检索结果-内蒙古大学图书馆

长江信息通信 2025年第1期38卷 57-60,66页

作者：黄文浩三峡大学计算机与信息学院湖北宜昌443002

电子线路板在生产制作过程中存在瑕疵、缺陷、漏孔等问题,因此在生成制造过程中对其进行瑕疵检测是重要且必要的,这能快速定位问题与弥补一定的经济损失。针对电子线路板瑕疵检测任务,该文提出一种改进YOLOv8s模型的细粒度图像目标检测... 详细信息

电子线路板在生产制作过程中存在瑕疵、缺陷、漏孔等问题,因此在生成制造过程中对其进行瑕疵检测是重要且必要的,这能快速定位问题与弥补一定的经济损失。针对电子线路板瑕疵检测任务,该文提出一种改进YOLOv8s模型的细粒度图像目标检测方法EFF-YOLOv8s。首先,为了细粒度地提取图像特征与提高图像的目标检测准确率,使用EfficientFormerV2作为主干网络,替换YOLOv8s模型原始的卷积块结构;其次为了更突出地表征待检测目标的信息,该文在特征融合阶段基于高效的空间注意力ELA提出一种全新的C2f-ELA模块。最后的实验结果表明文章提出的方法在电子线路板瑕疵检测数据集上的准确率、召回率、mAP@0.5以及mAP@0.5:0.95指标分别能达到97.3%、93.9%、97.1%和55.4%,分别较YOLOv8s模型涨点5.0%、3.0%、2.7%和4.6%。

关键词：深度学习目标检测 YOLOv8 瑕疵检测

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建设管理中合同文档关键信息智能抽取技术研究及应用

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长江信息通信 2025年第2期38卷 158-160,175页

作者：李晓波刘勇三峡大学计算机与信息学院湖北宜昌443002

建设管理系统中合同电子文档需人工录入合同关键信息,该方式不仅工作效率低、劳动强度大,而且通常会出现人为输入错误,存在较大的管理风险。因此,文章提出了一种建设管理中合同文档的关键信息的智能抽取方法,该方法首先使用基于规则的... 详细信息

建设管理系统中合同电子文档需人工录入合同关键信息,该方式不仅工作效率低、劳动强度大,而且通常会出现人为输入错误,存在较大的管理风险。因此,文章提出了一种建设管理中合同文档的关键信息的智能抽取方法,该方法首先使用基于规则的文本片段截取算法截取含有合同录入信息的文本片段,再通过基于BERT-BiLSTM-CRF模型地中文命名实体识别技术提取出合同文档需要录入的关键信息。统计数据表明,该智能抽取方法能够比较准确的抽取出合同文档中信息,满足建设管理中合同录入需要。

关键词：合同录入规则抽取命名实体识别深度学习机器学习

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案例及项目驱动的游戏引擎类课程改革与实践

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科技风 2025年第4期 102-104页

作者：王俊英任肖月臧兆祥陈明三峡大学计算机与信息学院湖北宜昌443002

针对游戏引擎类课程在教学中存在的问题,本文提出了以案例与项目驱动为导向的“游戏架构与设计”课程教学改革方案。在深入研究国内外游戏引擎类课程教学现状的基础上,分别从教学思路、教学内容、教学方法、考核与评价、教学资源这几方... 详细信息

针对游戏引擎类课程在教学中存在的问题,本文提出了以案例与项目驱动为导向的“游戏架构与设计”课程教学改革方案。在深入研究国内外游戏引擎类课程教学现状的基础上,分别从教学思路、教学内容、教学方法、考核与评价、教学资源这几方面对具体的改革措施进行了阐述。此外,本文还对改革实施过程中可能面临的问题进行了深入探讨,并依据可靠数据对教学效果进行了严谨的讨论与分析,实践表明教学效果确实得到了较大提升。

