现有的计算机三维辅助复原过程繁琐,耗时长,该研究针对现有模型在颅骨到面皮(不含纹理、头发等的面貌)图像生成上存在失真、扭曲、不平滑等现象,提出一种结合生成对抗网络和多层次瓶颈注意力模块的颅骨到面皮图像生成方法。该方法的生成器由6层AdaResBlock和瓶颈注意力模块组成,从通道和空间两个维度引导生成器关注更重要的区域,并根据特征自适应地调整归一化方式。同时,针对生成器模型较大的问题,引入蓝图可分离卷积减小其体积。此外,将判别器分为两部分,前几层被用来进行编码,取消传统网络中的单独编码器模块,使模型更紧凑;后几层则采用多尺度判别策略,从不同层级对图像进行分类判别,增强其准确性。实验结果表明,在颅骨到面皮图像生成任务上,该方法生成的面皮图像质量高于现有的其他方法,在视觉质量和图像质量上都取得了最高的分数,复原效果更加真实,图像定量评价指标PSNR、SSIM平均提升1.115,0.017,LPIPS平均降低0.026,面皮平均相似度为0.855。 展开更多
关键词 颅面生成 生成对抗网络 图像转换 瓶颈注意力模块 蓝图可分离卷积
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基于DQN的高速公路车道缩减区自动驾驶换道策略设计
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作者 张龄之 周婧 +1 位作者 张欣玲 王嘉文 《智能计算机与应用》 2025年第8期173-177,共5页
在高速公路中,诸如道路施工、匝道汇入等道路设置因素都会导致道路缩减区域的出现,给交通环境带来负面影响。随着自动驾驶技术的快速发展,自动驾驶车辆在道路中行驶需要面临复杂交通环境,车道缩减区会给交通环境带来一系列不利影响,为... 在高速公路中,诸如道路施工、匝道汇入等道路设置因素都会导致道路缩减区域的出现,给交通环境带来负面影响。随着自动驾驶技术的快速发展,自动驾驶车辆在道路中行驶需要面临复杂交通环境,车道缩减区会给交通环境带来一系列不利影响,为了有效设计车道缩减区车辆驾驶决策问题,利用基于DQN的方法进行换道策略设计。首先,利用马尔可夫决策并以高速公路车道缩减区为背景建立模型;其次,调整奖励函数算法并利用基于DQN控制的和基于规则控制的模型作比较;最后,利用vissim的二次开发得到模型可以有效提高交通效率和驾驶安全。得到基于DQN的方法可以将平均车速提升3.2 m/s,将平均汇入时间降低2.7 s。 展开更多
关键词 智能交通 机器学习 神经网络 高速缩减区 换道模型
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大规模无线网络中(X,S)-Bottleneck区域性能分析
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作者 颜国风 王建新 陈淑红 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第2期323-334,共12页
基于二层QBDs(quasi birth-death models),提出了一个(X,S)-bottleneck区域性能分析模型,(X,S)-bottleneck区域的特征通过第1层QBD模型描述,而经过(X,S)-bottleneck区域的每条流的特征由第2层QBD模型描述.基于该性能分析模型,对(X,S)-bo... 基于二层QBDs(quasi birth-death models),提出了一个(X,S)-bottleneck区域性能分析模型,(X,S)-bottleneck区域的特征通过第1层QBD模型描述,而经过(X,S)-bottleneck区域的每条流的特征由第2层QBD模型描述.基于该性能分析模型,对(X,S)-bottleneck区域的性能进行了一些概率分析,如(X,S)-bottleneck区域的平衡状态概率、经过该区域通信流的成功转发概率和吞吐量等,确定了上述概率及吞吐量的取值范围.仿真实验结果表明了该性能分析模型对于分析(X,S)-bottleneck区域性能的有效性.结论有助于无线网络通信性能的改进和管理. 展开更多
关键词 性能分析 无线网络 QBD(quasi birth-death) 通信瓶颈 网络性能
