检索结果-内蒙古大学图书馆

北京大学学报（自然科学版） 2020年第1期56卷 61-67页

作者：田珂珂周瑞莹董浩业印鉴中山大学数据科学与计算机学院广州510006 广东省大数据分析与处理重点实验室广州510006

结合基于自注意力机制的Transformer模型,提出一种基于编码器共享和门控网络的文本摘要方法。该方法将编码器作为解码器的一部分,使解码器的部分模块共享编码器的参数,同时使用门控网络筛选输入序列中的关键信息。相对已有方法,所提方... 详细信息

结合基于自注意力机制的Transformer模型,提出一种基于编码器共享和门控网络的文本摘要方法。该方法将编码器作为解码器的一部分,使解码器的部分模块共享编码器的参数,同时使用门控网络筛选输入序列中的关键信息。相对已有方法,所提方法提升了文本摘要任务的训练和推理速度,同时提升了生成摘要的准确性和流畅性。在英文数据集Gigaword和DUC2004上的实验表明,所提方法在时间效率和生成摘要质量上,明显优于已有模型。

关键词：生成式文本摘要自注意力机制编码器共享门控网络

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

面向医学图像生成的鲁棒条件生成对抗网络

引用

电子学报 2023年第2期51卷 427-437页

作者：刘少鹏赵慧民洪佳明吴晓航许发宝欧阳佳梁鹏熊建斌广东技术师范大学计算机科学学院广东广州510665 广州大学管理学院广东广州510006 广东省大数据分析与处理重点实验室广东广州510006 广州中医药大学医学信息工程学院广东广州510006 中山大学中山眼科中心眼科学国家重点实验室广东广州510060 山东大学齐鲁医院眼科山东济南250012 广东技术师范大学网络空间安全学院广东广州510665 广东技术师范大学自动化学院广东广州510665

医学图像生成是计算机辅助诊断技术的关键组成,具有广泛的应用场景.当前基于生成对抗网络的端对端学习模型,依靠生成器和判别器两者对抗训练,获取真实数据的概率分布,从而指导图像生成.但标注有限的医学图像及其高分辨率特点,加大了模... 详细信息

医学图像生成是计算机辅助诊断技术的关键组成,具有广泛的应用场景.当前基于生成对抗网络的端对端学习模型,依靠生成器和判别器两者对抗训练,获取真实数据的概率分布,从而指导图像生成.但标注有限的医学图像及其高分辨率特点,加大了模型训练难度,影响图像生成质量;同时,模型未纳入数据扰动因素,鲁棒性有限,容易被恶意攻击.为此,本文提出一个基于鲁棒条件生成对抗网络的医学图像生成模型——MiSrc-GAN.该模型包括精度渐进生成器、多尺度判别器以及对抗样本配对构造模块,有效融合GAN框架和对抗样本,改善判别器鲁棒性,有利于学习原始图像与待生成图像的联合概率分布.在真实数据集CSC和REFUGE上的实验表明,MiSrc-GAN生成的图像质量优于现有模型.

关键词：医学图像图像生成生成对抗网络对抗样本投影梯度下降

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

软件运行时验证与监控技术发展现状与展望

引用

前瞻科技 2023年第1期2卷 62-77页

作者：卜磊董威单云霄南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京大学软件学院国防科技大学计算机学院中山大学人工智能学院广东省大数据分析与处理重点实验室

当今社会，大量软件系统运行在开放、动态、不确定的场景中，经常受到非预期的干扰和影响，因此对系统行为进行运行时验证与监控，并针对各种实时情况做出自适应的实时响应、决策与动态调控，具有重要意义。文章从运行时验证、监控、增... 详细信息

当今社会，大量软件系统运行在开放、动态、不确定的场景中，经常受到非预期的干扰和影响，因此对系统行为进行运行时验证与监控，并针对各种实时情况做出自适应的实时响应、决策与动态调控，具有重要意义。文章从运行时验证、监控、增强及动态调控等方面对相关领域的国内外进展进行了回顾与展望，并从软件行为认知与理解、控制器生成、全生命期监控等角度对后续潜在方向进行探讨与建议。

