检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机辅助设计与图形学学报 2019年第7期31卷 1210-1220页

作者：吴仲琦郭建伟肖俊曾祥永王颖严冬明中国科学院大学人工智能技术学院北京100049 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 北京盛开互动科技有限公司北京100191

针对三角网格全自动分割方法的自适应能力较差的问题,提出了一种基于二次曲面拟合的交互式半自动分割方法.首先采用变分方法对网格模型进行二次曲面拟合和分割,然后引入用户的交互信息来指导模型的分割,并配合迭代优化算法交替使用.具体... 详细信息

针对三角网格全自动分割方法的自适应能力较差的问题,提出了一种基于二次曲面拟合的交互式半自动分割方法.首先采用变分方法对网格模型进行二次曲面拟合和分割,然后引入用户的交互信息来指导模型的分割,并配合迭代优化算法交替使用.具体地,算法包括以下3个步骤:基于random sample consensus(RANSAC)的初始化、迭代优化、交互式合并与切分.其中,初始化方法可以取得一个较好的划分结果,迭代优化可以提高算法的分割质量,而交互式合并与交互式切分步骤可以与迭代优化步骤交替使用,利用用户的主观先验知识对分割不够准确的地方进行局部操作,从而使得分割的效果更为准确、真实.通过比较不同算法对多个机械模型进行分割的效果,算法在收敛速度和拟合误差方面都有明显的优势,并且可以对具有不同特征的三维机械模型以及带有噪声的模型进行准确、合理的分割.

关键词：网格分割用户交互二次曲面拟合

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于局部优化的重心Voronoi图计算

引用

系统仿真学报 2019年第2期31卷 218-226页

作者：叶畋宇王逸群严冬明雍俊海清华大学软件学院北京100084 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

重心Voronoi图(centroidal Voronoi tessellation,CVT)是一个重要的几何结构,在地理信息系统,信号处理,网格生成/优化,可视化等领域有着重要应用。针对传统全局生成、优化的方法的不足,比如奇异点多、收敛速度较慢等问题,提出了生成优... 详细信息

重心Voronoi图(centroidal Voronoi tessellation,CVT)是一个重要的几何结构,在地理信息系统,信号处理,网格生成/优化,可视化等领域有着重要应用。针对传统全局生成、优化的方法的不足,比如奇异点多、收敛速度较慢等问题,提出了生成优化与随机扰动两种局部优化方法,以及一个整合了层次生成、局部优化、蒙特卡罗优化的CVT生成算法框架。实验结果表明,相比于已有算法,本文方法在速度与质量上有综合的提升。

关键词：重心Voronoi图局部极小优化奇异点

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

亚急性期脑卒中康复过程中半球间皮质结构可塑性差异

引用

中国康复理论与实践 2021年第4期27卷 436-444页

作者：张豪杰王云雷樊令仲李芳刘静娅于少泓侯园园白晨李冰洁杜晓霞张通首都医科大学康复医学院北京市100068 中国康复科学所北京市100068 中国康复研究中心北京博爱医院北京市100068 中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室和脑网络组研究中心北京市100190 中国科学院大学北京市100190 山东中医药大学第二附属医院山东济南市250001 山东中医药大学第二临床医学院山东济南市250001

目的探讨脑卒中患者亚急性期康复过程中不同半球间皮质结构可塑性机制差异。方法 2018年11月20日至2020年2月1日,选取本院首次发病的皮质下缺血性脑卒中患者22例,分别在康复前、康复1个月、康复2个月行磁共振扫描和运动功能评估。测量... 详细信息

目的探讨脑卒中患者亚急性期康复过程中不同半球间皮质结构可塑性机制差异。方法 2018年11月20日至2020年2月1日,选取本院首次发病的皮质下缺血性脑卒中患者22例,分别在康复前、康复1个月、康复2个月行磁共振扫描和运动功能评估。测量皮质表面积、皮质厚度和皮质体积。采用两因素重复测量方差分析观察皮质结构的动态变化和半球间差异。结果对于双侧半球,时间主效应显著,主要集中在康复前和康复1个月之间。大部分脑区的皮质表面积、厚度和体积主要呈减少趋势,海马旁回的皮质厚度和体积呈升高趋势。半球间主效应显著的脑区为中央后回表面积和体积(F> 4.305, P <0.05),表现为病灶同侧小于病灶对侧。病灶侧中央后回厚度(r=-0.474, P=0.026)和体积(r=-0.432, P=0.044)的减少与运动功能恢复率呈负相关。结论病灶同侧半球与对侧半球在康复过程中存在皮质结构可塑性差异,皮质结构在脑卒中后的前2个月变化最明显,病灶侧中央后回厚度和体积减小越明显,运动功能恢复可能越差。

