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Discrete and Topological Correspondence Theory for Modal MeetImplication Logic and Modal MeetSemilattice Logic in Filter Semantics
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作者 Fei Liang Zhiguang Zhao 《逻辑学研究》 2025年第3期25-66,共42页
In the present paper,we give a systematic study of the discrete correspondence the-ory and topological correspondence theory of modal meet-implication logic and moda1 meet-semilattice logic,in the semantics provided i... In the present paper,we give a systematic study of the discrete correspondence the-ory and topological correspondence theory of modal meet-implication logic and moda1 meet-semilattice logic,in the semantics provided in[21].The special features of the present paper include the following three points:the first one is that the semantic structure used is based on a semilattice rather than an ordinary partial order,the second one is that the propositional vari-ables are interpreted as filters rather than upsets,and the nominals,which are the“first-order counterparts of propositional variables,are interpreted as principal filters rather than principal upsets;the third one is that in topological correspondence theory,the collection of admissi-ble valuations is not closed under taking disjunction,which makes the proof of the topological Ackermann 1emma different from existing settings. 展开更多
关键词 topological correspondence theory SEMILATTICE modal meet implication logic modal meet semilattice logic discrete correspondence theory semantic structure propositional variables filter semantics
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生成式零样本深度学习模型的轴承故障诊断方法
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作者 刘月文 刘文淼 +2 位作者 李永亭 齐咏生 刘慧文 《中国农机化学报》 北大核心 2026年第1期201-209,共9页
基于深度学习的故障诊断模型需要大量数据进行训练,然而在实际工况中环境恶劣,完备故障数据的获取困难,导致模型训练精度差甚至无法训练。为此,引入生成式零样本学习模型,然而生成式模型也存在一些局限性,如生成的特征质量可能比较差,... 基于深度学习的故障诊断模型需要大量数据进行训练,然而在实际工况中环境恶劣,完备故障数据的获取困难,导致模型训练精度差甚至无法训练。为此,引入生成式零样本学习模型,然而生成式模型也存在一些局限性,如生成的特征质量可能比较差,与真实特征之间存在较大差距,限制模型性能。针对此问题,提出一种结合互补属性和回归模块生成式零样本学习(CARMGZSL)方法并应用于轴承故障诊断。首先采用连续小波变换将一维故障信号转换为时频图,使用CNN提取故障特征;然后设计一种语义属性模块,依据不同故障定义不同语义属性,通过生成对抗模块将可见类故障的语义属性和故障特征进行对抗性训练,生成不可见类故障特征并送入判别器,和真实故障样本特征进行判别;再构造一类回归模块,将生成样本特征通过回归模块重构为语义属性送入生成器,使生成样本特征更加逼真;最后通过相似性度量实现对不可见类故障与生成式不可见类故障的距离判别,完成故障识别。通过凯斯西储大学轴承数据集进行算法验证,结果表明,在零样本情况下,该方法可实现滚动轴承零样本故障诊断,相比于其他经典的零样本诊断算法,所提方法平均准确率达到92.32%,具有更好的诊断性能。 展开更多
关键词 滚动轴承 零样本学习 故障诊断 生成对抗网络 语义特征
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基于语义分割模型的城市街景空间评价与资本化效应研究——以杭州市主城区为例
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作者 张凌 陈庚 张钊 《浙江大学学报(理学版)》 北大核心 2026年第1期13-26,共14页
对居住环境品质的追求体现了新时代居民对美好生活的向往,住宅周边的街景逐渐成为购房者关注的重点。当前,针对住宅邻域环境资本化效应的研究大多专注于讨论公共服务设施的配置,为进一步研究住宅邻域街景视觉特征对住宅价格的影响,采用... 对居住环境品质的追求体现了新时代居民对美好生活的向往,住宅周边的街景逐渐成为购房者关注的重点。当前,针对住宅邻域环境资本化效应的研究大多专注于讨论公共服务设施的配置,为进一步研究住宅邻域街景视觉特征对住宅价格的影响,采用基于深度学习的语义分割模型(segment anything model,SAM),提取住宅周边街道空间的视觉特征,并基于特征价格模型,从多个维度分析街景视觉特征对住宅价格的影响。结果表明:(1)街景视觉特征对住宅价格具有显著影响,且不同购买力、不同城市区域的购房者对城市街景的支付意愿存在差异;(2)街景视觉特征指标与住宅价格呈非线性关系,除天空开阔程度外,其他街景特征均存在阈值,在阈值附近居民表现出强烈的支付意愿;(3)街景视觉特征指标与传统住宅特征存在交互资本化效应,街景视觉特征指标对传统住宅特征起补偿作用。 展开更多
关键词 街景图像 语义分割 邻域视觉环境 住宅价格 资本化效应
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“原则上”与“理论上”的语义虚化与主观化过程
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作者 潘晓军 《通化师范学院学报》 2026年第1期96-103,共8页
该文聚焦“原则上”与“理论上”这对短语,详细剖析其在共时系统中的演变。研究发现,它们在表义功能上呈现出从书面义到概括义、从隐性否定到显性否定的变化,且在不同语用原则下传递不同信息量。在词汇化进程中,形式结构从固定短语演变... 该文聚焦“原则上”与“理论上”这对短语,详细剖析其在共时系统中的演变。研究发现,它们在表义功能上呈现出从书面义到概括义、从隐性否定到显性否定的变化,且在不同语用原则下传递不同信息量。在词汇化进程中,形式结构从固定短语演变为插说性质的方位短语,表义功能从限定范围转变为否定关联,在主观化作用下从客观对比转向主观否定,最终朝着具有评注性的副词发展。此外,还对“N+上”类固化准虚词进行考察,明确其共同发展过程与趋势,为深入理解这类特殊短语提供新视角。 展开更多
关键词 原则上 理论上 表义功能 语法化 N+上
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Real-time collaborative design based on operation semantics in distributed CAD environment 被引量:1
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作者 陈纯 张申生 +1 位作者 李磊 张敬谊 《Journal of Southeast University(English Edition)》 EI CAS 2004年第4期442-447,共6页
