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Enhanced Panoramic Image Generation with GAN and CLIP Models
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作者 Shilong Li Qiang Zhao 《Journal of Beijing Institute of Technology》 2025年第1期91-101,共11页
Panoramic images, offering a 360-degree view, are essential in virtual reality(VR) and augmented reality(AR), enhancing realism with high-quality textures. However, acquiring complete and high-quality panoramic textur... Panoramic images, offering a 360-degree view, are essential in virtual reality(VR) and augmented reality(AR), enhancing realism with high-quality textures. However, acquiring complete and high-quality panoramic textures is challenging. This paper introduces a method using generative adversarial networks(GANs) and the contrastive language-image pretraining(CLIP) model to restore and control texture in panoramic images. The GAN model captures complex structures and maintains consistency, while CLIP enables fine-grained texture control via semantic text-image associations. GAN inversion optimizes latent codes for precise texture details. The resulting low dynamic range(LDR) images are converted to high dynamic range(HDR) using the Blender engine for seamless texture blending. Experimental results demonstrate the effectiveness and flexibility of this method in panoramic texture restoration and generation. 展开更多
关键词 panoramic images environment texture generative adversarial networks(GANs) contrastive language-image pretraining(clip)model blender engine fine-grained control texture generation
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基于CLIP的无监督域适应图像分类
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作者 丁华玲 杨欢 《计算机系统应用》 2026年第1期141-151,共11页
无监督域适应(unsupervised domain adaptation,UDA)旨在将源域中训练好的模型应用于仅有未标记数据的目标域.当前的无监督域适应方法主要通过统计差异最小化或对抗学习来对齐源域和目标域特征空间,从而学习域不变特征.然而,这些约束可... 无监督域适应(unsupervised domain adaptation,UDA)旨在将源域中训练好的模型应用于仅有未标记数据的目标域.当前的无监督域适应方法主要通过统计差异最小化或对抗学习来对齐源域和目标域特征空间,从而学习域不变特征.然而,这些约束可能导致语义特征结构的扭曲和类可辨别性的丧失.针对上述问题,本文提出一种名为DAMPL的方法.该方法利用CLIP模型注入文本描述信息,深入挖掘图像语义内容,采用针对领域特性的提示学习范式,有效保留不同域的特有信息,避免了信息丢失.此外,通过语义引导机制对目标域的伪标签进行校正,以缩小域间差异,增强模型的泛化能力.最后还引入互信息最大化损失(mutual information maximization loss,IML),以保留目标域的特征可区分性.最终DAMPL方法在Office-Home、miniDomainNet和VisDA-2017数据集上分别达到83.8%、79.7%、89.8%的分类准确率,展现了最佳的性能. 展开更多
关键词 无监督域适应 clip模型 提示学习 伪标签 互信息最大化损失
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Influence of Clip Locations on Intraaneurysmal Flow Dynamics in Patient-specific Anterior Communicating Aneurysm Models with Different Aneurysmal Angle 被引量:2