关键词：形式化建模与验证运行时验证在线监控控制生成

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

考虑行人相对速度的改进社会力模型的验证与评估

引用

计算机科学 2020年第2期47卷 88-94页

作者：钟圳伟纪庆革中山大学数据科学与计算机学院广州510006 广东省大数据分析与处理重点实验室广州510006

在人群仿真的研究领域中,社会力模型是由Helbing提出的一种非常经典的微观仿真模型,能够模拟一些常见的人群自组织现象。但社会力模型仍然存在行人震荡、行人重叠等问题,因此许多学者在参数设置、受力范围、算法优化等方面对社会力模型... 详细信息

在人群仿真的研究领域中,社会力模型是由Helbing提出的一种非常经典的微观仿真模型,能够模拟一些常见的人群自组织现象。但社会力模型仍然存在行人震荡、行人重叠等问题,因此许多学者在参数设置、受力范围、算法优化等方面对社会力模型进行了丰富和改进。目前,Gao等提出的一种考虑行人相对速度的改进社会力模型依然是一些学者进行改进社会力模型研究以及各种仿真实验的基础和重要参考。由于Gao等仅通过两个实验就表明了他们的改进社会力模型的优势这一情况欠缺可靠性,以及没有进行更多的人群自组织实验来表明改进后的社会力模型仍然保留原始社会力模型能够模拟人群自组织现象这一能力,因此文中对Gao等提出的改进社会力模型进行了验证性和评估性实验。通过验证性实验验证了Gao等进行的两个实验,证实了该改进社会力模型的优势。文中通过评估性实验证实了Gao等的改进社会力模型保留了能够模拟人群自组织现象的能力,发现并分析了Gao等的改进社会力模型所存在的行人重叠问题。

关键词：人群仿真社会力模型人群自组织现象相对速度

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

面向医学图像分割的半监督条件生成对抗网络

引用

软件学报 2020年第8期31卷 2588-2602页

作者：刘少鹏洪佳明梁杰鹏贾西平欧阳佳印鉴广东技术师范大学计算机科学学院广东广州510665 广东省大数据分析与处理重点实验室(中山大学) 广东广州510006 广州中医药大学医学信息工程学院广东广州510006 中山大学数据科学与计算机学院广东广州510006

医学图像分割是计算机辅助诊断的关键技术.青光眼作为全球第二大致盲眼病,其早期筛查和临床诊断依赖于眼底图的视盘和视杯的准确分割.但传统的视盘和视杯分割方法采用人工构建特征,模型泛化能力差.近年来,基于卷积神经网络的端对端学习... 详细信息

医学图像分割是计算机辅助诊断的关键技术.青光眼作为全球第二大致盲眼病,其早期筛查和临床诊断依赖于眼底图的视盘和视杯的准确分割.但传统的视盘和视杯分割方法采用人工构建特征,模型泛化能力差.近年来,基于卷积神经网络的端对端学习模型可通过自动发现特征来分割视盘和视杯,但由于标注样本有限,模型难以训练.提出一个基于半监督条件生成对抗网络的视盘和视杯两阶段分割模型——CDR-GANs.该模型的每个分割阶段均由语义分割网络、生成器和判别器构成,通过对抗学习,判别器引导语义分割网络和生成器学习眼底图及其分割图的联合概率分布.在真实数据集ORIGA上的实验结果表明,CDR-GANs在均交并比(mean intersection over union,简称MIoU)、CDR绝对误差(absolute CDR error)和实际分割效果这些指标上明显优于现有模型.

