检索结果-内蒙古大学图书馆

江苏卫生事业管理 2025年第2期36卷 170-172,186页

作者：赵勰张丹徐少银南京鼓楼医院互联网医院与远程会诊中心江苏南京210008 南京鼓楼医院组织人事处江苏南京210008

目的:本研究探讨多模态模型在医院人员招聘中的应用潜力。通过结合自然语言处理(NLP)、语音分析、表情识别、姿态估计和结构化数据分析,旨在减少招聘过程中的主观偏见,实现对候选人胜任力的全面评估。方法:采用NLP技术自动筛选简历,减... 详细信息

目的:本研究探讨多模态模型在医院人员招聘中的应用潜力。通过结合自然语言处理(NLP)、语音分析、表情识别、姿态估计和结构化数据分析,旨在减少招聘过程中的主观偏见,实现对候选人胜任力的全面评估。方法:采用NLP技术自动筛选简历,减少主观偏见。结合语音、姿态、表情和手势等多模态数据,进行情绪识别,并基于结构化考核体系全面评估候选人的能力。使用Kendall等级相关系数比较不同招聘方法的预测效度。结果:多模态模型显著提升了招聘评估的准确性,减少了人为干预,增强了招聘决策的公平性,并提高了远程招聘的灵活性。结论:多模态技术为医院人员招聘提供了一种客观全面的解决方案,优化了人岗匹配的准确性,显著提升了远程招聘的效率和公平性。

关键词：多模态模型胜任力 NLP 情绪识别 Kendall等级相关系数远程招聘

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多模态模型:透视月球演化的奥秘

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知识就是力量 2025年第4期 12-13页

作者：雷丹泓(文/图) 刘建忠(文/图) 中国科学院地球化学研究所

截至嫦娥六号探测器发射成功,全球一共开展了130余次月球探测任务。随着人类对月球探索的不断深入,月球探索的“智慧伙伴”——月球科学多模态专业大模型应运而生。它能够全方位、多维度地分析月球的地形地貌、地质结构和演化历程,助力... 详细信息

截至嫦娥六号探测器发射成功,全球一共开展了130余次月球探测任务。随着人类对月球探索的不断深入,月球探索的“智慧伙伴”——月球科学多模态专业大模型应运而生。它能够全方位、多维度地分析月球的地形地貌、地质结构和演化历程,助力科学家解开更多月球之谜。

关键词：月球探测地形地貌地质结构多模态模型嫦娥六号

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多模态模型嵌入知识生成的逻辑机理与路径选择

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图书与情报 2024年第4期 81-89页

作者：张立明冉政张容重庆安全技术职业学院重庆404020 成都医学院图书馆四川成都610083

基于海量数据与强大算法的多模态模型依赖复杂的结构框架,在嵌入知识生成的过程中展现出跨域数据处理能力和持续输出创新数据等核心特征。高度智能化的知识数据整理、自适应多场景的知识表达与动态协同聚合的知识共享等,推进知识生成逻... 详细信息

基于海量数据与强大算法的多模态模型依赖复杂的结构框架,在嵌入知识生成的过程中展现出跨域数据处理能力和持续输出创新数据等核心特征。高度智能化的知识数据整理、自适应多场景的知识表达与动态协同聚合的知识共享等,推进知识生成逻辑从既有信息理解向全新知识产出的转变。然而,多模态模型逐渐暴露出缺乏合法可靠的知识数据源、透明可释的生成过程以及高质量内容输出等诸多问题。亟待通过搭建价值对齐的生成模型、提升可控生成的技术水平、完善人类反馈提示策略、构筑基于规则的管控体系等约束其更好地支撑知识生成,加速创新驱动新质生产力发展的进程。

关键词：多模态模型知识生成逻辑机理路径选择新质生产力

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多模态模型及其在气候分析中的应用

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北京大学学报（自然科学版） 2002年第1期38卷 83-89页