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作者 Lizhong Mu Qingzhuo Chi +2 位作者 Changjin Ji Ying He Ge Gao 《Computer Modeling in Engineering & Sciences》 SCIE EI 2018年第8期175-197,共23页
To improve aneurysm treatment,this study examined the influence of clip locations on hemodynamic factors in patient-specific anterior communicating artery(ACoA)aneurysms with different aneurysmal angle.We proposed a s... To improve aneurysm treatment,this study examined the influence of clip locations on hemodynamic factors in patient-specific anterior communicating artery(ACoA)aneurysms with different aneurysmal angle.We proposed a simplified classification of ACoA aneurysms using aneurysmal angle,defined by the angle of pivot of the aneurysmal dome and the virtual two-dimensional plane created by both proximal A2 segments of anterior cerebral artery(ACA).ACoA aneurysms with three different aneurysmal angles,which are 15°,80°and 120°,were analyzed in our study.In this work,we obtained hemodynamics before and after clipping surgery with three clip locations based on clinical clipping strategies in three ACoA aneurysms with different aneurysm angles.Results showed that local high pressure occurs at impingement region of the ACoA aneurysm before clipping and new impingement region close to the clipping location after clipping treatment.For clipping the aneurysm with aneurysmal angle 15°and a wide neck,wall shear stress(WSS)distribution is more uniform when the clipping angle of two clips close to 180°comparing with other two angles.In addition,for clipping the aneurysm with aneurysmal angle 80°and 120°,local high pressure appears on new impingement region and high WSS distributes around the clipping location when the clip plane is normal to the direction of inflow of aneurysm from the dominance of A1 segment of ACA.Hence,we should avoid the impingement of inflow from the A1 segment and choose a favorable clipping location for the fastness of clip.The results of our study could preoperatively give a useful information to the decision of surgical plan. 展开更多
关键词 Intracranial ANEURYSM ANTERIOR COMMUNICATING artery surgical clipPING treatment PATIENT-SPECIFIC model intraaneurysmal flow dynamics
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基于CLIP-LDAGV多模态信息融合的颠覆性技术主题识别研究——以新能源领域为例 被引量:4
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作者 吕鲲 张未旭 靖继鹏 《情报学报》 北大核心 2025年第3期353-368,共16页