关键词：医学图像深度学习生成对抗网络半监督学习青光眼筛查

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

双循环迁移排序学习

引用

计算机学报 2019年第12期42卷 2683-2694页

作者：赵伟强张熙赖韩江印鉴中山大学数据科学与计算机学院广州510006 广东省大数据分析与处理重点实验室广州510006

迁移排序学习是信息检索领域中一个重要的研究方向,它利用带标签的源域数据来解决没有标签目标域数据的排序问题.已有的迁移排序学习方法并没有直接解决源域与目标域的数据分布不一样的问题.因此本文提出了一个双循环迁移排序学习方法.... 详细信息

迁移排序学习是信息检索领域中一个重要的研究方向,它利用带标签的源域数据来解决没有标签目标域数据的排序问题.已有的迁移排序学习方法并没有直接解决源域与目标域的数据分布不一样的问题.因此本文提出了一个双循环迁移排序学习方法.该方法基于生成对抗网络,直接将源域数据映射到目标域数据中.双循环迁移排序模型主要有两部分:(1)让两个数据域互相学习对方域的特征分布信息部分,(2)使用已经嵌入目标域特征信息的源域数据来训练排序模型部分.为了更有效率,数据域特征分布学习和排序模型学习是交叉进行的,共同训练.同时排序模型还为特征分布学习部分提供优化目标,该优化目标满足生成特征和原有标签之间的相关性,并且保持不同类别生成特征之间的距离.在LETOR3.0和LETOR4.0标准排序学习数据集进行实验验证,结果表明本文提出的方法在平均准确率(MAP)和累计信息增益(NDCG)等评价标准下和已有主流算法相比都取得了更好的效果.

关键词：排序学习迁移学习生成对抗网络信息检索人工智能

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

融合知识图谱与循环神经网络的推荐模型

引用

小型微型计算机系统 2020年第8期41卷 1670-1675页

作者：程淑玉黄淑桦印鉴安徽电子信息职业技术学院安徽蚌埠233060 中山大学数据科学与计算机学院广东省大数据分析与处理重点实验室广州510006

为了解决协同过滤推荐所面对的数据稀疏问题,本文提出一个融合知识图谱与循环神经网络的推荐模型.传统的方法是将知识图谱特征学习模块与推荐模块独立开来,这样学习到的实体特征对推荐的帮助不大.本文提出的模型将知识图谱特征学习自动... 详细信息

为了解决协同过滤推荐所面对的数据稀疏问题,本文提出一个融合知识图谱与循环神经网络的推荐模型.传统的方法是将知识图谱特征学习模块与推荐模块独立开来,这样学习到的实体特征对推荐的帮助不大.本文提出的模型将知识图谱特征学习自动融合到了推荐系统,首先依据"偏好扩散"思想,利用知识图谱中实体的连接获取用户扩散偏好集,其次将用户扩散偏好集作为循环神经网络的输入,融合基于物品的注意力机制进行用户偏好特征表示学习,最后基于用户偏好特征预测用户喜欢某个物品的概率.该模型丰富了用户的偏好特征,学习出对推荐系统更有用的实体特征表示,增强了推荐效果.本文模型在电影和图书推荐上进行了实验,结果表明该模型在点击率预测、Top-k列表推荐等方面比其他相关算法有更好的表现.

关键词：知识图谱循环神经网络推荐系统偏好扩散

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

FastFace:实时鲁棒的人脸检测算法

引用

中国图象图形学报 2019年第10期24卷 1761-1771页

作者：李启运纪庆革洪赛丁中山大学数据科学与计算机学院广州510006 广东省大数据分析与处理重点实验室广州510006

目的尽管基于深度神经网络的人脸检测器在检测精度上有了极大的提升,但其代价是必须依赖强大的计算资源。如何在CPU上取得较高的检测精度的同时达到实时的检测速度是一个巨大的挑战。针对非约束性条件下的快速鲁棒的人脸检测问题,提出... 详细信息

