检索结果-内蒙古大学图书馆

北京航空航天大学学报 2022年第8期48卷 1495-1504页

作者：鲍昕谭智一鲍秉坤徐常胜南京邮电大学通信与信息工程学院南京210003 中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室北京100080

新冠肺炎疫情持续蔓延给人类社会带来深远影响,准确预测各地区的病毒传播趋势对防控疫情而言至关重要。现有研究主要基于传统的时序预测模型和传染病模型,鲜有考虑疫情地区关联复杂和时序依赖性强的特点,限制了其疫情预测的性能。为此,... 详细信息

新冠肺炎疫情持续蔓延给人类社会带来深远影响,准确预测各地区的病毒传播趋势对防控疫情而言至关重要。现有研究主要基于传统的时序预测模型和传染病模型,鲜有考虑疫情地区关联复杂和时序依赖性强的特点,限制了其疫情预测的性能。为此,针对新冠肺炎疫情的预测任务,提出了一种时空注意力驱动的自编码器框架。通过引入空间注意力机制捕捉病毒感染序列间的动态空间关联性,利用时间注意力机制挖掘病毒感染序列中复杂的时序依赖性,以此实现对不同地区的新冠肺炎病毒传播趋势的准确预测。在模型的编码器端,融合空间注意力机制的长短期记忆(LSTM)网络,关联目标地区与其他地区的病毒感染序列,提取该区域近期新冠肺炎疫情的时序特征。在模型的解码器端,将时间注意力机制引入基于LSTM网络的解码器中,通过捕捉病毒感染序列的时序依赖性推测未来的新冠肺炎疫情趋势变化。在多个公开的新冠肺炎疫情数据集上对所提模型进行验证,实验结果表明:所提模型的预测性能超越了LSTM等模型;在公开的欧洲部分国家新冠肺炎疫情数据集上,预测误差指标RMSE和MAE分别降低了22.3%和25.0%,在中国部分省级单位新冠肺炎疫情数据集上,RMSE和MAE分别降低了10.1%和10.4%。

关键词：新冠肺炎疫情预测注意力网络时空序列预测长短期记忆(LSTM)网络自编码器

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基于全局时频注意力网络的语音伪造检测

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计算机研究与发展 2021年第7期58卷 1466-1475页

作者：王成龙易江燕陶建华马浩鑫田正坤傅睿博中国科学技术大学信息科学技术学院合肥230027 模式识别国家重点实验室(中国科学院自动化研究所) 北京100080 中国科学院大学人工智能学院北京100049

语音伪造检测是近年的一个研究热点,受到了广泛关注.目前,卷积神经网及其变种的提出,使其在语音伪造检测任务中取得了不错进展.然而,目前仍存在2方面问题:1)当前工作假设送入卷积神经网络的特征图的每一维对结果的影响是相同的,忽视了... 详细信息

语音伪造检测是近年的一个研究热点,受到了广泛关注.目前,卷积神经网及其变种的提出,使其在语音伪造检测任务中取得了不错进展.然而,目前仍存在2方面问题:1)当前工作假设送入卷积神经网络的特征图的每一维对结果的影响是相同的,忽视了每一维上特征图的不同位置强调的信息是不一样的.2)此外,前人工作大多关注特征图的局部信息,没有利用全局视图中特征图之间的关系.为了解决以上挑战,引入全局时频注意力框架,分别对通道维度和时频维度做了注意力变换.具体而言,引入了2个并行的注意力模块:1)时频注意力模块;2)全局注意力模块.对于时频注意力模块,可以通过使用加权求和在所有时频特征图上聚合特征来进行更新.对于全局注意力模块,借鉴了SE-Net的思想,通过参数为每个特征通道生成权重.通过这种办法,可以得到特征通道上响应的全局分布.在ASVspoof2019 LA公开数据集上进行了一系列实验,结果显示所提的模型取得不错的效果,最佳模型的等错误率达到4.12%,刷新了单个模型的最好成绩.