作者：王蕾康杜鹃李晓东北京大学地球物理系北京100871

对气候要素的概率分布进行了讨论 ,根据这些概率分布的特点提出了多模态模型 ,并用非线性拟合的方法进行了验证。对赤道平流层纬向风、ENSO指数 (ESI)序列、冰岛Reykjavik(2 1 90°W ,6 4 13°N)气压和瑞典温度、北半球树木... 详细信息

对气候要素的概率分布进行了讨论 ,根据这些概率分布的特点提出了多模态模型 ,并用非线性拟合的方法进行了验证。对赤道平流层纬向风、ENSO指数 (ESI)序列、冰岛Reykjavik(2 1 90°W ,6 4 13°N)气压和瑞典温度、北半球树木年轮等数据的分析表明 :气候系统中多模态现象具有普遍性。

关键词：概率分布多模态模型非线性拟合气候分析正态分布赤道平流层纬向风 ENSO指数

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多模态模型的胡杨林语义信息描述与识别

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计算机工程与设计 2019年第7期40卷 1978-1983页

作者：王媛阿里甫·库尔班李均力吕亚龙阿依加马力·克然木新疆大学信息科学与工程学院新疆乌鲁木齐830046 新疆大学软件学院新疆乌鲁木齐830008 新疆大学资源与环境科学学院新疆乌鲁木齐830046 新疆大学新疆绿洲生态重点实验室新疆乌鲁木齐830046 中国科学院新疆生态与地理研究所新疆乌鲁木齐830011

针对传统逐像素对胡杨林进行识别的方法忽略了相邻像元之间的空间关联性及识别精度低等问题,结合不同层次的特征知识,提出一种多模态模型的胡杨林语义信息描述与识别方法。借助边缘滤波对原始图像进行降噪,保留待识别物体的边缘信息提... 详细信息

针对传统逐像素对胡杨林进行识别的方法忽略了相邻像元之间的空间关联性及识别精度低等问题,结合不同层次的特征知识,提出一种多模态模型的胡杨林语义信息描述与识别方法。借助边缘滤波对原始图像进行降噪,保留待识别物体的边缘信息提高局域平滑度;将提取的多重空间特征作为多模态模型(CNN _ LSTM)的输入,在进行时间和空间扩展的同时进一步挖掘图像中胡杨的深层语义特征,采用SoftMax分类器实现胡杨林的正确识别。实验结果表明,该方法优于传统的胡杨林识别方法。

关键词：空间关联性边缘滤波多模态模型深层特征识别方法

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融合多期增强CT和临床参数的多模态模型与胰腺癌淋巴结转移预测

融合多期增强CT和临床参数的多模态模型与胰腺癌淋巴结转移预测

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作者：鲁倩南方医科大学

学位级别：硕士

背景:胰腺癌是恶性程度最高的肿瘤之一,病死率接近于发病率[1]。目前,唯一可能治愈胰腺癌的治疗手段仍然是手术切除,而淋巴结转移是术前影响手术预后的高危因素之一。增强CT等影像检查可以辅助临床医生在术前评估胰腺癌患者的淋巴结分期... 详细信息

