检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机应用 2022年第11期42卷 3364-3370页

作者：解伟凡郭岩匡广生余智华薛源海沈华伟中国科学院计算技术研究所数据智能系统研究中心北京100190 中国科学院大学计算机科学与技术学院北京101408 中国科学院大学人工智能学院北京101408

针对以往流行度预测方法未利用演化模式之间的差异和忽略预测时效性的问题,提出了一种基于演化模式的推特话题流行度预测方法。首先,基于K⁃SC算法对大量历史话题的流行度序列进行聚类,并得到6类演化模式;然后,使用各类演化模式下的历史... 详细信息

针对以往流行度预测方法未利用演化模式之间的差异和忽略预测时效性的问题,提出了一种基于演化模式的推特话题流行度预测方法。首先,基于K⁃SC算法对大量历史话题的流行度序列进行聚类,并得到6类演化模式;然后,使用各类演化模式下的历史话题数据分别训练全连接网络(FCN)作为预测模型;最后,为选择待预测话题的预测模型,提出幅度对齐的动态时间规整(AADTW)算法来计算待预测话题的已知流行度序列与各演化模式的相似度,并选取相似度最高的演化模式的预测模型进行流行度预测。在根据已知前20 h的流行度预测后5 h的流行度的任务中,与差分整合移动平均自回归(ARIMA)方法以及使用单一的全连接网络进行预测的方法相比,所提方法的预测结果的平均绝对百分比误差(MAPE)分别降低了58.2%和31.0%。实验结果表明,基于演化模式得到的模型群相较于单一模型能更加准确地预测推特话题流行度。

关键词：推特话题演化模式流行度预测社交网络时间序列

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说话人生成研究现状与发展趋势

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计算机科学 2023年第8期50卷 68-78页

作者：宋昕洋阎志远孙沐毅戴琳琳李琦孙哲南中国科学院大学人工智能学院北京100049 中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室智能感知与计算研究中心北京100190 中国铁道科学研究院集团有限公司电子计算技术研究所北京100081

说话人生成是视觉生成领域的热门研究方向,旨在根据输入的多模态信息生成逼真的说话人视频。说话人生成在影视传媒、游戏动漫和互联网相关产业中具有广阔的应用前景,同时也可以为唇读识别、伪造鉴别和数字人生成等任务的研究提供数据支... 详细信息

说话人生成是视觉生成领域的热门研究方向,旨在根据输入的多模态信息生成逼真的说话人视频。说话人生成在影视传媒、游戏动漫和互联网相关产业中具有广阔的应用前景,同时也可以为唇读识别、伪造鉴别和数字人生成等任务的研究提供数据支持。现阶段主流的说话人生成方法已经能够实现包含个性化属性、视听同步的说话人视频生成,但还未能达到虚拟现实、人机交互和元宇宙等新兴应用场景的要求。因此,研究说话人生成对于推动相关产业发展具有重要意义。对说话人生成的研究现状进行梳理与总结,首先阐述了说话人生成的研究背景和相关技术,然后根据方法分类介绍了近年来主流的说话人生成方法,整理了相关研究中常用的视听数据集和评价指标,最后总结现有方法存在的问题,分析了说话人生成未来潜在的研究方向。

关键词：人脸生成视频生成图像生成深度学习多模态学习人脸重建深度伪造计算机视觉

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基于正负锚点框均衡及特征对齐的单阶段目标检测算法

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计算机辅助设计与图形学学报 2020年第11期32卷 1773-1783页

作者：唐乾坤胡瑜中国科学院计算技术研究所智能计算机研究中心北京100190 中国科学院大学北京100049

针对正负例锚点框不均衡将降低基于锚点框的单阶段目标检测算法的检测精度的问题,提出一种包含锚点框提升模块和特征对齐模块来均衡正负例锚点框的算法.首先在锚点框提升模块中预测各个锚点框为正例的可能性,并粗略调整初始锚点框的位... 详细信息