关键词：语音鉴伪注意力机制语音伪造检测全局注意力时频注意力

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基于多粒度对抗训练的鲁棒跨语言对话系统

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自动化学报 2021年第8期47卷 1855-1866页

作者：向露朱军楠周玉宗成庆中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室北京100190 中国科学院大学人工智能学院北京100049 凡语AI研究院北京中科凡语科技有限公司北京100080

跨语言对话系统是当前国际研究的热点和难点.在实际的应用系统搭建中,通常需要翻译引擎作为不同语言之间对话的桥梁.然而,翻译引擎往往是基于不同训练样本构建的,无论是所在领域,还是擅长处理语言的特性,均与对话系统的实际应用需求存... 详细信息

跨语言对话系统是当前国际研究的热点和难点.在实际的应用系统搭建中,通常需要翻译引擎作为不同语言之间对话的桥梁.然而,翻译引擎往往是基于不同训练样本构建的,无论是所在领域,还是擅长处理语言的特性,均与对话系统的实际应用需求存在较大的差异,从而导致整个对话系统的鲁棒性差、响应性能低.因此,如何增强跨语言对话系统的鲁棒性对于提升其实用性具有重要的意义.提出了一种基于多粒度对抗训练的鲁棒跨语言对话系统构建方法.该方法首先面向机器翻译构建多粒度噪声数据,分别在词汇、短语和句子层面生成相应的对抗样本,之后利用多粒度噪声数据和干净数据进行对抗训练,从而更新对话系统的参数,进而指导对话系统学习噪声无关的隐层向量表示,最终达到提升跨语言对话系统性能的目的.在公开对话数据集上对两种语言的实验表明,所提出的方法能够显著提升跨语言对话系统的性能,尤其提升跨语言对话系统的鲁棒性.

关键词：多粒度噪声对抗训练鲁棒性跨语言对话系统

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深度卷积神经网络压缩与加速研究进展

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中国基础科学 2022年第3期24卷 1-9页

作者：艾祖鹏刘雨帆阮晓峰李兵中国科学院大学经济与管理学院北京100190 中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室北京100190 人民中科(北京)智能技术有限公司北京100080

数据、算力和算法是人工智能技术的3个要素,对于人工智能技术的落地,这三者相辅相成,缺一不可。近年来,随着移动互联网和高性能芯片的发展,深度神经网络在人工智能领域取得重大突破。为了追求更高的性能,研究者往往设计复杂冗余的网络结... 详细信息

数据、算力和算法是人工智能技术的3个要素,对于人工智能技术的落地,这三者相辅相成,缺一不可。近年来,随着移动互联网和高性能芯片的发展,深度神经网络在人工智能领域取得重大突破。为了追求更高的性能,研究者往往设计复杂冗余的网络结构,如增加宽度和层数,使网络的参数和计算量大大增加。当这些算法面对资源受限的设备时,算力会严重制约人工智能技术的落地。因此,深度神经网络压缩与加速作为人工智能领域的一个热点问题,受到产业界和学术界的关注,提出的解决方案层出不穷。本文对这一领域的研究现状进行总结。首先,介绍深度卷积神经网络的结构设计,包括高精度卷积神经网络手工设计、面向移动端轻量化卷积神经网络手工设计和卷积神经网络自动化设计。其次,总结深度神经网络压缩与加速相关方法,包括参数稀疏、结构化剪枝、低秩近似分解、量化和知识蒸馏5个方面。再次,对一些相关开源框架及会议研习会进行总结。最后,对模型压缩与加速的发展进行展望。

关键词：深度卷积神经网络压缩与加速结构化剪枝量化低秩近似分解知识蒸馏

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基于中英文单语术语库的双语术语对齐方法

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中国科技术语 2022年第1期24卷 14-25页

作者：向露周玉宗成庆中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室北京100190 中国科学院大学人工智能学院北京100049 凡语AI研究院/北京中科凡语科技有限公司北京100080

双语术语对齐库是自然语言处理领域的重要资源,对于跨语言信息检索、机器翻译等多语言应用具有重要意义。双语术语对通常是通过人工翻译或从双语平行语料中自动提取获得的。然而,人工翻译需要一定的专业知识且耗时耗力,而特定领域的双... 详细信息