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改进YOLOv8n的轻量级遥感图像军用飞机检测算法 被引量:4
5
作者 杨瑞君 张浩 叶璟 《电子测量技术》 北大核心 2025年第1期154-165,共12页
针对现有的轻量级目标检测算法在应用于遥感图像军用飞机目标检测任务所面临的模型参数大、检测速度慢的情况,提出一种基于YOLOv8n的轻量级遥感图像军用飞机目标检测算法:LeYOLO-MARs。采用了优化后的倒置瓶颈模块替换原始主干网络中的... 针对现有的轻量级目标检测算法在应用于遥感图像军用飞机目标检测任务所面临的模型参数大、检测速度慢的情况,提出一种基于YOLOv8n的轻量级遥感图像军用飞机目标检测算法:LeYOLO-MARs。采用了优化后的倒置瓶颈模块替换原始主干网络中的经典瓶颈模块,更换高效的骨干网络特征提取模式,在保持特征提取能力的同时,有效降低了计算需求并提升了计算速度;颈部网络中引入了快速金字塔架构网络,减少了卷积层数并提高了语义信息共享的效率,减少了锁定和等待时间,同时考虑了有限的并行化机会和架构的复杂性;使用轻量级解耦网络头,通过逐点卷积简化检测头结构;使用Inner-SIoU作为新的定位回归损失函数,提升对小目标样本的学习能力并加快回归边界框的收敛;加入了轻量级金字塔压缩注意力机制模块,有效整合局部注意力和全局注意力,以建立long-range通道依赖关系。实验结果表明,改进的算法在保证检测速度的同时取得了95.7%的检测精度,比基线模型高0.4%,模型参数缩小43%,计算量减少63%,较主流算法在检测效果上有一定的提升,能够对军用飞机目标进行高质量实时检测。 展开更多
关键词 目标检测 军用飞机 YOLOv8 倒置瓶颈 注意力模块 特征金字塔
原文传递
Source-Bottleneck信源对ABR速率算法的影响
6
作者 张琳 赵鹏 张惠民 《北京邮电大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1999年第4期70-74,共5页
比较研究了一种特殊信源——Source-bottleneck 信源在ATM 网络中对ABR拥塞控制算法性能的影响.Source-bottleneck 信源由于某些原因无法做到根据交换网络提供的信息相应改变信元发送速率, ... 比较研究了一种特殊信源——Source-bottleneck 信源在ATM 网络中对ABR拥塞控制算法性能的影响.Source-bottleneck 信源由于某些原因无法做到根据交换网络提供的信息相应改变信元发送速率, 由于网络交换节点对此不了解必然导致对Source-bottleneck 信源分配的速率过大而浪费网络资源.当Source-bottleneck 信源不再发生信源拥塞情况时, 网络又会因为瞬间增加的速率而发生拥塞.本文对不同的ABR拥塞控制算法进行了仿真, 展开更多
关键词 ATM网络 ABR 算法 信源
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Bottlenecked ABR信源对ABR速率算法的影响(英文)
7
作者 张琳 张惠民 《应用基础与工程科学学报》 EI CSCD 1999年第4期440-447,共8页
比较研究了一种特殊信源,Bottlenecked ABR信源在ATM 网络中对ABR拥塞控制算法性能的影响.Bottlenecked ABR信源由于某些原因无法做到根据交换网络提供的信息相应改变信元发送速率.由于网络交... 比较研究了一种特殊信源,Bottlenecked ABR信源在ATM 网络中对ABR拥塞控制算法性能的影响.Bottlenecked ABR信源由于某些原因无法做到根据交换网络提供的信息相应改变信元发送速率.由于网络交换节点对此不了解,必然导致对Bottlenecked 信源分配的速率过大而浪费网络资源.当Bottlenecked 信源不再发生信源拥塞情况时,网络又会因为瞬间增加的速率而发生拥塞.本文对不同的ABR拥塞控制算法进行了仿真。 展开更多
关键词 ATM网络 ABR业务 bottlenecked信源
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标签独立信息压缩的异质图表示
8
作者 马剑 王怡菲 +2 位作者 孟丽 何云飞 杨飞 《计算机与现代化》 2025年第4期36-41,共6页