This paper proposes a collaborative design model based on operation semantics in a distributed computer-aided design (CAD) environment. The goal is to reduce time consumption in data format conversion and the requirem... This paper proposes a collaborative design model based on operation semantics in a distributed computer-aided design (CAD) environment. The goal is to reduce time consumption in data format conversion and the requirement of network bandwidth so as to improve the cooperative ability and the synchronization efficiency. Firstly, real-time collaborative design is reviewed and three kinds of real-time collaborative design models are discussed. Secondly, the concept of operation semantics is defined and the framework of an operation semantics model is presented. The operation semantics carries the original design data and actual operation process to express design intent and operation activity in conventional CAD systems. Finally, according to the operation semantics model, a CAD operation primitive is defined which can be retrieved from and mapped to the local CAD system operation commands; a distributed CAD collaborative architecture based on the model is presented, and an example is given to verify the model. 展开更多
关键词 operation semantics primitives collaborative design computer-supported collaborative work
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Web services composition based on global semantics and QoS-aware aspect 被引量:1
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作者 张佩云 黄波 孙亚民 《Journal of Southeast University(English Edition)》 EI CAS 2008年第3期296-299,共4页
A global semantics matching and QoS-awareness service selection are proposed when aimed at a web services composition process.Both QoS-aware matching and global semantic matching are considered during the global match... A global semantics matching and QoS-awareness service selection are proposed when aimed at a web services composition process.Both QoS-aware matching and global semantic matching are considered during the global matching.When there are demands for global semantic matching and QoS of service composition,a concrete service set which meets the demands is selected for the whole service composition process and an optimal solution is also achieved.A QoS model is built and the corresponding evaluation method is given for the matching of the service composition process.Based on them,a genetic algorithm is proposed to achieve the maximal global semantic matching degree and fulfill the QoS requirements for the whole service composition process.Experimental results and analysis show that the algorithm is feasible and effective for semantics and QoS-aware service matching. 展开更多
关键词 semantic matching global matching QoS model genetic algorithm
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凝聚青年力量 共话信息未来——记江苏省研究生第一届信息资源管理学术创新论坛
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作者 刘琼 刘桂锋 《图书情报研究》 2026年第1期90-96,共7页
2025年11月7日至9日,“江苏省研究生第一届信息资源管理学术创新论坛”在江苏大学成功召开。论坛聚焦信息资源管理学科的前沿发展,旨在推动学科交叉融合与学术创新。会议共设置五场主旨报告,内容涵盖信息资源管理的学科属性与范式演进... 2025年11月7日至9日,“江苏省研究生第一届信息资源管理学术创新论坛”在江苏大学成功召开。论坛聚焦信息资源管理学科的前沿发展,旨在推动学科交叉融合与学术创新。会议共设置五场主旨报告,内容涵盖信息资源管理的学科属性与范式演进、高质量数据集建设、知识产权情报的学科体系、大语言模型在科技文献分析中的应用、数字人文中的语义表征问题等关键方向。与会专家指出,面对从“图书情报与档案管理”向“信息资源管理”乃至“数字文明”的学科转型,青年学者既迎来研究疆域的拓展,也面临学术身份与学科方向的深层拷问。在技术洪流奔腾的今天,论坛不仅搭建了学术交流的平台,更激发了对学科本质与未来路径的深刻反思。 展开更多
关键词 信息资源管理 图书情报与档案管理 学科更名 数据集 大语言模型 数字人文 语义表征
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利奇Semantics“语义类型”术语群的汉译——兼谈Leech语义分类的逻辑 被引量:1
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作者 张春泉 《海南师范大学学报(社会科学版)》 2016年第9期124-128,共5页
利奇(Geoffrey Leech)的《语义学》(Semantics)关于语义类型的术语形成一个"术语群",学界关于该术语群给出的汉语翻译分歧较大,在综合考量已有翻译和研究成果的基础上,结合Leech语义分类的逻辑,笔者倾向于译为:理性意义(Conce... 利奇(Geoffrey Leech)的《语义学》(Semantics)关于语义类型的术语形成一个"术语群",学界关于该术语群给出的汉语翻译分歧较大,在综合考量已有翻译和研究成果的基础上,结合Leech语义分类的逻辑,笔者倾向于译为:理性意义(Conceptual Meaning)、内涵意义(Connotative Meaning)、搭配意义(Collocative Meaning)、情感意义(Affective Meaning)、社会意义(Social Meaning)、反应意义(Reflected Meaning)、主位意义(Thematic Meaning)。"语义类型"术语群的汉译存在一定分歧有文本内外原因。 展开更多
关键词 semantics 意义类型 术语翻译
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Universal Semantics in Translation 被引量:1
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作者 王振英 《海外英语》 2012年第1X期1-3,共3页
What and how we translate are questions often argued about. No matter what kind of answers one may give, priority in translation should be granted to meaning, especially those meanings that exist in all concerned lang... What and how we translate are questions often argued about. No matter what kind of answers one may give, priority in translation should be granted to meaning, especially those meanings that exist in all concerned languages. This research defines them as universal sememes, and the study of them as universal semantics, of which applications are also briefly looked into. 展开更多