双语术语对齐库是自然语言处理领域的重要资源,对于跨语言信息检索、机器翻译等多语言应用具有重要意义。双语术语对通常是通过人工翻译或从双语平行语料中自动提取获得的。然而,人工翻译需要一定的专业知识且耗时耗力,而特定领域的双语平行语料也很难具有较大规模。但是同一领域中各种语言的单语术语库却较易获得。为此,提出一种基于两种不同语言的单语术语库自动实现术语对齐,以构建双语术语对照表的方法。该方法首先利用多个在线机器翻译引擎通过投票机制生成目标端“伪”术语,然后利用目标端“伪”术语从目标端术语库中检索得到目标端术语候选集合,最后采用基于mBERT的语义匹配算法对目标端候选集合进行重排序,从而获得最终的双语术语对。计算机科学、土木工程和医学三个领域的中英文双语术语对齐实验结果表明,该方法能够提高双语术语抽取的准确率。

关键词：双语术语单语术语库术语对齐语义匹配

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深度生成式模型在临床术语标准化中的应用

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中文信息学报 2021年第5期35卷 77-85页

作者：闫璟辉向露周玉孙建陈思薛晨北京交通大学计算机与信息技术学院交通数据分析与挖掘北京市重点实验室北京100044 中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室北京100190 北京中科凡语科技有限公司北京100080 凡语AI研究院北京100080 中国科学院大学人工智能学院北京100049

临床术语标准化任务是医学统计中不可或缺的一部分。在实际应用中,一个标准的临床术语可能有数种口语化和非标准化的描述,而对于一些应用例如临床知识库的构建而言,如何将这些描述进行标准化是必须要面对的问题。该文主要关注中文临床... 详细信息

临床术语标准化任务是医学统计中不可或缺的一部分。在实际应用中,一个标准的临床术语可能有数种口语化和非标准化的描述,而对于一些应用例如临床知识库的构建而言,如何将这些描述进行标准化是必须要面对的问题。该文主要关注中文临床术语的标准化任务,即将非标准的中文临床术语的描述文本和给定的临床术语库中的标准词进行对应。尽管一些深度判别式模型在简单文本结构的医疗术语,例如,疾病、药品名等的标准化任务上取得了一定成效,但对于中文临床术语标准化任务而言,其带标准化的描述文本中经常包含的信息缺失、"一对多"等情况,仅依靠判别式模型无法得到完整的语义信息,因而导致模型效果欠佳。该文将临床术语标准化任务类比为翻译任务,引入深度生成式模型对描述文本的核心语义进行生成并得到标准词候选集,再利用基于BERT的语义相似度算法对候选集进行重排序得到最终标准词。该方法在第五届中国健康信息处理会议(CHIP2019)评测数据中进行了实验并取得了很好的效果。

关键词：术语标准化核心语义生成式模型

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人的视觉行为识别研究回顾、现状及展望

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计算机研究与发展 2016年第1期53卷 93-112页

作者：单言虎张彰黄凯奇模式识别国家重点实验室(中国科学院自动化研究所) 北京100080

人的行为识别是计算机视觉领域中的重点研究问题之一.相对于静态图像中物体识别研究,行为识别更加关注如何感知感兴趣目标在图像序列中的时空运动变化.视觉行为的存在方式从二维空间到三维时空的扩展大大增加了行为表达及后续识别任务... 详细信息

人的行为识别是计算机视觉领域中的重点研究问题之一.相对于静态图像中物体识别研究,行为识别更加关注如何感知感兴趣目标在图像序列中的时空运动变化.视觉行为的存在方式从二维空间到三维时空的扩展大大增加了行为表达及后续识别任务的复杂性,同时也为视觉研究者提供了更广阔的空间以尝试不同的解决思路和技术方法.近年来,人的行为识别相关工作层出不穷,已成为计算机视觉研究中的热点方向.以时间为顺序,对从21世纪初至今约15年中出现的视觉行为识别研究方法进行了梳理、归类和总结.相比其他综述性文章,以不同时期人的行为识别数据库的演化为线索,介绍不同时期行为识别研究所关注的研究重点问题和主要研究思路,能更清晰直观地体现行为识别研究的发展历程.同时,以数据库演化历程为顺序介绍行为识别,能更好地呼应当前视觉领域愈来愈受人关注的大数据驱动的研究思路.通过对相关工作的梳理和总结,还对今后行为识别研究的发展方向做出展望,希望对各位研究者方向把握上提供一些帮助.