针对正负例锚点框不均衡将降低基于锚点框的单阶段目标检测算法的检测精度的问题,提出一种包含锚点框提升模块和特征对齐模块来均衡正负例锚点框的算法.首先在锚点框提升模块中预测各个锚点框为正例的可能性,并粗略调整初始锚点框的位置和尺寸;然后在特征对齐模块中为调整后的锚点框提取预测所需的对齐特征;最后检测网络借助锚点框提升模块输出信息,从调整后的锚点框中识别出简单负例锚点框,并在训练阶段忽略其梯度.将文中算法应用于以VGG-16和ResNet-101为特征提取网络的编解码架构中,在目标检测数据集MS COCO和PASCAL VOC上进行实验,结果表明,该算法能够显著改善不均衡问题,提高单阶段目标检测算法的检测精度(MS COCO和PASCAL VOC上的精度分别为42.8%和82.7%),并维持28.6帧/s的实时运行速度.

关键词：卷积神经网络单阶段目标检测锚点框正负例不均衡锚点框提升模块特征对齐模块

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开放性公共场所人员疏散行为倾向分析

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消防科学与技术 2024年第2期43卷 197-202页

作者：胡成刘绍华毛天露北京市科学技术研究院城市安全与环境科学研究所应急管理研究中心北京100054 北京邮电大学电子工程学院北京100875 中国科学院计算技术研究所前瞻研究实验室北京100190

开放性公共场所人群聚集风险突出,常规的疏散措施不能有效缓解场所内外的人群聚集风险态势,需要掌握突发情况人员疏散行为特征。选择深圳东门步行街为研究区,开展人员疏散行为问卷调查,根据人群聚集状态拟定人员疏导服从性、聚集拥堵应... 详细信息

开放性公共场所人群聚集风险突出,常规的疏散措施不能有效缓解场所内外的人群聚集风险态势,需要掌握突发情况人员疏散行为特征。选择深圳东门步行街为研究区,开展人员疏散行为问卷调查,根据人群聚集状态拟定人员疏导服从性、聚集拥堵应对和应急疏散响应3类疏散行为倾向场景,并采用SPSS 25.0卡方检验分析性别、年龄段、群组等基本特征与人员疏散行为倾向之间的相关性。研究结果表明:步行街存在老幼群体、携带包裹、环境熟悉度低等影响疏散效率的因素;小部分人在面对疏导、遭遇聚集拥堵情形后可能采取继续停留拍照、长时间等候、围观等聚集行为,以及在被疏散至安全地带后围观甚至返回,这些行为可能导致场所内部聚集得不到有效缓解,并在外围形成新的人群聚集风险点;“男性、大群组、短期游客”三类群体的疏散行为表现不佳,聚集围观、停留以及返回的比例更高,尤其是同行人数4人及以上的大群组更可能采取往前挤这种危害行为。

关键词：开放性公共场所突发事件人员疏散人群聚集风险疏散行为

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基于注意力机制的单阶段目标检测锚点框部件感知特征表达

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计算机辅助设计与图形学学报 2020年第8期32卷 1293-1304页

作者：唐乾坤胡瑜中国科学院计算技术研究所智能计算机研究中心北京100190 中国科学院大学北京100049

针对现有单阶段目标检测算法锚点框特征表达不足影响检测精度的问题,提出了一种增强锚点框特征表达的算法,其包含注意力机制模块和部件感知模块.首先,注意力机制模块根据各个锚点框的不同属性自适应地提供不同的特征表达.然后,部件感知... 详细信息

针对现有单阶段目标检测算法锚点框特征表达不足影响检测精度的问题,提出了一种增强锚点框特征表达的算法,其包含注意力机制模块和部件感知模块.首先,注意力机制模块根据各个锚点框的不同属性自适应地提供不同的特征表达.然后,部件感知模块准确地提取各个锚点框内部的判别性部件特征以作为各个锚点框进行预测所需的特有特征.将所提设计与现有SSD算法结合并在多个公开的目标检测数据集上进行实验,结果表明,所提算法能够显著提高单阶段目标检测算法的精度并维持实时运行速度(14 ms);进一步地,在扩展实验上的结果表明,所提算法也能够改善生成的区域建议框的召回率及两阶段目标检测算法的精度.