现有异质图(Heterogeneous Graph,HG)表示方法大都基于强大的图神经网络,聚合元路径内及元路径之间的语义信息来嵌入节点。然而,现有方法忽视了HG中节点的异质性,导致邻居节点中的无关信息沿着复杂结构扩散到高阶节点,扰动HG表示。为克... 现有异质图(Heterogeneous Graph,HG)表示方法大都基于强大的图神经网络,聚合元路径内及元路径之间的语义信息来嵌入节点。然而,现有方法忽视了HG中节点的异质性,导致邻居节点中的无关信息沿着复杂结构扩散到高阶节点,扰动HG表示。为克服该问题,本文提出一种标签独立信息压缩的异质图表示方法LICHGR(Label-independent Information Compression for Heterogeneous Graph Representation)。LICHGR的核心思想是在信息瓶颈的指导下,利用希尔伯特-斯密特独立性准则限制异质图中标签独立信息的传播而尽可能保留标签依赖的信息。具体地,LICHGR通过在输入特征、元路径内隐藏特征、真实标签之间构造多方面的标签独立信息压缩限制,抽取丰富的标签依赖的信息,从而提高异质图表示质量。在3个公开的数据集上设计的多个实验充分验证了LICHGR的有效性。 展开更多
关键词 图神经网络 异质图表示 信息瓶颈 希尔伯特-斯密特独立性准则
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面向空天地网络的弹性语义通信
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作者 王文远 周明宇 +6 位作者 王朝炜 许霁松 张云泽 庞明亮 江帆 徐乐西 张治 《电子与信息学报》 北大核心 2025年第10期3646-3657,共12页
针对空天地网络中图像传输面临的带宽受限和信道损伤等挑战,该文提出一种弹性语义通信方案。该方案基于信息瓶颈(IB)理论构建了增强的率失真(RD)函数,采用Gumbel-Softmax方法和可变速率网络实现动态速率自适应,并设计了加权多重非对称... 针对空天地网络中图像传输面临的带宽受限和信道损伤等挑战,该文提出一种弹性语义通信方案。该方案基于信息瓶颈(IB)理论构建了增强的率失真(RD)函数,采用Gumbel-Softmax方法和可变速率网络实现动态速率自适应,并设计了加权多重非对称高斯分布来表征不同语义特征的概率密度。在架构设计上,该方案采用注意力机制和残差学习,根据信噪比(SNR)要求自适应地选择网络模块,实现计算效率和传输可靠性之间的最佳权衡。实验表明,与传统方案相比,所提方案在信道带宽比(CBR)和重建质量方面均取得了显著提升,特别是在具有挑战性的信道条件下,表现出更强的鲁棒性和更高的图像保真度。 展开更多
关键词 空天地网络 语义通信 信道自适应 拓展的信息瓶颈理论 信源信道联合编码
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技术与政治双重视角下我国潜在“卡脖子”技术识别方法研究——以集成电路领域为例 被引量:1
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作者 陶治宇 刘雅菁 梁爽 《情报杂志》 北大核心 2025年第7期95-105,共11页
[研究目的]在发挥举国体制优势进行技术攻关过程中,须统筹发展与安全,摸清薄弱环节,找准风险点,准确识别“卡脖子”技术,以集中力量实现技术攻关。现有研究缺少对潜在“卡脖子”技术的预见性识别,并缺少对“卡脖子”技术背后政治博弈属... [研究目的]在发挥举国体制优势进行技术攻关过程中,须统筹发展与安全,摸清薄弱环节,找准风险点,准确识别“卡脖子”技术,以集中力量实现技术攻关。现有研究缺少对潜在“卡脖子”技术的预见性识别,并缺少对“卡脖子”技术背后政治博弈属性的剖析。为有效研判潜在“卡脖子”技术,提出了一套识别方法体系,为维护国家科技安全提供参考。[研究方法]认为“卡脖子”技术现象不仅是技术现象,更是政治与技术相融合形成的复合现象,故将“政治距离”纳入“卡脖子”技术的识别中,将其表征为国家主观动机上的“想卡”;同时基于引文网络计算各专利的PageRank等指数,作为客观上的“能卡”;选定关键核心技术领域的高被引专利作为价值上的“值得卡”,进而识别出潜在的“卡脖子”技术。[研究结果/结论]通过对集成电路领域的实证研究,发现我国在半导体器件的基本构造、电路集成方法与材料科学等基础技术领域存在较高“卡脖子”风险,而在传感器技术、成像技术、信号传输等应用技术领域的“卡脖子”风险较低。 展开更多
