检索结果-内蒙古大学图书馆

红外与激光工程 2025年第1期54卷 247-255页

作者：姜宁郭莹刘朝阳祁峰沈阳工业大学信息科学与工程学院辽宁沈阳110870 中国科学院光电信息处理重点实验室辽宁沈阳110169 中国科学院沈阳自动化研究所辽宁沈阳110169 辽宁省太赫兹成像感知重点实验室辽宁沈阳110169

基于180 nm标准CMOS工艺设计出了一种281 GHz太赫兹(THz)探测器。该探测器集成了贴片天线和NMOS场效应晶体管。为了提升天线和晶体管之间的太赫兹功率传输效率,在其之间设计了阻抗匹配网络。仿真结果显示,添加阻抗匹配网络后,探测器的... 详细信息

基于180 nm标准CMOS工艺设计出了一种281 GHz太赫兹(THz)探测器。该探测器集成了贴片天线和NMOS场效应晶体管。为了提升天线和晶体管之间的太赫兹功率传输效率,在其之间设计了阻抗匹配网络。仿真结果显示,添加阻抗匹配网络后,探测器的性能提升了约20倍。为了消除栅极偏置线和芯片键合线对天线和晶体管之间阻抗匹配的影响,在晶体管栅极处设计了陷波滤波器。由于采用了辐射方向向上的贴片天线,无需集成硅透镜来补偿硅衬底导致的表面波损耗,降低了探测器的复杂性与成本。测试结果显示,在281 GHz频率下,探测器的电压响应率(Rv)和噪声等效功率(Noise Equivalent Power,NEP)分别为1524 V/W和19.9 pW/Hz1/2。利用该探测器搭建了太赫兹扫描成像系统,成像结果清晰地显示了门禁卡等物体内部线圈和芯片的位置。

关键词： CMOS探测器贴片天线阻抗匹配网络陷波滤波器太赫兹成像

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基于SCIATRAN的临近空间氧气光谱敏感性分析

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光谱学与光谱分析 2025年第1期45卷 170-178页

作者：叶松胡双寒熊伟李树王新强王方原汪杰君桂林电子科技大学光电工程学院广西桂林541004 中国科学院安徽光学精密机械研究所中国科学院通用光学定标与表征技术重点实验室安徽合肥230031 广西光电信息处理重点实验室广西桂林541004

临近空间大气温度场的研究具有重要的科学意义,根据全时相大气温度示踪物辐射机制与分布特征研究表明,氧气作为大气的主要成分之一,广泛分布于临近空间且辐射强度明显,所以氧气探测是研究临近空间温度变化的重要基础。临近空间氧气探测... 详细信息

临近空间大气温度场的研究具有重要的科学意义,根据全时相大气温度示踪物辐射机制与分布特征研究表明,氧气作为大气的主要成分之一,广泛分布于临近空间且辐射强度明显,所以氧气探测是研究临近空间温度变化的重要基础。临近空间氧气探测主要是依据太阳辐射的短波红外部分被大气层氧气分子吸收得到的吸收谱线,该谱线携带着氧气含量等重要信息。利用探测器得到的氧气光谱进行高精度反演可以得到温度等信息。探测过程中的太阳天顶角、方位角、临边切高及气溶胶参数等因素对氧气影响不同,基于SCIATRAN模型分析氧气对不同参数的敏感性。通过对探测方式和环境因素引起的辐射亮度变化来分析计算氧气对其敏感性。结果表明:氧气的辐射亮度在天顶角为60°以下是随天顶角增大而增大的,但在超过60°后变化随之相反,一天内的太阳天顶角对于氧气的辐射亮度影响不超过0.01 W/m^(2)/nm/sr,且差值不超过7%;氧气辐亮度随方位角增大而减小;氧气辐射亮度随切线高增加而减小,且减小幅度逐渐下降;气溶胶类型对氧气辐射亮度的影响差值比例在10%以内;气溶胶季节对氧气辐射亮度影响是春夏季节要大于秋冬季节;不同气溶胶类型下的气溶胶光学厚度倍数对氧气辐射亮度影响的差值比例均在30%以内,且农村与海洋型气溶胶下光学厚度倍数与辐射亮度成正比,城市型气溶胶下与之相反。仿真数据的结果与实测数据结果对比分析验证了SCIATRAN模型仿真数据的有效性和可行性。该研究为临近空间的氧气探测提供了科学依据,为临近空间的反演等相关研究领域提供参考。

关键词：临近空间氧气辐射传输敏感性

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基于结构化字典学习的判别稀疏微波成像方法

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系统工程与电子技术 2025年第1期47卷 94-100页