关键词：脑卒中康复脑可塑性皮质厚度皮质体积

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

GreenLab模型20余年研究回顾与展望

引用

农业大数据学报 2021年第3期3卷 3-12页

作者：康孟珍王秀娟华净胡包钢王飞跃 De Reffye Philippe 中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制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 北京市智能化技术与系统工程技术研究中心北京100190 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 法国农业发展研究中心植物学与植物构造模型联合实验室蒙彼利埃F-34398

【有关概念】GreenLab是器官尺度的植物功能结构模型(Functional-Structural Plant Model,FSPM),采用离散动态系统的形式来描述植物的生长和发育过程,包括植物生物量产生和分配,以及结构形成等,是融合植物学、数学、农业、计算机、自动... 详细信息

【有关概念】GreenLab是器官尺度的植物功能结构模型(Functional-Structural Plant Model,FSPM),采用离散动态系统的形式来描述植物的生长和发育过程,包括植物生物量产生和分配,以及结构形成等,是融合植物学、数学、农业、计算机、自动化领域学科知识的通用模型。【目前研究现状】自1998年以来,基于中法合作,围绕GreenLab模型发展了包括双尺度自动机理论、分枝结构植物的参数反求方法、随机的植物功能结构模型以及理论计算、植物快速建模与可视化算法,开发了SciLab以及MatLab环境下的作物生长模拟与拟合软件,以及基于c++的面向复杂植物计算的软件。目前,GreenLab模型已应用于玉米、小麦、黄瓜、番茄、油菜、菊花、松树、枫树等具有不同特点的几十种植物,涵盖的植物类型从草本作物到复杂的树木。模型特色在于可通过观测植物的器官生物量和数量等数据,反求影响生物量产生和分配的模型内部源库参数;对于单枝或分枝结构、确定性或随机性结构,均能采用通用的器官尺度的数据进行模型校准。【本文的内容概括】本文回顾GreenLab模型的发展历程及其最新进展,介绍模型的基本概念和主要方法,包括双尺度自动机、器官序列,以及通用的植物拟合目标。详细介绍了GreenLab模型中所包含的结构模型(器官数量的计算、器官产生的随机性模拟等)、功能模型(植物和器官需求、生物量产生和分配、器官生长等),以及二者相结合进行参数反求的计算方法。【展望】随着植物表型技术的成熟和普及,GreenLab模型可用于平行农业种植系统的构建,服务植物与环境关系的深入理解,以及生产管理与控制中的智能决策支持。

关键词： GreenLab 植物功能结构模型离散动态模型参数校准平行农业系统

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于预训练模型的机器翻译译文检测方法

引用

情报工程 2020年第5期6卷 15-26页

作者：田科张家俊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

机器翻译译文检测任务旨在大规模文本中判别每句话是机器翻译译文还是人工翻译译文。现有的机器翻译译文检测方法大都采用统计的方法提取特征,但是基于统计的方法提取特征能力有限,严重依赖于离散的手工特征,而神经网络模型使用分布式表... 详细信息

机器翻译译文检测任务旨在大规模文本中判别每句话是机器翻译译文还是人工翻译译文。现有的机器翻译译文检测方法大都采用统计的方法提取特征,但是基于统计的方法提取特征能力有限,严重依赖于离散的手工特征,而神经网络模型使用分布式表示,构建代价较低且能表达细粒度的句法、语义特征差别。在本文中,我们提出使用预训练语言模型和双向门控循环单元模型结合,提取机器翻译译文的语言风格、惯用词等隐层表示作为特征来检测机器翻译译文,检测结果相较之前的统计方法有很大的提升。本文尝试使用所提方法过滤混合机器翻译译文的双语语料,过滤后的语料相较原始的语料规模减小了,但是模型的性能却略有提升。

关键词：机器翻译译文预训练语言模型双语语料

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于条件随机场的深度相关滤波目标跟踪算法

引用

软件学报 2019年第4期30卷 927-940页

作者：黄树成张瑜张天柱徐常胜王直江苏科技大学计算机学院中国人民解放军91917部队模式识别国家重点实验室(中国科学院自动化研究所)