关键词 政治距离 技术控制 “卡脖子”技术 技术识别 引文网络 集成电路
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高性能计算环境中的网络架构优化与瓶颈分析
11
作者 丰先灿 《计算机应用文摘》 2025年第11期177-179,共3页
文章探讨了高性能计算环境中网络架构的重要性,分析了网络带宽、延迟、拓扑结构等瓶颈,并提出了优化策略,包括采用高速网络技术、优化网络拓扑、负载均衡与流量调度、网络虚拟化与软件定义网络等。这些策略旨在提高数据传输效率、降低... 文章探讨了高性能计算环境中网络架构的重要性,分析了网络带宽、延迟、拓扑结构等瓶颈,并提出了优化策略,包括采用高速网络技术、优化网络拓扑、负载均衡与流量调度、网络虚拟化与软件定义网络等。这些策略旨在提高数据传输效率、降低延迟、增强系统可扩展性和灵活性,以应对高性能计算的需求。 展开更多
关键词 高性能计算 网络架构优化 瓶颈分析 SDN 高速网络
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深度信念网络的Bottleneck特征提取方法 被引量:3
12
作者 谈建慧 景新幸 杨海燕 《桂林电子科技大学学报》 2016年第2期118-122,共5页
为了提升连续语音识别系统的识别率,提出一种基于深度信念网络的Bottleneck特征提取方法。该方法使用对比散度算法,采用无监督的预训练堆叠限制玻尔兹曼机得到网络初始化参数,进而采用反向传播算法,以最大化帧级交叉熵作为训练准则,反... 为了提升连续语音识别系统的识别率,提出一种基于深度信念网络的Bottleneck特征提取方法。该方法使用对比散度算法,采用无监督的预训练堆叠限制玻尔兹曼机得到网络初始化参数,进而采用反向传播算法,以最大化帧级交叉熵作为训练准则,反向迭代对网络参数进行微调。采用上下文相关的三音素模型,以音素错误率大小作为评价系统性能的准则。实验结果表明,所提出的基于深度信念网络提取的Bottleneck特征相对于传统特征更具优越性。 展开更多
关键词 连续语音识别 深度信念网络 bottleneck特征 音素错误率
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基于“三链融合”的战略性新兴产业发展瓶颈识别——以新能源汽车为例
13
作者 孔德婧 覃金冰 +1 位作者 刘宇飞 闫强 《情报杂志》 北大核心 2025年第7期114-121,105,共9页
[研究目的]构建系统高效的产业发展瓶颈识别方法,有效识别战略性新兴产业的产业发展瓶颈,有助于持续改进产业生态和推动我国战略性新兴产业高质量发展。[研究方法]该研究基于创新链、产业链、资金链的“三链融合”视角,采用深度学习和... [研究目的]构建系统高效的产业发展瓶颈识别方法,有效识别战略性新兴产业的产业发展瓶颈,有助于持续改进产业生态和推动我国战略性新兴产业高质量发展。[研究方法]该研究基于创新链、产业链、资金链的“三链融合”视角,采用深度学习和社会网络分析相结合的方法,从瓶颈理论的系统流程和持续改进理念出发认知战略性新兴产业发展瓶颈,构建了“三链融合”的产业发展瓶颈识别方法,并提出持续改进策略。[研究结论/结果]以我国新能源汽车产业为实证案例,识别出电池回收与梯次利用环节“三链”均存在发展瓶颈,产业链延伸增值服务存在创新链发展瓶颈,这与新能源汽车技术路线图规划的发展现状一致,证明了识别方法的有效性和科学性。 展开更多
关键词 三链融合 战略性新兴产业 新能源汽车 发展瓶颈识别 深度学习 社会网络分析
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基于区分性准则的Bottleneck特征及其在LVCSR中的应用 被引量:2
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作者 刘迪源 郭武 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2016年第2期331-337,共7页