作者：孟洋周国如李洁张冰尘中国科学院空天信息创新研究院北京100094 中国科学院空间信息处理与应用系统技术重点实验室北京100190 中国科学院大学电子电气与通信工程学院北京100049

基于字典学习的合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)稀疏微波成像方法面对多类别目标时,字典中存在冗余信息导致成像准确性降低,针对此问题提出一种基于结构化字典学习(structured dictionary learning,SDL)的判别稀疏微波成像... 详细信息

基于字典学习的合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)稀疏微波成像方法面对多类别目标时,字典中存在冗余信息导致成像准确性降低,针对此问题提出一种基于结构化字典学习(structured dictionary learning,SDL)的判别稀疏微波成像方法。首先,利用SDL面向多类别目标训练获得包含多个子字典的结构化字典,每个子字典对应特定类别目标。其次,结合结构化字典构建判别稀疏微波成像模型,处理过程中根据不同子字典对目标的表征误差进行判别。最后,根据判别结果选择对应类别子字典进行成像。实验结果表明,与现有的成像方法相比,所提算法在降采样的条件下能够更好地抑制伪影模糊,提高成像的准确性。

关键词：结构化字典学习合成孔径雷达稀疏微波成像稀疏表征

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基于参数分配的多语言神经机器翻译连续学习研究

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中文信息学报 2025年第04期39卷 77-84页

作者：谷舒豪冯洋中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室中国科学院大学

多语言神经机器翻译的连续学习旨在让模型能够不断支持新的翻译方向，且保证原有翻译方向的性能不发生大幅下降。然而，现有的连续学习方法往往对新支持的翻译方向存在着若干限制或者模型参数爆炸等问题。为了解决这些问题，该文提出了... 详细信息

多语言神经机器翻译的连续学习旨在让模型能够不断支持新的翻译方向，且保证原有翻译方向的性能不发生大幅下降。然而，现有的连续学习方法往往对新支持的翻译方向存在着若干限制或者模型参数爆炸等问题。为了解决这些问题，该文提出了一种基于参数对翻译模型重要性的“分而治之”方法。该文提出的方法首先对预训练翻译模型的不同参数关于当前翻译性能的重要性进行评估，然后将对当前翻译性能影响大的参数在原有翻译方向和新的翻译方向之间进行共享，对当前翻译性能影响较小的参数则单独分配给新的翻译方向，用于学习新语言的知识。该文在不同的语言对上进行了实验，并与其他系统进行了对比，结果表明，该方法对模型性能有显著提升。

关键词：多语言机器翻译连续学习参数分配

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对话状态追踪模型的数据增强方法研究

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中文信息学报 2025年第4期39卷 96-104页

作者：刘舒曼冯洋中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室中国科学院大学

对话状态追踪模型能够支持任务型对话系统识别任务相关的槽位值。然而，由于标注难度大、领域多样化，对话状态追踪模型常面临训练语料稀少和类别难度不均衡等问题。为了解决这些问题，该文提出了使用数据增强的方法。针对类别难度不均... 详细信息

对话状态追踪模型能够支持任务型对话系统识别任务相关的槽位值。然而，由于标注难度大、领域多样化，对话状态追踪模型常面临训练语料稀少和类别难度不均衡等问题。为了解决这些问题，该文提出了使用数据增强的方法。针对类别难度不均衡问题，该文使用局部噪声强化槽位值的多样性，加强模型学习槽位无关对话结构的能力；针对训练语料稀少问题，该文根据语料中由槽位结构构成的任务逻辑序列，通过采样生成逻辑合法的槽位值序列，增强语料逻辑多样性，增加语料数量。该文方法在数据集上经对比和分析实验，能显著缓解对话状态追踪模型中存在的类别难度不均衡和语料稀少问题。

关键词：对话状态追踪数据增强类别难度不均衡

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融合营养知识和偏好-健康多目标优化的膳食推荐

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食品科学 2025年第6期46卷 29-37页

作者：金颖闵巍庆周鹏飞梅舒欢蒋树强中国科学院智能信息处理重点实验室北京 100190 中国科学院计算技术研究所北京 100190 中国科学院大学北京 100049 中科苏州智能计算技术研究院江苏苏州 215009

本实验提出一种融合营养知识和偏好-健康多目标优化的膳食推荐方法.该方法通过食品营养知识嵌入引导学习用户的偏好,并利用多目标优化算法平衡用户饮食偏好与营养健康需求.首先,基于营养引导的食品知识感知网络(nutrition-guided food k... 详细信息