关键词：计算机视觉行为识别时空运动数据库演化综述

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高阶SVD和全变差正则的乘性噪声去除模型

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西安电子科技大学学报 2016年第3期43卷 78-84页

作者：霍雷刚冯象初王旭东霍春雷西安电子科技大学数学与统计学院陕西西安710071 广西师范学院计算机与信息工程学院广西南宁530023 中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室北京100080

光滑性、稀疏性和自相似性先验作为自然图像的重要特性被广泛应用于图像去噪.根据高阶奇异值分解和全变差正则的互补性,提出了一种能够同时利用光滑性、稀疏性和自相似性先验的乘性噪声去除新方法.该方法首先采用高阶奇异值分解方法对... 详细信息

光滑性、稀疏性和自相似性先验作为自然图像的重要特性被广泛应用于图像去噪.根据高阶奇异值分解和全变差正则的互补性,提出了一种能够同时利用光滑性、稀疏性和自相似性先验的乘性噪声去除新方法.该方法首先采用高阶奇异值分解方法对对数变换后图像中的相似块组进行去噪;然后结合考虑光滑性先验的全变差约束对结果进行迭代优化.实验结果表明,该方法在有效去除乘性噪声的同时,可以更好地保留图像的边缘和纹理区域的细节信息.

关键词：高阶奇异值分解乘性噪声全变差非局部滤波图像去噪

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经颅超声促溶的安全性问题及原因分析

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生物医学工程与临床 2015年第3期19卷 322-325页

作者：翁春晓范肖冬侯冰北京中美联医学科学研究院北京100080 北京大学第六医院(精神卫生研究所) 北京100191 中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室及脑网络组研究中心北京100190

通过综述近10年来超声促溶动物实验及临床试验的研究结果,发现血脑屏障损伤、出血是超声促溶在安全性方面存在的主要问题,而超声在颅脑中形成的稳定干涉现象所导致的空化效应可能是造成上述安全性问题的主要原因,但其他原因也不容忽视,... 详细信息

通过综述近10年来超声促溶动物实验及临床试验的研究结果,发现血脑屏障损伤、出血是超声促溶在安全性方面存在的主要问题,而超声在颅脑中形成的稳定干涉现象所导致的空化效应可能是造成上述安全性问题的主要原因,但其他原因也不容忽视,如卒中患者的血液血管状况及与超声联用时溶栓酶的用量。最后,文章提出了降低稳定干涉现象形成的思路和方案,希望能为进一步开展超声促溶相关研究、降低安全风险提供参考。

关键词：超声促溶安全性研究相干波驻波血脑屏障

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经颅刺激对脑功能的调节作用

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生物医学工程与临床 2015年第2期19卷 196-200页

文章分析经颅刺激技术的发展趋势,为研究者及相关仪器开发者提供参考。首先对3种刺激技术(经颅磁刺激、经颅直流电刺激、经颅超声刺激)在物理指标及生物作用特性等方面进行了横向分析、比较;然后以经颅磁刺激为例,从文献计量学的角度分... 详细信息

文章分析经颅刺激技术的发展趋势,为研究者及相关仪器开发者提供参考。首先对3种刺激技术(经颅磁刺激、经颅直流电刺激、经颅超声刺激)在物理指标及生物作用特性等方面进行了横向分析、比较;然后以经颅磁刺激为例,从文献计量学的角度分析了其在神经、精神疾病的应用范围及发展趋势。经颅刺激技术已经被应用于30多种疾病的临床治疗或研究,相关的临床研究文献数量也以稳定的速度持续增长。经颅超声刺激具有更加精确的空间分辨率、与功能性磁共振成像技术兼容性良好等优势,有望成为和经颅磁刺激相媲美的脑功能调节技术。

关键词：经颅磁刺激经颅直流电刺激经颅超声刺激脑功能

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