关键词：卷积神经网络单阶段目标检测区域建议框注意力模块部件感知模块

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WILS:面向学业预警的非均衡增量式学习方法

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中国科学院大学学报（中英文） 2023年第3期40卷 422-432页

作者：盛晓光王颖张迎伟项若曦付红萍中国科学院大学人工智能学院北京100049 中国科学院计算技术研究所北京100190 北京语言大学信息科学学院北京100083 北京林业大学信息学院北京100083 国家林业和草原局林业智能信息处理工程技术研究中心北京100083

学业预警是构建完善教育管理体系的基础,有助于及早发现、干预学生学习和生活中的异常状况。然而实际研究仍面临诸多挑战,如:1)学生学业表现的相关影响因素往往不断变化,导致数据分布的变化;2)学业预警数据集一般存在类别不均衡的问题... 详细信息

学业预警是构建完善教育管理体系的基础,有助于及早发现、干预学生学习和生活中的异常状况。然而实际研究仍面临诸多挑战,如:1)学生学业表现的相关影响因素往往不断变化,导致数据分布的变化;2)学业预警数据集一般存在类别不均衡的问题。针对上述挑战,提出一种面向学业预警的非均衡增量式学习方法(WILS)。WILS由增量学习机制和加权损失函数两部分构成,增量学习机制能够适应数据分布和样本特征的动态变化,加权损失函数通过为少数类赋予更高的权重提升对该类别的关注度。为评估WILS的效果,在包含2 275名本科生的真实数据集和包含1 000名学生的公开数据集上进行了实验验证。结果表明,相较于已有方法,WILS能够较好地适应数据和特征的连续动态变化,取得优异的识别效果。

关键词：学业预警增量学习非均衡深度学习加权损失函数

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基于异质网络表示学习的姓名消歧

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模式识别与人工智能 2021年第6期34卷 485-496页

作者：唐正正洪学海汪洋李玉轩中国科学院计算机网络信息中心信息化发展战略与评估中心北京100190 中国科学院大学计算机科学与技术学院北京100049 中国科学院计算技术研究所信息技术战略研究中心北京100190

在系统中搜索某一姓名时,会返回该同名作者的所有文档(如论文、网页),严重影响用户体验,姓名消歧可提高检索精度.因此,文中提出基于异质网络表示学习的姓名消歧方法.首先为每个歧义姓名构造一个论文异质网络.然后使用异质网络表示学习... 详细信息

在系统中搜索某一姓名时,会返回该同名作者的所有文档(如论文、网页),严重影响用户体验,姓名消歧可提高检索精度.因此,文中提出基于异质网络表示学习的姓名消歧方法.首先为每个歧义姓名构造一个论文异质网络.然后使用异质网络表示学习并结合词向量化语义表征学习方法,获取网络中每个论文节点的表征向量.最后使用具有噪声的基于密度的聚类方法与规则匹配结合的聚类方法将论文划分给不同的作者实体.文中方法在OAG-WholsWho比赛数据集上的性能较优,结果验证方法的有效性.

关键词：姓名消歧异质网络词向量化(Word2Vec) 分类算法

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针对病变区域的多视图集成甲状腺分类网络

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小型微型计算机系统 2025年

作者：徐蕾郭锐锋王广义郭佳慧王鸿亮中国科学院沈阳计算技术研究所中国科学院大学辽宁省基于数字孪生的交互系统工程研究中心中国人民解放军31411部队中国医科大学附属第一医院内分泌与代谢科

甲状腺结节是一种常见的内分泌疾病.近年来，随着深度学习的发展，提出了大量的甲状腺良恶性辅助诊断(CAD)方法.尽管CAD在甲状腺分类任务上表现良好，但目前大多数研究都是采用黑盒模式，并没有从医生的诊疗过程出发，忽视了医生是从肿... 详细信息