本实验提出一种融合营养知识和偏好-健康多目标优化的膳食推荐方法.该方法通过食品营养知识嵌入引导学习用户的偏好,并利用多目标优化算法平衡用户饮食偏好与营养健康需求.首先,基于营养引导的食品知识感知网络(nutrition-guided food knowledge-aware network,NG-FKN)进行个性化菜谱推荐,再进行营养套餐推荐(nutritional food combination recommendation,NFCR).NG-FKN从食品营养知识图谱中提取营养信息,引导捕捉用户偏好,实现个性化菜谱推荐.NFCR结合用户饮食偏好与营养需求,采用基于营养支配的非劣排序遗传算法优化多个目标,获得营养套餐推荐列表.此外,构建食品营养知识图谱与食品-用户的交互数据集,包含19 669 条菜谱数据,并在该数据集上对所提方法进行评估.同时还引入中国健康膳食指数和食物多样性评分两个指标用于评估推荐套餐的营养价值.在所提数据集上的实验结果表明,本研究方法优于目前主流的方法,可以提升膳食营养推荐的性能.

关键词：膳食推荐营养套餐知识图谱多目标优化遗传算法

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大气甲烷超光谱探测敏感性研究

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光谱学与光谱分析 2025年第4期45卷 1082-1087页

作者：叶松马丽熊伟李大成吴军罗海燕李树王新强王方原桂林电子科技大学光电工程学院广西桂林541004 中国科学院合肥物质科学研究院光学定量遥感安徽省重点实验室安徽合肥230031 广西光电信息处理重点实验室广西桂林541004 中国科学技术大学安徽合肥230026

甲烷是大气中含量增长较快的气体,随着人类工业排放和畜牧业的发展,甲烷气体排放日益增加,且对全球变暖的影响值是二氧化碳的数倍,因此对甲烷的精准检测是应对环境问题的重点与热点。利用SCIATRAN辐射传输模型仿真高分辨率光谱的辐射传... 详细信息

甲烷是大气中含量增长较快的气体,随着人类工业排放和畜牧业的发展,甲烷气体排放日益增加,且对全球变暖的影响值是二氧化碳的数倍,因此对甲烷的精准检测是应对环境问题的重点与热点。利用SCIATRAN辐射传输模型仿真高分辨率光谱的辐射传输过程,通过控制单一变量改变不同的观测几何和地表参数及气溶胶参数,仿真近地面不同条件的探测环境对甲烷在1.6μm波段的辐亮度光谱变化情况,分析甲烷探测过程中的敏感性参数,研究针对甲烷光谱探测过程中高灵敏度参数和低灵敏度参数进行敏感性结果分析。研究结果表明:太阳天顶角对甲烷辐亮度的影响较为显著,天顶角变化的影响比例高达83%。观测高度在近地面的变化对于甲烷辐亮度光谱的影响最小可忽略不计。气溶胶类型对甲烷辐亮度光谱的影响较小,其中农村型气溶胶和无气溶胶条件下的甲烷辐亮度光谱差距较小;气溶胶光学厚度对甲烷辐亮度光谱的影响成规律性,光学厚度数值增加时,甲烷辐亮度数值随之减小。地表参数对甲烷辐亮度光谱的影响最大,其中不同地表植被覆盖类型之间甲烷辐亮度差值达到66%。不同地表反照率下的甲烷辐亮度也呈规律性变化,地表反照率数值越高,甲烷辐亮度光谱数值越大。研究还通过仿真数据与实测数据之间的对比,验证了SCIATRAN模型对于仿真甲烷光谱的可行性与准确性,为甲烷光谱的反演提供了敏感性数据分析。

关键词：甲烷 SCIATRAN模型气溶胶光学厚度地表反照率

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面向目标检测的视点规划方法综述

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中国图象图形学报 2025年第3期30卷 641-659页

作者：王健宇朱枫郝颖明王群赵鹏飞孙海波东北大学机器人科学与工程学院沈阳110169 中国科学院光电信息处理重点实验室沈阳110016 中国科学院沈阳自动化研究所沈阳110016 中国科学院大学北京100049 中国科学院上海微系统与信息技术研究所上海200050

目标检测是计算机视觉领域的基础研究方向之一。由于图像采集时物体摆放密集、光照条件差等因素导致图像失去细节,当使用此类图像作为输入时,常规的目标检测算法对目标物的检测结果无法满足任务需求。为了解决这类问题,面向目标检测的... 详细信息