目标跟踪是计算机视觉领域众多应用中的重要组成部分之一.在实际环境中目标经常会因为形变、快速运动、背景杂波和遮挡而引起明显的表观变化,使得该问题具有一定的挑战性,因此如何对跟踪问题进行建模变得至关重要.基于深度卷积神经网络(... 详细信息

目标跟踪是计算机视觉领域众多应用中的重要组成部分之一.在实际环境中目标经常会因为形变、快速运动、背景杂波和遮挡而引起明显的表观变化,使得该问题具有一定的挑战性,因此如何对跟踪问题进行建模变得至关重要.基于深度卷积神经网络(convolutio nalneural network,简称CNN)的判别式相关滤波(discriminative correlation filter,简称DCF)跟踪方法自提出以来,就以兼顾准确率和速度的优势,吸引了大量研究者的关注,该方法通过相关滤波器获取目标候选区域的响应图,作为衡量目标位置的标准,理想响应图的最大值应该对应目标所在的位置.在此基础上,考虑到响应图中数值的连续性,对应的连续条件随机场(conditional random field,简称CRF)模型中极大似然对数存在闭式解,因此对响应值的求解可以定义为一个连续CRF的学习问题.基于以上研究,提出了一种基于条件随机场的鲁棒性深度相关滤波目标跟踪算法,将DCF与CRF结合,设计了一个端到端的深度卷积神经网络,嵌入了CRF中的一元状态函数与二元转移函数,用来获取图片的响应.通过结合一元状态函数中的初始响应和二元转移函数中的相似度矩阵,优化后的算法可以得到一个更平滑、更精确的响应图,从而提高跟踪的鲁棒性.最后,在OTB-2013和OTB-2015这两个数据集上进行了大量的测试,并且与近年来9种在国际上具有代表性的相关算法进行对比分析,结果显示,在OTB-2013中,所提出的算法比基准方法的跟踪成功率高3%,跟踪精度高6.1%;在OTB-2015中,所提出的算法比基准方法的跟踪成功率高3.5%,跟踪精度高4.8%.

关键词：目标跟踪卷积神经网络相关滤波条件随机场鲁棒性

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

CAD模型三角网格优化算法

引用

计算机辅助设计与图形学学报 2019年第6期31卷 878-885页

作者：尤磊申则宇张立强严冬明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 信阳师范学院计算机与信息技术学院信阳464000 中国科学院大学北京100049 北京师范大学地理科学部遥感科学国家重点实验室北京100875

针对工业产品设计过程中的一个实际问题——如何高质量地将连续的CAD模型转换为离散的三角网格模型,提出一种基于Creo二次开发平台与几何特征保持的CAD模型的三角网格优化算法.首先基于Creo的二次开发平台构建CAD模型的特征点集;然后通... 详细信息

针对工业产品设计过程中的一个实际问题——如何高质量地将连续的CAD模型转换为离散的三角网格模型,提出一种基于Creo二次开发平台与几何特征保持的CAD模型的三角网格优化算法.首先基于Creo的二次开发平台构建CAD模型的特征点集;然后通过逐面网格化构建每个面的网格模型,通过网格模型逼近得到一个初始三角网格模型;最后结合CAD模型的几何特点改进RAR网格优化算法局部算子的适用性条件,使用改进算法对初始三角网格模型进行网格优化.将算法集成于Creo 2.0软件中,以3个工业零件的CAD模型为数据开展实验,结果表明,该算法构建的初始网格模型与原始几何模型逼近程度好,优化的网格模型具有较好的性能参数.

关键词： CAD模型三角网格特征边 Creo 网格优化

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

利用弥散张量成像技术观察小血管病所致非痴呆型血管性认知障碍患者白质结构损害与认知下降的关系

引用

首都医科大学学报 2021年第3期42卷 373-384页

作者：秦琪唐毅曲怡达周爱红丁建平尹筠思刘勇贾建平首都医科大学宣武医院神经疾病高创中心国家老年疾病临床医学研究中心北京市老年病医疗研究中心北京100053 中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室/脑网络组研究中心北京100190 中国科学院大学人工智能学院北京邮电大学人工智能学院北京100876 老年认知障碍疾病北京市重点实验室首都医科大学神经变性病与记忆障碍疾病临床诊疗与研究中心北京脑重大疾病研究院阿尔茨海默病研究所北京100053

目的非痴呆型血管性认知障碍(vascular cognitive impairment,no dementia,VCIND)是血管性认知障碍最常见亚型,早期诊断是改善预后的关键。神经影像为VCIND早期诊断、严重程度及疗效评价提供依据,但传统结构磁共振(magnetic resonance i... 详细信息