基于深层神经网络中间层的Bottleneck(BN)特征由于可以采用传统的混合高斯模型-隐马尔可夫建模(Gaussian mixture model-hidden Markov model,GMM-HMM),在大规模连续语音识别中获得了广泛的应用。为了提取区分性的BN特征,本文提出在使... 基于深层神经网络中间层的Bottleneck(BN)特征由于可以采用传统的混合高斯模型-隐马尔可夫建模(Gaussian mixture model-hidden Markov model,GMM-HMM),在大规模连续语音识别中获得了广泛的应用。为了提取区分性的BN特征,本文提出在使用传统的BN特征训练好GMM-HMM模型之后,利用最小音素错误率(Minimum phone error,MPE)准则来优化BN网络参数以及GMM-HMM模型参数。该算法相对于其他区分性训练算法而言,采用的是全部数据作为一个大的数据包,而不是小的包方式来训练深度神经网络,从而可以大大加快训练速度。实验结果表明,优化后的BN特征提取网络比传统方法能获得9%的相对词错误率下降。 展开更多
关键词 语音识别 神经网络 区分性训练 bottleneck特征
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中国中长期天然气干线管网规划布局方法
15
作者 周大可 杨嘉 +5 位作者 刘伟 周美领 陈希 张峰 张也 赵洋 《油气储运》 北大核心 2025年第3期301-310,共10页
【目的】“双碳”目标下,中国天然气需求在2040年前仍将保持较快增长速度,天然气管网规模将进一步扩大。以往天然气管网规划布局侧重局部资源与市场点对点匹配,对于全国市场需求分布与资源统筹优化配置考虑不足,难以适应“全国一张网”... 【目的】“双碳”目标下,中国天然气需求在2040年前仍将保持较快增长速度,天然气管网规模将进一步扩大。以往天然气管网规划布局侧重局部资源与市场点对点匹配,对于全国市场需求分布与资源统筹优化配置考虑不足,难以适应“全国一张网”背景下的天然气管网规划、建设与运营,因此需建立科学、系统的方法体系,为“十五·五”与远期天然气干线管网规划布局提供参考。【方法】基于全国资源市场空间分布与已建天然气干线管网布局特征,构建“区域+通道”模式的干线管网简化模型;建立以最小周转量为优化目标,以管输能力为约束的流向流量分析方法,采用GLPK(GNU Linear Programming Kit)求解器求解各通道负荷率,基于N-1原则提出各通道负荷率上限并识别通道瓶颈;结合通道瓶颈提出多个可行的规划布局方案,建立由建设投资等因素构成的综合评价指标体系,以综合成本最低为导向确定最优规划布局方案。【结果】基于2040年天然气供需预测数据开展流向流量分析,识别出已建天然气干线管网主要存在4个瓶颈,提出3种可行的规划布局方案,通过综合比选确定未来中国需要在Ⅰ、Ⅲ、Ⅵ、Ⅷ等通道进行规划布局。【结论】通过建立“区域+通道”模式的干线管网简化模型能够聚焦天然气资源配置核心问题,为优化管网输送方案提供支撑;构建基于N-1原则的瓶颈识别准则与以综合成本为导向的综合比选方法为规划布局提供了主要依据,进而建立了一套科学、系统的天然气管网规划布局方法体系。该体系能够实现在保障国家能源安全与民生用气需求的前提下,发挥有效投资的关键作用,降低管网运行能耗,为中长期天然气干线管网规划与建设决策提供参考。 展开更多
关键词 天然气 干线管网 拓扑模型 流向流量 瓶颈分析 综合评价 规划布局
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基于LMD-QPSO-LSTM的离散再制造系统动态瓶颈预测方法
16
作者 汪家炜 王艳 +1 位作者 纪志成 刘相 《现代制造工程》 北大核心 2025年第6期150-160,57,共12页