当前,全球科技创新呈现高速发展和高度融合的态势。准确识别出颠覆性技术主题以推动全面创新已成为科学技术发展和经济增长的关键动力。然而,传统的颠覆性技术主题识别方法主要依赖于单一模态数据,存在一定的局限性。本文基于CLIP(contr... 当前,全球科技创新呈现高速发展和高度融合的态势。准确识别出颠覆性技术主题以推动全面创新已成为科学技术发展和经济增长的关键动力。然而,传统的颠覆性技术主题识别方法主要依赖于单一模态数据,存在一定的局限性。本文基于CLIP(contrastive language-image pre-training)和LDAGV(linear discriminant analysis&global vectors for word representation)模型构建新闻文本与图像特征融合向量,通过k-means聚类迭代并结合3个颠覆性技术主题指标进行筛选,实现了多模态信息的融合以及主题的精准识别。以新能源领域为例,验证了该模型在颠覆性技术主题识别方面的可行性和有效性。与其他单一模态模型相比,多模态信息融合模型在颠覆性技术主题识别方面更具优势。 展开更多
关键词 颠覆性技术 主题识别 多模态融合 clip-LDAGV模型
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Three-Dimensional Cerebral Aneurysm Models for Surgical Simulation and Education—Development of Aneurysm Models with Perforating Arteries and for Application of Fenestrated Clips
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作者 Tatsuya Ishikawa Akio Morita +1 位作者 Takanori Fukushima Hidenori Ono 《Open Journal of Modern Neurosurgery》 2014年第2期59-63,共5页
We modified a three-dimensional cerebral aneurysm model for surgical simulation and educational demonstration. Novel models are made showing perforating arteries arising around the aneurysm. Information about perforat... We modified a three-dimensional cerebral aneurysm model for surgical simulation and educational demonstration. Novel models are made showing perforating arteries arising around the aneurysm. Information about perforating arteries is difficult to obtain from individual radiological data sets. Perforators are therefore reproduced based on previous anatomical knowledge instead of personal data. Due to their fragility, perforating arteries are attached to the model using hard materials. At the same time, hollow models are useful for practicing clip application. We made a model for practicing the application of fenestrated clips for paraclinoid internal carotid aneurysms. Situating aneurysm models in the fissure of a brain model simulates the real surgical field and is helpful for educational demonstrations. 展开更多
关键词 THREE-DIMENSIONAL Cerebral ANEURYSM model clipPING Surgery Simulation PERFORATING Artery FENESTRATED clip
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混合对比学习和多视角CLIP的多模态图文情感分析
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作者 叶佳乐 普园媛 +3 位作者 赵征鹏 冯珏 周联敏 谷金晶 《计算机科学》 北大核心 2025年第S1期224-230,共7页
以往的多模态图文情感分析模型大多采用不同的编码器结构分别对图像和文本进行特征编码,重点关注探索不同的模态特征融合方法来实现情感分析。但由于独立提取的特征具有语义空间差异性,在交互时无法有效地捕捉到不同特征之间的语义关联... 以往的多模态图文情感分析模型大多采用不同的编码器结构分别对图像和文本进行特征编码,重点关注探索不同的模态特征融合方法来实现情感分析。但由于独立提取的特征具有语义空间差异性,在交互时无法有效地捕捉到不同特征之间的语义关联和互补性,进而降低了情感分析的准确性。针对上述问题,文中提出了混合对比学习和多视角CLIP的多模态图文情感分析方法。具体来说,多视角CLIP特征编码模块采用CLIP对图像和文本进行联合编码表示,以提升特征的语义一致性,从图像、文本和图文交互等多个视角进行多模态情感分析。此外,通过混合对比学习模块使模型提取更具有情感特性以及有效信息的特征,提升模型的鲁棒性。其中,在图文交互时为了去除冗余信息,采用CNN和Transformer级联的融合策略,充分利用图文局部和全局信息来提高特征表示能力。最后,在3个公开数据集上进行综合实验,验证了所提方法的优越性,通过消融实验证明了所提方法各组件的有效性。 展开更多