关键词 UNIVERSAL semantics TRANSLATION UNIVERSAL SEMEME
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Functionality Semantics of Predicate Data Flow Diagram
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作者 高晓雷 缪淮扣 刘玲 《Journal of Shanghai University(English Edition)》 CAS 2004年第3期309-316,共8页
SOZL (structured methodology + object-oriented methodology + Z language) is a language that attempts to integrate structured method, object-oriented method and formal method. The core of this language is predicate dat... SOZL (structured methodology + object-oriented methodology + Z language) is a language that attempts to integrate structured method, object-oriented method and formal method. The core of this language is predicate data flow diagram (PDFD). In order to eliminate the ambiguity of predicate data flow diagrams and their associated textual specifications, a formalization of the syntax and semantics of predicate data flow diagrams is necessary. In this paper we use Z notation to define an abstract syntax and the related structural constraints for the PDFD notation, and provide it with an axiomatic semantics based on the concept of data availability and functionality of predicate operation. Finally, an example is given to establish functionality consistent decomposition on hierarchical PDFD (HPDFD). 展开更多
关键词 predicate data flow diagram (PDFD) predicate operation (PO) hierarchical predicate data flow diagram (HPDFD) AVAILABILITY functionality semantics.
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A novel deep learning-based framework for forecasting
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作者 Congqi Cao Ze Sun +2 位作者 Lanshu Hu Liujie Pan Yanning Zhang 《Atmospheric and Oceanic Science Letters》 2026年第1期22-26,共5页
Deep learning-based methods have become alternatives to traditional numerical weather prediction systems,offering faster computation and the ability to utilize large historical datasets.However,the application of deep... Deep learning-based methods have become alternatives to traditional numerical weather prediction systems,offering faster computation and the ability to utilize large historical datasets.However,the application of deep learning to medium-range regional weather forecasting with limited data remains a significant challenge.In this work,three key solutions are proposed:(1)motivated by the need to improve model performance in data-scarce regional forecasting scenarios,the authors innovatively apply semantic segmentation models,to better capture spatiotemporal features and improve prediction accuracy;(2)recognizing the challenge of overfitting and the inability of traditional noise-based data augmentation methods to effectively enhance model robustness,a novel learnable Gaussian noise mechanism is introduced that allows the model to adaptively optimize perturbations for different locations,ensuring more effective learning;and(3)to address the issue of error accumulation in autoregressive prediction,as well as the challenge of learning difficulty and the lack of intermediate data utilization in one-shot prediction,the authors propose a cascade prediction approach that effectively resolves these problems while significantly improving model forecasting performance.The method achieves a competitive result in The East China Regional AI Medium Range Weather Forecasting Competition.Ablation experiments further validate the effectiveness of each component,highlighting their contributions to enhancing prediction performance. 展开更多
关键词 Weather forecasting Deep learning Semantic segmentation models Learnable Gaussian noise Cascade prediction
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A Contrastive Study on Folk Custom Semantics of Chinese and English Words of Plants and Animals
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作者 纪昌娥 左晓丹 《海外英语》 2011年第14期313-314,共2页
This paper attempts to make a comparison of folk custom semantics on Chinese and English words of plants and animals.