关键词：案例与项目驱动游戏引擎游戏架构与设计教学改革

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含DG的交直流不平衡配电系统暂态电压稳定性分析

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电力自动化设备 2025年第1期45卷 33-41页

作者：徐艳春王霖张涛王凌云 MI Lu 三峡大学梯级水电站运行与控制湖北省重点实验室湖北宜昌443002 德克萨斯农工大学电气与计算机工程学院美国卡城77840

分布式电源(DG)以及大量恒功率直流负荷接入交直流配电系统使得母线暂态电压表现出正负极耦合且多波动的特性,现有暂态电压稳定性评估方法准确率低且适用性较差。推导分析了双极交直流配电系统直流侧线路、负荷参数不平衡时影响系统母... 详细信息

分布式电源(DG)以及大量恒功率直流负荷接入交直流配电系统使得母线暂态电压表现出正负极耦合且多波动的特性,现有暂态电压稳定性评估方法准确率低且适用性较差。推导分析了双极交直流配电系统直流侧线路、负荷参数不平衡时影响系统母线暂态电压稳定的因素。基于二元表判据思想,提出一种改进的自适应母线暂态电压稳定性评估指标。针对参数不平衡时含DG的双极交直流配电系统,引入稳定性保持因子,提出母线与系统的暂态电压稳定裕度计算方法。基于所提方法利用MATLAB/Simulink仿真平台在改进的IEEE 33节点与IEEE 69节点双极交直流配电系统中量化影响系统暂态电压稳定性的因素,并对比验证了所提指标的有效性和优越性。

关键词：暂态电压稳定性交直流系统不平衡配电系统直流故障分析

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联合时空差异注意力与层级细节增强的遥感影像变化检测

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计算机应用研究 2025年第3期42卷 937-943页

作者：管宗胜邵攀杨子超程泽敏余快三峡大学水电工程智能视觉监测湖北省重点实验室湖北宜昌443002 三峡大学计算机与信息学院湖北宜昌443002 江西理工大学先进铜产业学院江西鹰潭335000

目前,基于U-Net的深度学习遥感影像变化检测方法包含许多伪变化信息,且多数方法缺乏层级特征间的有效交互。针对上述问题,以经典U-Net为基础,提出一种联合时空差异注意力与层级细节增强的高分辨率遥感影像变化检测方法。首先,分别提取... 详细信息

目前,基于U-Net的深度学习遥感影像变化检测方法包含许多伪变化信息,且多数方法缺乏层级特征间的有效交互。针对上述问题,以经典U-Net为基础,提出一种联合时空差异注意力与层级细节增强的高分辨率遥感影像变化检测方法。首先,分别提取两期影像的单时相特征与级联特征,基于两期单时相特征的欧氏距离与差值特征,提出一种时空差异注意力模块,强化级联特征对变化区域的学习;然后,利用混合空间通道注意力交互相邻层级特征间的信息,构建一种层级细节增强模块,促进特征解码;最后,结合分块策略和空洞条形卷积,设计一种轻量级的多尺度边界细化模块,提取多尺度特征并缓解边界信息的丢失。在四个常用公开数据集上的实验结果表明,该方法相比于现有8种变化检测网络,取得了最好的评价指标。

关键词：深度学习遥感影像变化检测时空差异注意力层级细节增强 U-Net

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基于微服务架构质量追溯平台的负载均衡算法

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计算机工程与设计 2025年第2期46卷 345-352页

作者：陈开奇张上张卓吴迪无三峡大学水电工程智能视觉监测湖北省重点实验室湖北宜昌443002 三峡大学湖北省建筑质量检测装备工程技术研究中心湖北宜昌443002 三峡大学计算机与信息学院湖北宜昌443002

为解决物联网平台在高并发场景中负载失衡等问题,从平台架构和负载均衡算法出发,设计一种基于微服务架构与MQTT协议的质量追溯平台。通过将功能模块拆分为多个微服务,较大程度地提高平台的稳定性和可拓展性。对负载均衡算法进行改进,从... 详细信息