离散再制造业普遍存在影响生产效率的瓶颈问题,传统的静态瓶颈识别方法难以有效解决复杂再制造环境中的动态瓶颈漂移问题。针对这一现象,提出了一种基于局部均值分解(Local Mean Decomposition, LMD)方法结合长短期记忆(Long Short-Term... 离散再制造业普遍存在影响生产效率的瓶颈问题,传统的静态瓶颈识别方法难以有效解决复杂再制造环境中的动态瓶颈漂移问题。针对这一现象,提出了一种基于局部均值分解(Local Mean Decomposition, LMD)方法结合长短期记忆(Long Short-Term Memory, LSTM)网络并利用改进量子粒子群(Quantum Particle Swarm Optimization, QPSO)算法优化的LMD-QPSO-LSTM动态瓶颈预测模型。首先,采用机器能耗属性定义动态瓶颈指数,并基于LMD方法分解瓶颈序列以降低数据的波动性。其次,引入注意力机制(Attention Mechanism, AM)来增强LSTM网络的学习能力,同时采用改进的QPSO算法优化LSTM网络选取最优参数。最后,对瓶颈指数的分量进行预测,并将预测结果重构。仿真实验结果表明,基于LMD-QPSO-LSTM的动态瓶颈预测方法可以有效提高预测精度,且能够准确地跟踪瓶颈位置的变化。与其他模型相比,所提方法至少将平均绝对误差(Mean Absolute Error, MAE)降低了52.63%,平均百分比误差(Mean Absolute Percentage Error, MAPE)降低了25.14%,均方根误差(Root Mean Square Error, RMSE)降低了45.78%。 展开更多
关键词 局部均值分解 长短期记忆网络 改进量子粒子群算法 动态瓶颈预测 瓶颈漂移
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基于图卷积的自适应特征融合MRI脑肿瘤分割方法
17
作者 张野 张睦卿 +1 位作者 袁学刚 牛大田 《河北科技大学学报》 北大核心 2025年第4期395-404,共10页
针对U-Net模型在MRI脑肿瘤分割上存在的全局信息捕获不足和深层语义信息融合不充分等问题,提出一种新的基于图卷积的自适应特征融合网络(adaptive spatial and graph-convolutional U-Net, ASGU-Net)。以三维U-Net为基础,通过构建图卷... 针对U-Net模型在MRI脑肿瘤分割上存在的全局信息捕获不足和深层语义信息融合不充分等问题,提出一种新的基于图卷积的自适应特征融合网络(adaptive spatial and graph-convolutional U-Net, ASGU-Net)。以三维U-Net为基础,通过构建图卷积推理模块,捕获额外的远程上下文特征;在编解码器中引入动态蛇形卷积(dynamic snake convolution, DSConv)能更精准地契合肿瘤形态各异的特点,提高边缘特征提取能力,从而有效提升分割精度;在解码器中引入自适应空间特征融合(adaptive spatial feature fusion, ASFF)模块,通过整合多个编码器块捕获的语义信息提升特征融合效果。在公开的BraTS 2019—2021数据集上的评估表明,整个肿瘤、肿瘤核心和增强肿瘤的Dice值分别为90.70%/90.70%/91.00%、84.90%/84.00%/88.80%和77.30%/77.40%/82.50%,证明了ASGU-Net在脑肿瘤分割任务中的有效性。ASGU-Net可有效解决全局信息捕获不足和特征融合不充分的问题,为脑肿瘤高精度自动化分割提供了参考。 展开更多
关键词 计算机神经网络 脑肿瘤分割 三维U-Net 图卷积推理瓶颈层 动态蛇形卷积 自适应空间特征融合
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基于ResNet和双注意力机制的赤足图像年龄预测 被引量:1
18
作者 张涛 韩晓雪 +2 位作者 成文超 王慧 王宇轩 《辽宁师范大学学报(自然科学版)》 CAS 2024年第2期174-183,共10页
足迹是人在行走时足部与地面等客体接触时所留下的痕迹,也是犯罪现场嫌疑人最容易遗留的生物特征之一,它隐含着人体的身高、体重、性别和年龄等身份属性信息,利用足迹信息进行人的年龄预测,对指明侦察方向和缩小侦察范围有着极其重要的... 足迹是人在行走时足部与地面等客体接触时所留下的痕迹,也是犯罪现场嫌疑人最容易遗留的生物特征之一,它隐含着人体的身高、体重、性别和年龄等身份属性信息,利用足迹信息进行人的年龄预测,对指明侦察方向和缩小侦察范围有着极其重要的意义.传统侦查工作中,刑侦专家会依据积累的案件经验,依据现场遗留的足迹进行嫌疑人身份和属性的预测,但这个过程需要大量的领域知识,据此,提出了基于赤足图像的年龄自动预测方法,其由伪彩色变换模块、在线随机几何变换模块、特征提取模块、空间注意力模块和年龄预测模块组成.算法在由1 818幅赤足灰度图像组成的数据集上进行了测试,预测准确率指标Acc_5和Acc_10分别达到了55.5%和83.4%,优于现有的年龄预测方法. 展开更多