甲状腺结节是一种常见的内分泌疾病.近年来，随着深度学习的发展，提出了大量的甲状腺良恶性辅助诊断(CAD)方法.尽管CAD在甲状腺分类任务上表现良好，但目前大多数研究都是采用黑盒模式，并没有从医生的诊疗过程出发，忽视了医生是从肿瘤的多个角度及其周围组织信息进行诊断.因此本文提出一种多视图专家集成分类网络.首先，利用Curvelet变换得到更多图像特征；其次，将不同视图输入到多个专家网络模型中，以分而治之的策略进行诊断；最后，结合主治专家网络与多个辅助专家网络，实现对甲状腺结节良恶性的综合判断.实验结果表明，基于多视图集成网络的分类性能显著优于单视图方法，并在多个评价指标上表现出明显的提升.

关键词：集成学习深度学习甲状腺结节多视图

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脑机接口——脑信息读取与脑活动调控技术

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科学通报 2023年第8期68卷 927-943页

作者：许未晴陈磊隋秀峰田沄刘志勇中国工程院战略咨询中心北京100088 中国科学院计算技术研究所北京100190 北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院北京100191 北京理工大学管理与经济学院北京100081 北京师范大学人工智能学院北京100875

脑机接口(brain-computer interface,BCI)技术通过建立大脑与外部设备之间直接的信息交流和信号控制通道,实现脑思维活动与外界通信和交互作用,从而进行脑信息读取、外部执行设备的控制,以及脑活动的调整和控制.脑机接口是一种多学科融... 详细信息

脑机接口(brain-computer interface,BCI)技术通过建立大脑与外部设备之间直接的信息交流和信号控制通道,实现脑思维活动与外界通信和交互作用,从而进行脑信息读取、外部执行设备的控制,以及脑活动的调整和控制.脑机接口是一种多学科融合的交叉技术,涉及神经科学、计算机科学、通信与信息处理技术、人工智能技术等,展现了广阔的发展和应用前景,包括医疗与康复、科学与教育、自动驾驶、工业控制等.同时,脑机接口技术的发展和应用面临重要的技术以及法律和伦理方面的挑战.本文简要介绍脑机接口技术的基本原理和组成,从信号获取、神经解码和认知脑机接口等关键技术角度阐述了国内外研究现状:从技术角度,讨论了脑机接口技术面临生物兼容性、通信速率、信号获取和处理、神经解码、安全等方面的挑战;从伦理和法制角度,指出该技术面临隐私、自由意志、身份认同和社会公平等方面的挑战.最后,展望了脑机接口技术未来的研究方向和应用前景.

关键词：脑机接口神经信号读取神经解码安全性法律问题伦理问题

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基于呼伦贝尔大河湾地区的智能作物生育期识别系统

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计算机系统应用 2023年第8期32卷 67-74页

作者：陈海华胡兆民张景尧马跃辉汪家祺刘子辰中国科学院计算技术研究所北京100190 呼伦贝尔农垦集团有限公司呼伦贝尔021008 山东产业技术研究院智能计算研究院济南250100

作物全生命周期的标准生长模型建立是指导获得最佳作物“处方”(作业精准决策、执行)的必要手段.智能作物生育期识别技术是构建作物标准生长模型的重要技术之一.在呼伦贝尔大河湾地区大面积规模化的作物种植形势下,基于传统人工经验或... 详细信息

作物全生命周期的标准生长模型建立是指导获得最佳作物“处方”(作业精准决策、执行)的必要手段.智能作物生育期识别技术是构建作物标准生长模型的重要技术之一.在呼伦贝尔大河湾地区大面积规模化的作物种植形势下,基于传统人工经验或单一传感器进行作物生育期表型数据采集、识别的方法会导致采集范围局限、识别效率低等问题.针对上述问题,对整体系统提出了一系列的改进.首先,在数据采集阶段,提出了一套完整的“空-地-人”一体化作物表型数据采集体系.另外,在数据分析阶段,根据作物不同表型数据,提出了一种改进的智能作物生育期识别体系.提出的生育期识别系统能够实时精准地提供当前作物生育期阶段,为建立作物全生命周期的标准生长模型奠定了优良的基础.

关键词：作物生育期识别数据采集作物标准生长模型人工智能图像识别

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