目的非痴呆型血管性认知障碍(vascular cognitive impairment,no dementia,VCIND)是血管性认知障碍最常见亚型,早期诊断是改善预后的关键。神经影像为VCIND早期诊断、严重程度及疗效评价提供依据,但传统结构磁共振(magnetic resonance imaging,MRI)不能较好阐明结构改变与认知损害的关系。本项目利用弥散张量成像技术(diffusion tensor imaging,DTI)探讨VCIND患者脑白质结构改变及其和认知障碍的关系。方法利用DTI对31名VCIND患者和22名正常对照者进行全脑246个脑区的白质连接完整性检测,并对所有受试者进行认知评估。然后分析患者各脑区DTI各向异性程度值(fractional anisotropy,FA)和平均弥散率(mean diffusivity,MD),并与认知评分进行相关性分析及中介分析。结果VCIND患者全脑246个脑区中的部分关键区域发生了显著的白质连接改变,尤其额叶脑区显著。FA值与总体认知评估及记忆、执行功能评分正相关,MD值与总体认知评估及记忆、执行功能评分负相关。中介分析发现VCIND患者白质结构连接的改变介导了神经心理量表评分的改变。结论本研究显示DTI可以为VCIND的早期诊断及认知严重程度的评估提供客观影像学指标。

关键词：弥散张量成像技术非痴呆型血管性认知障碍白质结构损害认知评估

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

一种有效深度哈希图像拷贝检测算法

引用

计算机应用与软件 2020年第3期37卷 213-219,303页

作者：刘琴袁家政刘宏哲李兵王佳颖叶子北京联合大学北京市信息服务工程重点实验室北京100101 北京开放大学科学研究处北京100081 中国科学院自动化所模式识别国家重点实验室北京100190 国网通用航空有限公司科技信息部北京102209

目前拷贝检测中的图像哈希方法由于手工设计特征和线性映射带来的限制,检测精度不高。为了解决这一难题,提出一种端到端的深度哈希拷贝检测算法——DHCD。构建多尺度孪生卷积神经网络,以空间金字塔分层池化的方式来获得图像对的显著性特... 详细信息

目前拷贝检测中的图像哈希方法由于手工设计特征和线性映射带来的限制,检测精度不高。为了解决这一难题,提出一种端到端的深度哈希拷贝检测算法——DHCD。构建多尺度孪生卷积神经网络,以空间金字塔分层池化的方式来获得图像对的显著性特征;在新设计的哈希损失函数作用下,既保持了特征在语义结构上的相关性,又使得特征输出接近于目标哈希码;通过挖掘难分样本,[JP2]对难分样本再训练,提升了模型的识别效果。在拷贝数据集上的实验结果表明,该算法与当前主流的图像哈希算法相比,准确率提升了10%左右,且效率没有降低。

关键词：拷贝检测深度哈希多尺度哈希损失挖掘难分样本

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

全卷积神经网络与全连接条件随机场中的左心室射血分数精准计算

引用

计算机辅助设计与图形学学报 2019年第3期31卷 431-438页

作者：刘晓鸣雷震何刊张惠茅郭树旭张歆东李雪妍吉林大学电子科学与工程学院长春130012 中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室生物识别与安全研究中心北京100190 吉林大学第一医院放射科长春130021

左心室射血分数是临床上用于衡量心脏健康的一项重要指标.为提高左心室分割和射血分数计算的精度,提出一种基于改进的全卷积神经网络和全连接条件随机场的方法.首先利用预训练的全卷积神经网络模型对心脏核磁共振影像进行左心室分割并... 详细信息

左心室射血分数是临床上用于衡量心脏健康的一项重要指标.为提高左心室分割和射血分数计算的精度,提出一种基于改进的全卷积神经网络和全连接条件随机场的方法.首先利用预训练的全卷积神经网络模型对心脏核磁共振影像进行左心室分割并输出概率图;之后采用3D全连接条件随机场对概率图进行后处理,完成像素级的精准密度预测;最后对左心室分割结果进行3D重建,并计算左心室舒张末期容积和收缩末期容积,进而计算出射血分数.实验结果表明,该方法能够实现左心室射血分数的精确且高效的计算,对左心室射血分数的平均预测误差为4.67%,各步骤耗时短.

关键词：左心室射血分数计算深度学习全卷积神经网络全连接条件随机场

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：