为解决物联网平台在高并发场景中负载失衡等问题,从平台架构和负载均衡算法出发,设计一种基于微服务架构与MQTT协议的质量追溯平台。通过将功能模块拆分为多个微服务,较大程度地提高平台的稳定性和可拓展性。对负载均衡算法进行改进,从优先级调度入手,分析用户请求的关键影响因素,采取AHP中的算术平均法计算影响因素的权重,以此设计响应指数函数,根据此函数计算请求响应值。提出服务器综合权重计算模型,结合集群节点负载状况的实时性,对用户请求进行动态调度,充分利用集群节点资源。实验结果表明,改进后算法可以有效减少请求响应时间。

关键词：物联网平台微服务高并发响应指数服务器综合权重计算模型负载均衡集群

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复杂医学术语标准化：大模型与深度学习的应用

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长江信息通信 2025年第3期 1-6页

作者：童顺航智慧医疗宜昌市重点实验室三峡大学计算机与信息学院

针对中文医疗术语标准化中单蕴含和多蕴含这两大挑战，我们提出了一种融合大语言模型的数据预处理和基于实体同义词学习生物医学实体表示的深度学习模型的研究框架。文章结合大语言模型强大的学习能力对医学术语中的复杂术语进行召回(... 详细信息

针对中文医疗术语标准化中单蕴含和多蕴含这两大挑战，我们提出了一种融合大语言模型的数据预处理和基于实体同义词学习生物医学实体表示的深度学习模型的研究框架。文章结合大语言模型强大的学习能力对医学术语中的复杂术语进行召回(候选召回),获得不同候选实体集批次进行预训练模型，以捕获其形态和语义信息，从而消除了对大量候选者(同义词)进行显式负采样的需求。最后，对验证集进行数量预测，按照顺序选取对应的标准实体。与统计模型和主流深度学习模型相比，该模型在单蕴含和多蕴含上的精度提高了0.7%-2.2%,整体准确率高达85.1%。同时，在本团队用于医学研究的150例数据集(乳腺癌钼靶检查报告)上，本文框架的准确率达到了97.95%,性能最优。

关键词：大语言模型标准化二元分类

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基于改进YOLOv7的脑部MRI影像肿瘤检测算法

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中国医学物理学杂志 2025年第3期42卷 336-346页

作者：白静毅吴义熔李小龙孙水发三峡大学计算机与信息学院/水电工程智能视觉监测湖北省重点实验室湖北宜昌443002 三峡大学计算机与信息学院/智慧医疗宜昌市重点实验室湖北宜昌443002 北京师范大学人文和社会科学高等研究院广东珠海519087 杭州师范大学信息科学与技术学院浙江杭州311121

脑部MRI影像数据具有数据量大、易受噪声和伪影干扰等特点,这些特点对种类、形状、边界既相似又复杂多变的脑肿瘤检测和分析提出了速度和准确度提升的挑战。基于此,在YOLOv7算法基础上提出一系列改进方法来提高检测的精度和速度。首先... 详细信息

脑部MRI影像数据具有数据量大、易受噪声和伪影干扰等特点,这些特点对种类、形状、边界既相似又复杂多变的脑肿瘤检测和分析提出了速度和准确度提升的挑战。基于此,在YOLOv7算法基础上提出一系列改进方法来提高检测的精度和速度。首先在特征提取阶段使用部分卷积PConv,以降低模型的参数量,提高整体检测速度。其次针对脑肿瘤复杂多变的特点,在特征提取时引入三维空间注意力机制SimAM,以提高模型对重要影像特征的关注。最后用WIoU替换原IoU损失函数,在边界框回归时提高对普通质量锚框的关注,以进一步提高检测精度。通过在公开的两个脑肿瘤数据集Brain_Tumor和Glioma_of_test上进行实验,改进后的模型mAP检测精度分别为96.9%和92.8%,相比YOLOv7原模型提高1.4%和2.4%;FPS每秒处理的图像数分别为162.7和158.1,相比YOLOv7原模型提高6.4和18.2,可以更为有效地检测脑部MRI影像中的脑肿瘤。