关键词 FOLK CUSTOM semantics PLANTS and ANIMALS
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异质网络中融合多种语义关系的高效社区搜索方法
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作者 魏金阳 周丽华 王丽珍 《哈尔滨工业大学学报》 北大核心 2026年第1期106-118,共13页
为解决异质信息网络中现有社区搜索方法存在的局限性,本文提出了一种融合多种语义关系的异质信息网络社区搜索方法,采用高效的“离线学习-在线搜索”策略,其核心在于:利用语义注意力机制自适应学习不同元路径对目标社区凝聚性的权重贡献... 为解决异质信息网络中现有社区搜索方法存在的局限性,本文提出了一种融合多种语义关系的异质信息网络社区搜索方法,采用高效的“离线学习-在线搜索”策略,其核心在于:利用语义注意力机制自适应学习不同元路径对目标社区凝聚性的权重贡献,精准量化语义差异;再结合网络结构与节点属性特征度量节点相关性,定位社区成员。离线阶段预训练节点-社区关联模型,生成节点归属各类社区的概率分布向量;在线阶段基于预计算结果快速响应社区搜索。此策略既可保持学习模型的灵活性,有效捕捉异质网络语义与属性,又将主要计算负担置于离线阶段,显著提升查询效率,尤其适用于高频场景。在多个真实数据集上的验证实验表明,本方法在社区有效性(语义相关性、结构凝聚性、属性一致性)和查询效率上均显著优于现有主流方法。 展开更多
关键词 异质信息网络 社区搜索 多种语义关系 离线学习 在线搜索
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融合多级语义的中文医疗短文本分类模型
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作者 杨杰 刘纳 +2 位作者 郑国风 李晨 道路 《郑州大学学报(理学版)》 北大核心 2026年第1期51-57,共7页
针对医疗短文本分类中关键语义信息提取不足与模型鲁棒性下降的问题,提出了融合多级语义信息的文本分类模型。首先,利用预训练模型捕获文本的初步语义特征。其次,通过胶囊网络提取关键语义信息,确保模型能够有效学习到短文本中的核心语... 针对医疗短文本分类中关键语义信息提取不足与模型鲁棒性下降的问题,提出了融合多级语义信息的文本分类模型。首先,利用预训练模型捕获文本的初步语义特征。其次,通过胶囊网络提取关键语义信息,确保模型能够有效学习到短文本中的核心语义;采用注意力池化技术聚焦文本中的文档级信息,增强对医学专业术语和概念的识别与理解。最后,引入对抗训练策略,提升模型在面对模糊表达或扰动输入时的稳定性和准确性。在CHIP-CTC、KUAKE_QIC和VSQ三个医疗文本分类数据集上验证了模型的有效性,结果表明,相较于现有模型,所提模型在三个数据集上的F 1值均有所提升,显著增强了中文医疗短文本的分类性能。 展开更多
关键词 中文医疗数据 短文本分类 语义融合 胶囊网络 注意力池化
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基于动态优化细节感知网络的遥感图像分割方法
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作者 梁书绮 王雷 +2 位作者 孙燕青 杨善良 李彬 《工程科学学报》 北大核心 2026年第1期177-189,共13页
现有的遥感图像分割模型,例如基于卷积神经网络(Convolutional neural network,CNN)和基于Transformer框架的模型,取得了巨大成功,但是还存在难以完整保留原始编码器特征图细节、动态捕捉全局上下文信息等缺点.因此,基于CNN-Transforme... 现有的遥感图像分割模型,例如基于卷积神经网络(Convolutional neural network,CNN)和基于Transformer框架的模型,取得了巨大成功,但是还存在难以完整保留原始编码器特征图细节、动态捕捉全局上下文信息等缺点.因此,基于CNN-Transformer混合框架,提出了一种全新的基于动态优化细节感知网络(Dynamic optimized detail-aware network,DODNet)的分割方法.首先,在编码器采用ResNext-50作为主干网络,提出一种多重减法感知模块(Multi-subtraction perception module,MSPM)来收集多尺度特征图之间的空间细节差异,有效减少冗余信息.