关键词 多模态 clip 对比学习 预训练模型 情感分析
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基于CLIP模型和知识数据库的零样本动作识别 被引量:3
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作者 侯永宏 郑皓春 +1 位作者 高嘉俊 任懿 《天津大学学报(自然科学与工程技术版)》 EI CAS 北大核心 2025年第1期91-100,共10页
零样本动作识别旨在从已知类别的动作样本数据中学习知识,并将其迁移到未知的动作类别上,从而实现对未知动作样本的识别和分类.现有的零样本动作识别模型依赖有限的训练数据,可学习到的先验知识有限,难以将视觉特征准确地映射到语义标签... 零样本动作识别旨在从已知类别的动作样本数据中学习知识,并将其迁移到未知的动作类别上,从而实现对未知动作样本的识别和分类.现有的零样本动作识别模型依赖有限的训练数据,可学习到的先验知识有限,难以将视觉特征准确地映射到语义标签上,是限制零样本学习性能提升的关键因素.针对上述问题,本文提出了一种引入外部知识数据库和CLIP模型的零样本学习框架,利用多模态CLIP模型通过自监督对比学习方式积累的知识,来扩充零样本动作识别模型的先验知识.同时,设计了时序编码器,以弥补CLIP模型时序建模能力的欠缺.为了使模型学习到更丰富的语义特征,缩小视觉特征和语义标签之间的语义鸿沟,本文扩展了已知动作类别的语义标签,用更为详细的描述语句代替简单的文本标签,丰富了文本表示的语义信息;在此基础上,在模型外部构建了一个知识数据库,在不增加模型参数规模的条件下为模型提供额外的辅助信息,强化视觉特征与文本特征表示之间的关联关系.最后,本文遵循零样本学习规范,对模型进行微调,使其适应零样本动作识别任务,提高了模型的泛化能力.所提方法在HMDB51和UCF101两个主流数据集上进行了广泛实验,实验数据表明,该方法的识别性能相比目前的先进方法在上述两个数据集上分别提升了3.8%和2.3%,充分体现了所提方法的有效性. 展开更多
关键词 零样本学习 动作识别 clip模型 知识数据库
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基于CLIP多模态预训练模型的动画自动剪辑研究
8
作者 李海燕 陈新生 《佳木斯大学学报(自然科学版)》 2025年第7期137-139,136,共4页
动画自动剪辑是影视制作与数字媒体领域的核心任务,但传统方法依赖人工标注与经验规则,存在效率低、泛化性差等局限。提出一种基于CLIP(Contrastive Language–Image Pretraining)多模态预训练模型的智能剪辑框架,通过文本-图像跨模态... 动画自动剪辑是影视制作与数字媒体领域的核心任务,但传统方法依赖人工标注与经验规则,存在效率低、泛化性差等局限。提出一种基于CLIP(Contrastive Language–Image Pretraining)多模态预训练模型的智能剪辑框架,通过文本-图像跨模态特征对齐,实现动画帧的语义级筛选与场景分割。模型以CLIP预训练特征为基础,设计动态阈值调整策略优化帧选择精度,结合时间轴分析与视觉焦点追踪算法增强剪辑连贯性。实验结果表明,在四类典型场景(战斗、对话、风景、特写)中平均相似度达0.82,较传统关键词匹配法(KWM)与单模态CNN模型分别提升35.6%与18.3%。热力图显示其帧-文本关联精度超过90%,场景切换节奏密度曲线符合人类视觉感知规律。真实动画测试中,剪辑耗时较人工处理缩短87%,且用户满意度评分达4.6/5.0。 展开更多
关键词 clip模型 多模态学习 动画剪辑 语义对齐
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PixCLIP:多层次特征融合的手写汉字骨架提取
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作者 梁晓中 王涛 《计算机技术与发展》 2025年第1期21-29,共9页
针对现有的手写汉字骨架提取算法存在的汉字骨架提取不完全、笔画交叉处畸变、笔画断裂等问题,提出一种多层次特征融合与多维度上下文信息增强的手写汉字骨架提取算法,记为PixCLIP。该算法将多模态预训练模型CLIP(Contrastive Language-... 针对现有的手写汉字骨架提取算法存在的汉字骨架提取不完全、笔画交叉处畸变、笔画断裂等问题,提出一种多层次特征融合与多维度上下文信息增强的手写汉字骨架提取算法,记为PixCLIP。该算法将多模态预训练模型CLIP(Contrastive Language-Image Pre-training)的视觉Transformer分支与Pix2Pix条件生成对抗网络进行多层次特征融合,增强模型整体的全局上下文信息提取能力。对CLIP使用视觉提示微调技术(VPT),仅需微调极少数额外参数即可增强其在骨架提取任务的表现。提出多维度特征聚合(MDFA)模块,充分促进CLIP的全局特征与Pix2Pix局部特征之间多维度特征的自适应融合。引入多头注意力机制与卷积块注意力模块(CBAM),在通道和空间维度上抑制冗余信息。基于在线手写汉字数据集,构建手写汉字图像数据集用于实验。实验表明,与现有最优的骨架提取算法相比,该算法在测试数据集与真实手写汉字图像中均能更好地提取出流畅、完整的汉字骨架;在测试数据集上,此模型F1值与联合交并比(IoU)分别达到了85.62%和75.45%。 展开更多