关键词 年龄预测 赤足图像 ResNet18网络 瓶颈注意力机制 空间注意力机制
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融合信息瓶颈与图卷积的跨域推荐算法
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作者 王永贵 胡鹏程 +2 位作者 时启文 赵炀 邹赫宇 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第15期77-90,共14页
基于迁移学习的跨域推荐可以有效地学习连接源域和目标域的映射函数,但其性能仍然受到表征质量不高和负迁移问题的影响,不能有效地为冷启动用户进行推荐,为此提出了一种融合信息瓶颈与图卷积网络的跨域推荐模型(IBGC)。利用图卷积神经... 基于迁移学习的跨域推荐可以有效地学习连接源域和目标域的映射函数,但其性能仍然受到表征质量不高和负迁移问题的影响,不能有效地为冷启动用户进行推荐,为此提出了一种融合信息瓶颈与图卷积网络的跨域推荐模型(IBGC)。利用图卷积神经网络聚合有关联的用户-用户和项目-项目信息;利用注意力机制学习用户和项目偏好,以提高节点特征表示质量;考虑到两个领域的信息交互,将重叠用户进行嵌入表示的同时限制特定信息的编码,利用信息瓶颈理论设计了三种正则化器,以捕获域内和跨域用户-项目的相关性,并将不同领域的重叠用户表征对齐以解决负迁移问题。在Amazon数据集中的四对公开数据集上进行实验,实验结果表明该模型在MRR、HR@K和NDCG@K三个推荐性能指标上的表现均优于基线模型,在四对数据集上与最优对比基线模型相比,MRR平均提升34.36%,HR@10平均提升34.94%,NDCG@10平均提升36.83%,证明了IBGC模型的有效性。 展开更多
关键词 跨域推荐算法 用户冷启动推荐 图卷积神经网络 信息瓶颈理论 网络嵌入学习 注意力机制
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专利视角下中国“卡脖子”企业现状分析及突破建议 被引量:6
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作者 刘盼盼 钟永恒 +1 位作者 刘佳 宋姗姗 《科技管理研究》 CSSCI 2024年第16期162-172,共11页
“卡脖子”企业是指被美方列入“实体清单”的企业,这些企业所涉及的技术具有重要战略地位,美方的制裁对这些企业的产业链安全、稳定性乃至国家安全构成风险。从专利视角出发,采用专利计量、社会网络分析和BERTopic主题挖掘等方法,从专... “卡脖子”企业是指被美方列入“实体清单”的企业,这些企业所涉及的技术具有重要战略地位,美方的制裁对这些企业的产业链安全、稳定性乃至国家安全构成风险。从专利视角出发,采用专利计量、社会网络分析和BERTopic主题挖掘等方法,从专利数量、专利权人、产业技术主题及演化等角度探究中国“卡脖子”企业现状。研究发现:中国“卡脖子”企业群体专利数量优势逐渐显现,专利申请量前十的企业均是以发明专利为主,专利价值较高,说明“卡脖子”企业具备较强的创新能力,但影响力有待提高;“卡脖子”企业专利合作网络规模逐渐增大,但网络结构不够紧密,具有无标度特征;“卡脖子”企业专利主要分布在数字通信、计算机技术、半导体、视听技术、电信等领域,表明美国对中国企业的管制正逐步从传统高技术扩展到人工智能、量子信息、机器人等新兴和前沿技术领域。根据分析结果,从补短板和筑长板两个角度,提出重视专利质量、精准突破“卡脖子”技术、扩大开放合作、发展战略性新兴产业等对策建议。 展开更多
关键词 “卡脖子”企业 “卡脖子”技术 专利分析 社会网络分析 专利合作网络 主题挖掘
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