然后,在解码器设计一个动态信息融合模块(Dynamic information fusion block,DIFB),它结合了全局双层路由自注意力分支和局部注意力分支,用于提高全局和局部信息的获取能力.最后,提出一种新的通道空间注意力模块—统一特征提取器(Unified feature extractor,UFE)以进一步获取语义和上下文信息.在Vaihingen、Potsdam和LoveDA三个经典公开数据集,通过对比和消融实验的定量和可视化分析表明,所提方法在F1分数、总体精度(Over accuracy,OA)和平均交并比(Mean intersection over union,mIoU)评价指标中优于十种最先进的分割方法,其中平均交并比分别达到了84.96%、87.64%和52.43%,验证了所提方法在分割具有复杂背景、内类方差大和类间方差小问题的高分辨率遥感图像的优越性能. 展开更多
关键词 遥感图像 语义分割 CNN-Transformer框架 动态Transformer 多尺度减法
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基于三维点云的飞机蒙皮裂纹检测与定位
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作者 韩笑 王从庆 +1 位作者 曾强 李战 《电光与控制》 北大核心 2026年第1期65-70,共6页
针对目前基于二维图像的飞机蒙皮裂纹检测方法无法准确测量裂纹的长度,且难以实现定位的问题,提出了一种基于三维点云的飞机蒙皮裂纹定位与长度测量方法。基于多视角几何算法对飞机整体完成三维重建,利用UNet 3+图像分割网络提取裂纹像... 针对目前基于二维图像的飞机蒙皮裂纹检测方法无法准确测量裂纹的长度,且难以实现定位的问题,提出了一种基于三维点云的飞机蒙皮裂纹定位与长度测量方法。基于多视角几何算法对飞机整体完成三维重建,利用UNet 3+图像分割网络提取裂纹像素,并结合三维映射实现飞机蒙皮裂纹的三维语义表征和定位。同时,基于点云库(PCL)和拉普拉斯收缩(LBC)算法对飞机蒙皮裂纹进行量化检测,获得了裂纹的实际长度,平均相对误差达到4.77%。最后,在飞机实物上进行了实验,验证了所提飞机蒙皮裂纹定位与长度测量方法的有效性和准确性。 展开更多
关键词 三维重建 裂纹检测与定位 语义分割 三维映射
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水稻田间收割场景语义分割方法——基于改进DeepLabV3+
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作者 边铭 纪爱敏 +2 位作者 沈成 蔺秋雨 韩宇飞 《农机化研究》 北大核心 2026年第1期159-166,共8页
针对稻田环境中光照变化大、地表类别复杂,以及现有分割模型参数量大导致智能农机作业时场景信息提取精度下降和推理速度较慢的问题,提出了一种基于改进DeepLabV3+的图像分割方法。编码阶段采用轻量化的MobileNetV3作为主干网络提取图... 针对稻田环境中光照变化大、地表类别复杂,以及现有分割模型参数量大导致智能农机作业时场景信息提取精度下降和推理速度较慢的问题,提出了一种基于改进DeepLabV3+的图像分割方法。编码阶段采用轻量化的MobileNetV3作为主干网络提取图像特征,并引入深度可分离卷积(DSC)和混合池化模块(MPM)对空洞空间金字塔池化模块(ASPP)进行改进,以降低计算复杂度并增强多尺度特征表达能力;解码阶段结合ECA-Net注意力机制优化浅层特征并融合深层语义信息,损失函数则采用交叉熵与Dice系数损失组合形式。在自制田间场景图像数据集上进行验证实验,结果表明,所提模型的参数量为3.725×10^(6),相较原模型减少93.05%,平均交并比(MIoU)和平均像素准确率(mPA)分别达到88.41%和94.54%,优于UNet、FCN、DeepLabV3+和PSPNet等主流语义分割网络;在NVIDIA RTX 3060 GPU平台上进行图像推理,改进模型的检测速度可达117.05帧/s,远快于对比网络。改进后的模型在实现显著轻量化的同时还提升了分割精度,满足智能农机作业实时精确性的信息提取需求。 展开更多
关键词 稻田收割 场景识别 语义分割 神经网络 轻量化 分割精度