背景:胰腺癌是恶性程度最高的肿瘤之一,病死率接近于发病率[1]。目前,唯一可能治愈胰腺癌的治疗手段仍然是手术切除,而淋巴结转移是术前影响手术预后的高危因素之一。增强CT等影像检查可以辅助临床医生在术前评估胰腺癌患者的淋巴结分期,但诊断准确率往往不高。因此,提高胰腺癌术前淋巴结转移诊断准确率具有重要的临床意义。目的:基于多期增强CT图像和临床特征,构建一个多模态模型(Multimodal model,MMM),以在术前预测胰腺癌患者的淋巴结转移风险。方法:我们首先结合了列线图(Nomogram)和传统的加权可靠证据推理(Evidential reasoning,ER)规则,提出新的证据推理规则和基于新证据推理规则的分类器融合策略(CFS-nER)。然后以核支持张量机(Kernelled support tensor machine,KSTM)为骨干模型,分别以增强CT的平扫期、动脉期和静脉期为输入,构建三个基于增强CT的分类器。接着,使用我们提出的CFS-nER,融合三个基于增强CT的KSTM,从而构建多期增强CT融合模型,以整合每个时期增强CT的信息。再者,通过单变量和多变量逻辑回归分析,从临床特征(包括专家经验)中筛选风险因子,被筛选的风险因子分别用来建立相应的分类器。最后,进一步使用我们提出的CFS-nER,结合多期增强CT融合模型和每个基于风险因子的分类器,构建基于多期增强CT和临床特征的多模态模型,写为MMM-nER。这项回顾性研究基于来自四个中国医学中心的数据展开,包括186名胰腺癌患者,其中88(47.31%)名患者患有淋巴结转移。两个中心的数据(140名患者)使用五折交叉验证技术以发展预测模型,另外两个中心的数据用于独立测试以进行模型评价。结果:与所有基于增强CT图像的模型(包括三个单期增强CT模型和三个两期增强CT融合模型)相比,三期增强CT融合模型获得了总体最好的表现,这显示了三期增强CT图像之间存在互补信息且被CFS-nER很好地综合,以达到更好地胰腺癌淋巴结转移预测。我们的MMM-nER进一步提高了预测表现,这也显示了增强CT图像和临床特征之间存在互补信息,且能被我们提出的CFS-nER很好地综合起来。基于我们提出的MMM-nER,与基于传统分类器融合策略的多模态模型相比,具有更好的预测能力,这展示了我们的CFS-nER的优势。结论:我们提出了 CFS-nER,并基于它构建了一个以KSTM为骨干模型的三期增强CT融合模型,以及一个融合了三期增强CT和临床特征的多模态模型,都获得了比融合之前的模型和基于其他分类器融合策略的多模态模型更好的表现。鉴于我们的多模态模型的表现,它有希望辅助临床医生在术前无创地评估胰腺癌的淋巴结状态。

关键词：胰腺癌淋巴结转移核支持张量机分类器融合策略多模态模型

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基于外部注意力机制的多模态模型研究

基于外部注意力机制的多模态模型研究

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作者：郑玉栋黑龙江大学

学位级别：硕士

在深度学习盛行的今天,单一形态的数据已经不足以支持人们完成一些困难的任务,为了让人工智能在理解事物上取得进一步突破,人们利用多模态信息进行解释和推理,多模态信息指的是来自不同模态的信息,例如图像、文本等。通过将不同的模态... 详细信息

在深度学习盛行的今天,单一形态的数据已经不足以支持人们完成一些困难的任务,为了让人工智能在理解事物上取得进一步突破,人们利用多模态信息进行解释和推理,多模态信息指的是来自不同模态的信息,例如图像、文本等。通过将不同的模态结合起来进行综合分析和推理,可以更好地模拟人类的认知和理解方式。这种方法已经成功应用于语音识别、图像分割、自然语言处理等研究领域。本文提出了一种基于外部注意力机制的跨模态编码器表示方法CMEEA来提升模型的准确度,在视觉问答,常识问答和推理任务上表现十分优异。外部注意力编码器中的外部注意力的两个外部存储单元可以看作是整个数据集的字典以提高网络的性能,同时能够学习到更多输入的代表性特征并且降低计算成本。考虑到外部注意力具有线性复杂性,并隐含考虑所有数据样本之间的相关性,本文采用了5个预训练任务,这些任务有助于模型学习内模态和跨模态关系。本文还通过将预训练的跨模态模型应用于具有挑战性的视觉推理任务(1,展示了其泛化性,并将之前的最佳结果提高了0.1%。并且在视觉问答(VQA)上提高了1.3%。本文对多模态图像检索任务进行了研究,提出了基于外部注意力的多模态图像检索的概率组合嵌入模型EMPC。图像和文本通过外部注意力,首先由模态编码器学习概率嵌入,然后采用多种模态组合进行复合嵌入。EMPC模型通过最小化概率对比损失方法对齐文字嵌入和目标图像嵌入。EMPC在三个多模态组合的图像检索查询的R@5、R@10和R＿P分别提高了16.84%、18.84%和4.69%。本文在Flickr30k数据集上完成了弱监督多模态对齐任务,提出了基于外部注意力的弱监督多模态对齐架EMAF。通过外部注意力机制计算不同模态数据的相似度,从而将不同模态的信息“对齐”。EMAF以Res Net-101为骨干网络,Faster R-CNN为目标检测器,最终取得了优异的结果。在Flickr30k数据集上进行了评估,提高了0.8%的准确率。