关键词 骨架提取 条件生成对抗网络 多模态 clip模型 视觉提示微调
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基于Chinese-CLIP模型和Prompt提示机制的图文检索方法 被引量:1
10
作者 陈道彬 张子诺 +2 位作者 付裕彬 黎晋铭 林彬 《现代信息科技》 2025年第6期130-134,共5页
为提升图像文本匹配任务的准确率,提出了一种基于Chinese-CLIP模型和Prompt提示机制的图文检索方法。一方面,对文本数据进行预处理,去除停用词和标点符号后,利用BERT模型提取文本特征;另一方面,使用卷积神经网络提取图像特征,并将得到... 为提升图像文本匹配任务的准确率,提出了一种基于Chinese-CLIP模型和Prompt提示机制的图文检索方法。一方面,对文本数据进行预处理,去除停用词和标点符号后,利用BERT模型提取文本特征;另一方面,使用卷积神经网络提取图像特征,并将得到的文本与图像特征进行序列化,以实现多模态特征融合。模型训练时,先使用Chinese-CLIP大模型进行初步训练,再引入Prompt提示机制对模型进行微调。实验结果表明,所提方法在文搜图和图搜文两个任务上均有效地提升了准确率与召回率。 展开更多
关键词 图文检索 多模态特征融合 Chinese-clip模型 Prompt提示机制
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基于EGA-CLIP多模态大模型的轨旁电缆槽外观异常检测方法
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作者 吴穗宁 李阳 +2 位作者 王晟 徐睿 刘佳斌 《铁路计算机应用》 2025年第11期88-93,共6页
针对铁路轨旁电缆巡检图像中存在的图像退化、可学习特征匮乏及异常样本稀少等问题,提出一种在对比语言−图像预训练(CLIP,Contrastive Language-Image Pretraining)架构中引入边缘引导注意力(EGA,Edge-Guided Attentiom)模块的多模态大... 针对铁路轨旁电缆巡检图像中存在的图像退化、可学习特征匮乏及异常样本稀少等问题,提出一种在对比语言−图像预训练(CLIP,Contrastive Language-Image Pretraining)架构中引入边缘引导注意力(EGA,Edge-Guided Attentiom)模块的多模态大模型EGA-CLIP,以及基于EGA-CLIP多模态大模型的轨旁电缆槽外观异常检测方法。设计融合限制对比度自适应直方图均衡化(CLAHE)增强、YOLO(You Only Look Once)v11定位与高斯滤波的异常检测流程,优化输入图像质量;通过多尺度融合Canny-Sobel边缘特征与视觉Transformer特征强化结构感知能力,生成异常分割图。实验结果表明,EGA-CLIP在像素级接受者操作特征曲线下面积(Pixel AUROC)、图像级接受者操作特征曲线下面积(Image AUROC)和准确率上分别达99.00%、89.52%和99.19%,优于对比模型,少样本场景泛化性强,可为铁路轨旁设备检测提供可靠方案。 展开更多
关键词 多模态大模型 轨旁电缆槽 异常检测 边缘引导注意力(EGA) 对比语言−图像预训练(clip)
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基于CLIP模型和迁移学习的遥感图像描述方法
12
作者 王振宇 万刚 王孜妍 《地理空间信息》 2025年第9期1-5,共5页
遥感图像描述是指根据遥感图像生成合理化的自然语言描述,是计算机视觉、自然语言处理之间的交叉领域任务。该任务针对不同类型的地物需要大量异质的图像和描述文本。为降低对数据、计算资源的需求,提出了一种遥感图像描述方法,利用微... 遥感图像描述是指根据遥感图像生成合理化的自然语言描述,是计算机视觉、自然语言处理之间的交叉领域任务。该任务针对不同类型的地物需要大量异质的图像和描述文本。为降低对数据、计算资源的需求,提出了一种遥感图像描述方法,利用微调后的视觉大模型CLIP对遥感图像进行特征编码,构建一个高效的遥感领域的视觉—语言编码器,再配合Transformer架构的解码器生成图像描述。在3个公开遥感图像描述数据集上的实验结果表明,该方法能明显提升生成图像描述语句的质量,具有一定的竞争力。 展开更多
关键词 遥感图像描述 clip模型 迁移学习 Transformer架构
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基于CLIP与复杂网络理论的“四共四育”教学模式研究
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作者 孔曼璐 《成都工业学院学报》 2025年第6期76-82,共7页
针对动画设计专业教育中个性化学习需求与教学资源适配不足的问题,提出一种融合多模态深度强化学习(MDRL)、视觉语言(CLIP)模型与复杂网络理论的自适应课程体系,并创新性设计“四共四育”教学模式。通过CLIP模型实现视觉与语言模态的高... 针对动画设计专业教育中个性化学习需求与教学资源适配不足的问题,提出一种融合多模态深度强化学习(MDRL)、视觉语言(CLIP)模型与复杂网络理论的自适应课程体系,并创新性设计“四共四育”教学模式。通过CLIP模型实现视觉与语言模态的高效融合,动态生成适配学生认知水平与兴趣的动画教学内容;结合深度强化学习的奖励机制,构建以学生为智能代理的自适应决策系统,实时优化教学策略;利用复杂网络理论分析学生行为与教学资源间的动态关联,优化资源配置。实验表明,相较于传统教学,采用该模式的实验组在学业成绩提升率、学习参与度、满意度及作品创造力评分等维度均显著优于对照组。通过多模态数据驱动与智能反馈机制,为动画教育提供了可动态调整、精准适配的解决方案,推动了教育智能化转型的理论创新与实践应用。 展开更多