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词义的文化映射:中泰语境下“土/ดิน”的象征内涵与价值解读
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作者 张晶莹 方清明 《语言与文化研究》 2026年第1期228-232,共5页
中国人民对土地怀有深厚的情结,这种情结贯穿于神话、信仰、语言和思想等各个层面,形成了独特的“恋土情结”。这一文化心理深刻地影响着中国人的价值观与行事逻辑,中国在全球生态文明建设中的态度与实践,也是对土地情感的一种现代表达... 中国人民对土地怀有深厚的情结,这种情结贯穿于神话、信仰、语言和思想等各个层面,形成了独特的“恋土情结”。这一文化心理深刻地影响着中国人的价值观与行事逻辑,中国在全球生态文明建设中的态度与实践,也是对土地情感的一种现代表达。本文通过比较汉泰两种语言中“土/ดิน”的词义在文化实位、文化虚位和文化空位上的异同,发现中泰两国在“自然的土”“神明的土”“民俗的土”和“世俗的土”观念上的差异,并通过跨文化对比,使教师能在国际教学中更好地帮助学习者理解中国文化,同时也能为在全球语境下讲好中国故事、展示好中华文化独特性开辟新的路径。 展开更多
关键词 词义民族性 文化个性 文化对比 泰语
原文传递
类别和语义距离调节预期对记忆的影响
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作者 代矫剑 孙明泽 +2 位作者 王东方 毛新瑞 郭春彦 《心理学报》 北大核心 2026年第1期1-14,共14页
人类经常需要根据当前的情景做出预测,以指导后续的行为。然而,目前研究者关于可预测和不可预测的记忆表现孰好孰坏争论不休。在本研究中(实验1:项目再认;实验2:联结再认),我们通过类别和语义距离操纵预期,考察了不同预期程度下的记忆... 人类经常需要根据当前的情景做出预测,以指导后续的行为。然而,目前研究者关于可预测和不可预测的记忆表现孰好孰坏争论不休。在本研究中(实验1:项目再认;实验2:联结再认),我们通过类别和语义距离操纵预期,考察了不同预期程度下的记忆表现。两个实验一致表明,在学习阶段,参与者加工符合类别规则的项目时正确率更高,反应时更短。实验2发现,语义距离越近, P600(语义整合的ERP指标)越正。两个实验中,多变量模式分析表明不同条件下的神经表征存在显著差异。两个实验均发现,随着类别规则的违反和语义距离的增加,学习阶段N400(预测程度的ERP指标)的波幅变得更负,测验阶段的记忆表现变得更差。此外,学习阶段的N400可以显著预测记忆表现。这些结果表明,类别和语义距离通过不同的机制调节预期对记忆的影响:类别通过调节编码负担影响记忆,而语义距离通过调节语义整合影响记忆。这些发现为解决可预测与不可预测项目在记忆表现上的争论提供了新的视角。 展开更多
关键词 类别规则 语义距离 预期 再认 EEG
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基于快速傅里叶变换的裂缝分割算法
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作者 王永明 胡仕刚 +1 位作者 伍绍兵 梁思奇 《湖南工业大学学报》 2026年第1期102-108,共7页
裂缝分割是现代民用基础设施维护的关键一环,快速准确地检测出裂缝至关重要。故针对基于卷积模型在远距离建模方面的不足,以及基于Transformer模型在局部特征提取不足和计算复杂度较高的缺点,构建了一个基于频率增强的U型结构网络(FE-UN... 裂缝分割是现代民用基础设施维护的关键一环,快速准确地检测出裂缝至关重要。故针对基于卷积模型在远距离建模方面的不足,以及基于Transformer模型在局部特征提取不足和计算复杂度较高的缺点,构建了一个基于频率增强的U型结构网络(FE-UNet)。首先,提出一个频率增强注意力模块(FEA),通过快速傅里叶变换将图像从空间域映射到频域,降低计算复杂度,并在频域中引入卷积模块以突出裂缝特定频率成分,从而增强特征表示。此外,提出了一个局部增强前馈网络(LE-FFN),通过整合来自多个分支下的多尺度语义信息,提高特征的局部交互能力。实验结果表明,所提出网络模型的mIoU和F1值最高达82.38%和79.48%,为道路健康监测提供了有力支持。 展开更多
关键词 裂缝分割 快速傅里叶变换 多尺度语义信息 局部交互
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