关键词：深度学习预训练模型多模态模型多模态对齐外部注意力机制

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一种多模态模型与端到端的双智融合系统

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汽车电器 2024年第10期 1-3页

作者：王飞陈培源张炎磊郭浩田苏得秀赵一州郑州日产汽车有限公司技术中心河南郑州450000

双智融合(Dual-AI)是一种将端到端自动驾驶与多模态模型(VLAM)相结合的技术。本文探讨双智融合(Dual-AI)技术的应用,将端到端自动驾驶和多模态模型(VLAM)相结合。希望能够通过这种融合,创建出能够直接从原始数据中学习并执行复杂任务的... 详细信息

双智融合(Dual-AI)是一种将端到端自动驾驶与多模态模型(VLAM)相结合的技术。本文探讨双智融合(Dual-AI)技术的应用,将端到端自动驾驶和多模态模型(VLAM)相结合。希望能够通过这种融合,创建出能够直接从原始数据中学习并执行复杂任务的人工智能系统。这种系统可以同时处理图像、声音和其他类型的数据,以执行多模态任务,并能够更好地理解和响应用户的需求。

关键词：双智融合多模态模型 ASR TTS SI

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从隐空间认识CLIP多模态模型

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电子产品世界 2023年第5期30卷 8-9,16页

作者：高焕堂铭传大学长庚大学

1前言AIGC可生成的内容形式包含文本(文句)、图像、音频和视频。它能将文本中的语言符号信息或知识,与视觉中可视化的信息(或知识)建立出对应的关联。两者互相加强,形成图文并茂的景象,激发人脑更多想象,扩大人们的思维空间。其中,最基... 详细信息

1前言AIGC可生成的内容形式包含文本(文句)、图像、音频和视频。它能将文本中的语言符号信息或知识,与视觉中可视化的信息(或知识)建立出对应的关联。两者互相加强,形成图文并茂的景象,激发人脑更多想象,扩大人们的思维空间。其中,最基础的就是文本(Text)与图像(Image)之间的知识关联。本篇来介绍文本与图像的关联,并以CLIP模型为例,深入介绍多模态AIGC模型的幕后架构,例如隐空间(Latent space)就是其中的关键性机制。

关键词：隐空间知识关联多模态模型 CLIP 图文并茂思维空间可视化 AIG

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Hammerstein系统的多模态模型及其两步辨识法

Hammerstein系统的多模态模型及其两步辨识法

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1996中国控制与决策学术年会

作者：张友安胡云安周绍磊海军航空工程学院自动控制系海军航空工程学院自动控制系海军航空工程学院自动控制系

提出了Hammerstein系统的多模态模型,给出了辨识这类模型的两步法:利用稳态信息获取非线性增益的强一致性估计;利用动态信息获取非线性环节相应点处的切线斜率和线性子系统未知参数的强一致无偏估计。该方法具有计算简单、辨识精度高和... 详细信息

提出了Hammerstein系统的多模态模型,给出了辨识这类模型的两步法:利用稳态信息获取非线性增益的强一致性估计;利用动态信息获取非线性环节相应点处的切线斜率和线性子系统未知参数的强一致无偏估计。该方法具有计算简单、辨识精度高和适合于控制等优点。仿真结果验证了该方法的有效性和实用性。

关键词： Hammerstein系统多模态模型稳态辨识动态辨识

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