目标检测是计算机视觉领域的基础研究方向之一。由于图像采集时物体摆放密集、光照条件差等因素导致图像失去细节,当使用此类图像作为输入时,常规的目标检测算法对目标物的检测结果无法满足任务需求。为了解决这类问题,面向目标检测的视点规划这一智能感知方法应运而生,其可自主分析当前条件下影响检测任务的因素,调整相机的位姿参数规避影响,实现目标物准确检测。面向目标检测的视点规划方法不仅可以辅助计算机视觉的其他领域,也会为未来的智能化生活提供便利。为了反映其研究现状和最新进展,本文梳理了2007年以来的文献,对国内外的研究方法做出概括性总结。首先,以算法应用的场景维度和调整参数作为分类依据,将面向目标检测的视点规划方法分为二维像素调整的规划方法、三维空间移动的规划方法以及两者结合的规划方法3类,本文重点对前两类方法进行分析与总结。其次,解析每类方法的基本思想,并指出各类方法需解决的关键问题,然后对解决问题的主要研究方法进行归纳和分析,并总结各自的优点和局限性。除此之外,本文也对各类场景下可使用的数据集和评价指标进行简要介绍。最后,在目前方法的分析基础上,探讨面向目标检测的视点规划领域所面临的挑战,并对未来研究方法进行展望。

关键词：目标检测主动视觉参数调整视点规划智能感知

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类别条件噪声下的半监督AUC优化理论与算法

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计算机学报 2025年第1期48卷 136-155页

作者：姜阳邦彦许倩倩杨智勇郝前秀操晓春黄庆明中国科学院大学计算机科学与技术学院北京101408 中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室北京100190 中山大学网络空间安全学院广东深圳518107

现有半监督AUC优化方法通常假设数据标注是准确的。然而在许多实际应用中,研究者往往会同时面临标注量不足和不准确的问题。为此,该文首次尝试在不完整和不准确的数据标注情况下优化AUC指标。具体而言,通过分析,对称替代损失在某些情况... 详细信息

现有半监督AUC优化方法通常假设数据标注是准确的。然而在许多实际应用中,研究者往往会同时面临标注量不足和不准确的问题。为此,该文首次尝试在不完整和不准确的数据标注情况下优化AUC指标。具体而言,通过分析,对称替代损失在某些情况下可以在半监督问题中具有噪声鲁棒性。在此基础上,该文构建了一个鲁棒半监督AUC优化框架,其导出的经验风险无需估计噪声率。此外,通过紧致泛化上界的分析表明,当模型基于足够大的训练数据集进行学习时,其在未见数据上能够很好地泛化。随后,使用Barrier hinge损失对该框架进行实例化。为加快训练过程,进一步开发了一种加速算法,将损失和梯度估计的复杂度从O(n^(2))降低至O(nlogn),在实验中可获得高达200倍的加速。最后,通过在15个基准数据集上进行实验验证,证明了所提方法的有效性。

关键词：半监督学习 AUC优化标签噪声二分类问题不平衡数据学习

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基于大语言模型的事件常识知识图谱扩展方法

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软件学报 2025年

作者：黄俏娟曹存根王亚王石中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室中国科学院大学南阳师范学院人工智能与软件工程学院

常识知识通常不在自然语言中明确表述,而是隐含在人类的认知中,为机器提供常识知识一直是人工智能领域的长期目标之一.前期,课题组成员手工构建了一个高精度的以事件为中心的中文种子常识知识图谱(ECKG),包含了26 606个常识事件三元组,... 详细信息

常识知识通常不在自然语言中明确表述,而是隐含在人类的认知中,为机器提供常识知识一直是人工智能领域的长期目标之一.前期,课题组成员手工构建了一个高精度的以事件为中心的中文种子常识知识图谱(ECKG),包含了26 606个常识事件三元组,覆盖了因果、时序、条件等多种常见的事件关系.尽管种子ECKG具有一定的价值,但规模较小,在实际应用中发挥的作用有限,且大规模的事件常识知识图谱在现有研究中较为稀缺.为了应对这些挑战,采用GPT系列的大语言模型来扩展种子ECKG中的因果、时序、条件和子事件这4种事件关系.扩展方法包括3个主要的步骤:首先,将种子ECKG中的事件结合4种关系定义设计了特定的事件知识提示(ek-prompt),并使用GPT-4-Turbo模型生成相应的事件三元组.其次,将种子ECKG的三元组与通过ek-prompt获取的正确三元组组合,以构建特定的数据集,并将GPT-3.5-Turbo模型在数据集上进行微调,以生成更多具体的事件三元组和验证新三元组准确性.最后,通过分析种子ECKG事件的相似性,并引入事件共享机制,将相同关系下的相似事件关联的事件互相共享,以保持相似事件的三元组一致性.经过实验评估,新获取的三元组具有高质量,尤其是时序关系的三元组准确率最高,达到了98.2%.所提扩展方法最终为种子ECKG增补了2 433 012个常识事件三元组,显著扩大了ECKG的规模,可以为人工智能领域的许多应用提供了更为丰富的常识知识资源.

关键词：事件常识知识图谱大语言模型微调技术事件三元组事件共享机制

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