关键词 自适应课程体系 多模态深度强化学习 视觉语言模型 复杂网络理论 智能教育转型
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融合提示学习与分类确定性最大化的领域自适应
14
作者 丁美荣 卓金鑫 +1 位作者 刘庆龙 郎济聪 《郑州大学学报(理学版)》 北大核心 2026年第2期25-32,共8页
领域自适应面临现实场景复杂多变的问题,且现有的方法大多注重优化分类的一致性,而忽略了分类的确定性。针对上述问题,提出一种结合对比语言-图像预训练(constrastive language-image pre-training,CLIP)与分类确定性最大化的网络模型。... 领域自适应面临现实场景复杂多变的问题,且现有的方法大多注重优化分类的一致性,而忽略了分类的确定性。针对上述问题,提出一种结合对比语言-图像预训练(constrastive language-image pre-training,CLIP)与分类确定性最大化的网络模型。CLIP作为一个多模态预训练模型,通过对大规模的图像-文本对进行预训练,具有强大的跨域泛化能力。通过提示学习和对比学习获取CLIP模型的知识,使模型适应更多的复杂现实场景。通过分类确定性最大化的方法,采用双分类器评估分类的一致性,减少模型在推理过程中的混淆。在Office-31、Office-Home和MiniDomainNet三个领域自适应基准数据集上进行实验,结果表明,与现有的先进方法相比,所提模型在三个数据集上的图像分类精确度均有提升。 展开更多
关键词 迁移学习 图像分类 clip模型 提示学习 领域自适应 分类确定性
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融合预训练音频大模型与密度估计的水轮发电机组声学无监督异常检测
15
作者 武亭 闻疏琳 +5 位作者 阎兆立 付高原 李林峰 刘绪都 程晓斌 杨军 《电子与信息学报》 北大核心 2026年第2期772-783,共12页
水轮发电机组作为水电站的核心动力设备,其安全稳定运行对于整个水电站具有重要意义。近年来,非接触式声学测量作为一种有效的检测手段受到广泛关注,然而水轮发电机组的实际运行的异常声信号难以采集,传统异常检测方法及基于监督学习的... 水轮发电机组作为水电站的核心动力设备,其安全稳定运行对于整个水电站具有重要意义。近年来,非接触式声学测量作为一种有效的检测手段受到广泛关注,然而水轮发电机组的实际运行的异常声信号难以采集,传统异常检测方法及基于监督学习的分类策略在该领域的应用受到限制。针对上述挑战,该文提出一种预训练音频大模型与密度估计k近邻(k-NN)的水轮发电机声学无监督异常检测方法。首先验证了预训练音频模型提取的通用音频特征在异常检测中的有效性;随后设计了一种融合注意力统计池化与warm-up的参数微调策略,实现模型的迁移优化,在推理阶段设计了一种密度估计的k近邻实现鲁棒的距离度量。实验结果表明,该方法在风洞环境达到了98.7%的多指标调和平均数,在滑环室则高达99.9%,为水电站的声学异常检测提供了切实可行且性能优异的解决方案。 展开更多
关键词 预训练音频大模型 水轮发电机组 异常检测 无监督深度学习
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基于CLIP和交叉注意力的多模态情感分析模型 被引量:3
16
作者 陈燕 赖宇斌 +2 位作者 肖澳 廖宇翔 陈宁江 《郑州大学学报(工学版)》 CAS 北大核心 2024年第2期42-50,共9页
针对多模态情感分析中存在的标注数据量少、模态间融合不充分以及信息冗余等问题,提出了一种基于对比语言-图片训练(CLIP)和交叉注意力(CA)的多模态情感分析(MSA)模型CLIP-CA-MSA。首先,该模型使用CLIP预训练的BERT模型、PIFT模型来提... 针对多模态情感分析中存在的标注数据量少、模态间融合不充分以及信息冗余等问题,提出了一种基于对比语言-图片训练(CLIP)和交叉注意力(CA)的多模态情感分析(MSA)模型CLIP-CA-MSA。首先,该模型使用CLIP预训练的BERT模型、PIFT模型来提取视频特征向量与文本特征;其次,使用交叉注意力机制将图像特征向量和文本特征向量进行交互,以加强不同模态之间的信息传递;最后,利用不确定性损失特征融合后计算输出最终的情感分类结果。实验结果表明:该模型比其他多模态模型准确率提高5百分点至14百分点,F1值提高3百分点至12百分点,验证了该模型的优越性,并使用消融实验验证该模型各模块的有效性。该模型能够有效地利用多模态数据的互补性和相关性,同时利用不确定性损失来提高模型的鲁棒性和泛化能力。 展开更多
关键词 情感分析 多模态学习 交叉注意力 clip模型 TRANSFORMER 特征融合
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基于CLIPS的变电站倒闸操作自动开票系统 被引量:1
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作者 王晶 胡炎 +4 位作者 邰能灵 金红核 袁成 林尉 崔鹏程 《水电能源科学》 北大核心 2010年第1期137-140,共4页