关键词：脑肿瘤 YOLOv7 部分卷积三维空间注意力动态注意力

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基于多特征融合的文本关系抽取研究

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信息技术与信息化 2025年第2期 67-70页

作者：解文康三峡大学湖北省水电智能视觉监测重点实验室湖北宜昌443002 三峡大学计算机与信息学院湖北宜昌443002

数字化时代,互联网数据增长态势迅猛。在此背景下,如何从海量文本中精准、高效地抽取关系,并进一步挖掘出更具价值的信息,已成为自然语言处理、数据挖掘等相关领域的热门研究方向。因此,研究关系抽取方法具有重要的理论和实践价值。然而... 详细信息

数字化时代,互联网数据增长态势迅猛。在此背景下,如何从海量文本中精准、高效地抽取关系,并进一步挖掘出更具价值的信息,已成为自然语言处理、数据挖掘等相关领域的热门研究方向。因此,研究关系抽取方法具有重要的理论和实践价值。然而,现有的关系抽取方法大多存在两个主要限制:一是数据集的泛化性有限,二是主流方法在任务间的信息特征交互能力有限。基于此,文章提出了一种创新方法,采用变换器网络进行多特征融合,并利用共享组件来更好地适配实体对齐和解码任务,从而构建一种基于多特征融合的文本关系抽取模型,旨在提升关系抽取的效果,为验证模型有效性,分别在Duie和NYT数据集上进行了多组对照实验,均取得了最优效果,验证了本模型中共享组件模块与采用变换器网络结构进行多特征融合可以提升模型在中英文数据集上抽取的性能与泛化性。

关键词：深度学习信息抽取关系抽取

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基于定向特征交互选择的医疗结构化数据处理方法

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计算机工程 2025年

作者：王伟成万书振张晓磷程泽敏湖北省水电工程智能视觉监测重点实验室智慧医疗宜昌市重点实验室三峡大学计算机与信息学院宜昌市中心人民医院

医疗结构化数据在现实医疗体系中应用广泛，由于其特殊性，通常具有多源异构、大量潜在候选特征等性质，表现出不规则的数据模式，对神经网络的特征处理过程提出了挑战。因此，提出了一种类Transformer架构的特征嵌入级循环定向特征处... 详细信息

医疗结构化数据在现实医疗体系中应用广泛，由于其特殊性，通常具有多源异构、大量潜在候选特征等性质，表现出不规则的数据模式，对神经网络的特征处理过程提出了挑战。因此，提出了一种类Transformer架构的特征嵌入级循环定向特征处理网络RDFP-NET(Recurrent directed feature processing network)，它拥有良好特征组织模式，直接对原始采集的医疗数据进行端到端处理，能够充分利用有效信息并摒弃不利特征的负面影响，并通过循环结构关联上下文特征信息，进一步改善网络任务性能。具体包括(1)非线性嵌入特征嵌入方法。(2)一种排序特征交互模块。通过计算各特征信息值和特定掩码操作，在普通注意力机制中纳入归纳偏差，实现不同贡献值特征间的定向信息流动和特征交互。（3）一种过滤特征选择模块，通过对ELU激活函数的调整，以类似过滤器的方式对冗余特征进行舍弃。（4）包括两种模块的循环结构，实现良好的数据拟合，上下文特征信息流动并逐步处理特征的不规则模式。RDFP-NET在包含2种不同目标任务的5个数据集取得了2.2最优平均排名和0.75排名标准差，显示出优秀的任务性能及稳定性，能够为医疗工作者带来更有效的临床决策辅助信息。

关键词：结构化数据特征嵌入排序交互注意力特征选择循环网络

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