目的尽管基于深度神经网络的人脸检测器在检测精度上有了极大的提升,但其代价是必须依赖强大的计算资源。如何在CPU上取得较高的检测精度的同时达到实时的检测速度是一个巨大的挑战。针对非约束性条件下的快速鲁棒的人脸检测问题,提出一种基于轻量级神经网络的检测方法。方法受轻量级网络MobileNet的启发,本文算法采用通道分离的卷积方式进行特征提取,并结合Inception和残差连接的思想,构建若干特征提取模块,最终训练出一个简单高效的特征提取网络;在检测时,采用One-Stage的检测策略,在骨干网络的若干不同层级上使用卷积的同时进行目标区域的分类和定位;在进行目标区域精调时,需要先在对应的特征层上预设先验框,然后再使用边界框回归算法调整先验框的位置和大小,使之接近真实框的位置。为了减少先验框的数量以节省模型参数,本算法针对人脸目标框的特点设置先验框。结果基于TensorFlow深度学习库构建和训练本文的检测模型,在FDDB数据集上对其进行测试,并与若干经典算法对比了检测速度和精度。相较于多任务级联卷积网络(MTCNN)等典型的深度学习方法,本文算法在CPU上将检测速度提升到25帧/s,同时平均精度(mAP)保持在0.892,高于大多数传统算法。实验结果表明本文方法能实现在CPU上的实时、高精度检测。结论提出了一种基于轻量级网络模型的人脸检测方法,以简单高效的卷积模块为基础构建骨干网络,并在检测时针对人脸比例特征设置合理的先验框。在非约束性条件以及有限计算资源条件下,该方法不仅在精度上表现良好,而且具有较快的检测速度,是一种鲁棒的检测方法。

关键词：计算机视觉人脸检测卷积神经网络轻量级模型 One-Stage检测先验框

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

大数据治理的全景式框架

引用

大数据 2020年第2期6卷 19-26页

作者：印鉴朱怀杰余建兴邱爽中山大学数据科学与计算机学院广东广州510006 广东省大数据分析与处理重点实验室广东广州510006

大数据治理是个复杂的工程,涉及技术和管理2个层面的内容。从系统的角度出发,从大数据和治理2个维度刻画大数据治理的过程,提出了一个全景式系统框架,阐述了该二维框架中每个单元的内容及彼此之间的关联关系。针对大数据维度的一个具体... 详细信息

大数据治理是个复杂的工程,涉及技术和管理2个层面的内容。从系统的角度出发,从大数据和治理2个维度刻画大数据治理的过程,提出了一个全景式系统框架,阐述了该二维框架中每个单元的内容及彼此之间的关联关系。针对大数据维度的一个具体方面,介绍了在理论、方法与技术上的一些研究实践。

关键词：大数据治理框架

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于用户偏好的最优路径搜索

引用

华东师范大学学报（自然科学版） 2019年第5期 100-112页

作者：江群戴戈南张森葛又铭刘玉葆中山大学数据科学与计算机学院广州510006 中山大学广东省大数据分析与处理重点实验室广州510006

本文研究基于用户偏好的最优路径搜索,在预算约束下寻找一条满足用户偏好即关键字和权重偏好的最优路径.此研究问题是NP-hard.为了高效地解决这类查询问题,本文提出新的索引建立方法,在查询阶段利用索引结构过滤出候选节点集.另外,提出... 详细信息

本文研究基于用户偏好的最优路径搜索,在预算约束下寻找一条满足用户偏好即关键字和权重偏好的最优路径.此研究问题是NP-hard.为了高效地解决这类查询问题,本文提出新的索引建立方法,在查询阶段利用索引结构过滤出候选节点集.另外,提出基于A*的路径搜索算法来做路径查询,并利用几个有效的剪枝策略加快算法的执行速度.在两个真实的签到数据集上的实验结果证明了本文提出方法的有效性.当预算时间设置为4~7h时,与已有最好的PACER算法相比,本文的路径搜索算法消耗的查询时间更短.

关键词：路径搜索用户偏好 A^*算法

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：