针对倒闸操作自动开票系统目前缺乏通用性与灵活性的缺陷,以某500 kV地下变电站为原型开发操作票自动开票系统为例,基于该站多电压等级、接线复杂的特点,采用专家系统语言CLIPS实现不同接线方式下日常倒闸操作的自动推理,并可直接将一... 针对倒闸操作自动开票系统目前缺乏通用性与灵活性的缺陷,以某500 kV地下变电站为原型开发操作票自动开票系统为例,基于该站多电压等级、接线复杂的特点,采用专家系统语言CLIPS实现不同接线方式下日常倒闸操作的自动推理,并可直接将一、二次操作一次开出。该操作系统具有可操作性、安全可靠,可供运行人员借鉴。 展开更多
关键词 clipS 变电站 倒闸操作票 自动开票 专家系统 二次模型
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基于提示的小样本情感分析综述
18
作者 姜鑫 马宏伟 张展峰 《软件导刊》 2026年第1期213-220,共8页
随着多媒体平台和大规模语言模型的迅猛发展,采用基于提示的方法实现小样本情感分析,对用户需求分析和系统服务改进具有重要意义。基于提示的小样本情感分析研究,致力于在不同应用场景中合理利用预训练语言模型理解分类任务,推理情感类... 随着多媒体平台和大规模语言模型的迅猛发展,采用基于提示的方法实现小样本情感分析,对用户需求分析和系统服务改进具有重要意义。基于提示的小样本情感分析研究,致力于在不同应用场景中合理利用预训练语言模型理解分类任务,推理情感类别。首先,阐述了小样本情感分析的问题背景;其次,介绍了使用提示—微调、提示调优和上下文学习的方法步骤;再次,系统对比了近来基于提示的小样本情感分析的主流技术,归纳总结了相关语料库、预训练语言模型与提示模板;最后,对基于提示的小样本情感分析未来可能的研究方向进行展望,为句子级文本分类和提示学习相关领域的研究提供参考。 展开更多
关键词 小样本情感分析 预训练语言模型 提示—微调 提示调优 上下文学习
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基于CLIP模型的多元回归边缘检测
19
作者 赵景秀 林毓材 杨秀国 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2004年第4期48-50,55,共4页
20世纪80年代中期由Jourlin和Pinoli提出的对数图像处理LIP模型颇具特色,该模型中的方法对低亮度图像敏感,并且对灰度有界图像的加法运算是封闭的,在边缘检测等方面有着其他方法所不具备的优点。该文基于灰度图像的对数图像处理LIP模型... 20世纪80年代中期由Jourlin和Pinoli提出的对数图像处理LIP模型颇具特色,该模型中的方法对低亮度图像敏感,并且对灰度有界图像的加法运算是封闭的,在边缘检测等方面有着其他方法所不具备的优点。该文基于灰度图像的对数图像处理LIP模型,建立了彩色图像的对数图像处理CLIP模型,并在此模型上进行了对彩色图像边缘检测技术的系统研究。首先,文章在彩色图像的红、绿、蓝、色彩、饱和度、明度以及灰度等各分量场上进行了CLIP模型上的边缘检测的研究,然后,在人机交互的边缘像素采样的基础上,用多元回归的方法,得出了对各分量进行加权组合时各分量的权重系数,再将其用于不同类型样品图像的边缘检测,得到了更理想的结果。 展开更多
关键词 彩色图像 边缘检测 clip模型 多元回归
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融合时频特征与混合文本的多模态股票预测框架MATCH
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作者 魏涵玥 郭晨娟 +4 位作者 梅杰源 田锦东 陈鹏 徐榕荟 杨彬 《计算机应用》 北大核心 2026年第2期427-436,共10页
现有股票预测模型多基于单一模态,忽视了行业间的联动效应与信息异质性;部分研究虽引入了文本模态,但在处理模态异构所导致的时滞性和多粒度等问题上仍存在不足。因此,提出面向股票市场的融合时频特征与混合文本的多模态股票预测框架MAT... 现有股票预测模型多基于单一模态,忽视了行业间的联动效应与信息异质性;部分研究虽引入了文本模态,但在处理模态异构所导致的时滞性和多粒度等问题上仍存在不足。因此,提出面向股票市场的融合时频特征与混合文本的多模态股票预测框架MATCH(Multimodal stock prediction frAmework inTegrating time-frequenCy features and Hybrid text)。一方面,设计混合专家(MoE)预训练策略为每个行业构建特定的预训练表征模型,在预测过程中动态选择匹配的专家网络,并注入行业特征信息;另一方面,设计频域分解与层次化融合机制,通过双流预训练架构获取高频未来波动和低频未来趋势的表征,把它们与不同时间尺度的文本信息进行跨模态交互,更精准地捕捉市场动态变化,并实现多粒度场景下的时序与文本有效交互。在2个真实股票数据集S&P 500和CMIN-US上,MATCH与ESTIMATE(Efficient STock Integration with teMporal generative filters and wavelet hypergraph ATtEntions)和PatchTST等主流方法进行对比的实验结果显示,在S&P 500数据集上相较次优基线模型Adv-ALSTM,MATCH的夏普比率(SR)提升了50.5%;在更具有挑战性的CMIN-US数据集上,MATCH的SR提升了2.35%,其余指标均取得了最佳成绩。MATCH预测性能提升明显可为金融多模态数据融合提供新颖且高效的解决方案。 展开更多
关键词 金融时间序列 多模态 混合专家模型 预训练模型 时频分析
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