检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机学报 2000年第12期23卷 1261-1269页

作者：沈沉沈向洋马颂德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 微软中国研究院北京100080

从传统图形学的绘制技术与基于图像的绘制技术相结合的角度出发 ,以全光函数这个基于图像的绘制技术的理论基础为核心 ,概括性地提出基于图像的光照研究的基本任务实际上是对全光函数的采样、重建、合成和重采样的过程 ,并进一步地指出 ... 详细信息

从传统图形学的绘制技术与基于图像的绘制技术相结合的角度出发 ,以全光函数这个基于图像的绘制技术的理论基础为核心 ,概括性地提出基于图像的光照研究的基本任务实际上是对全光函数的采样、重建、合成和重采样的过程 ,并进一步地指出 ,基于图像的光照研究的重要意义在于扩展了原有基于图像的绘制技术中只能改变视点位置和视线方向的限制 ,使之可以通过改变场景本身的组成成分产生出更加丰富的光照效果 .同时 ,该文综述性地分析了近期内有关基于图像的光照问题的部分研究工作 ,并从如何改变场景光照条件的角度出发 ,按照所使用的光照模型的不同 ,将这些方法分成三大类 ,即利用传统光照模型的方法、利用基于图像的光照模型的方法以及无需光照模型的方法 .并从这个分类框架出发 ,进一步分析指出 ,利用基于图像的光照模型的方法将是未来研究的重点。

关键词：全光函数光照模型计算机图形学图像编制

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基于扩散张量成像的白质纤维束跟踪

基于扩散张量成像的白质纤维束跟踪

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2003年全国医学影像技术学术会议

作者：龚高浪朱朝喆臧玉峰蒋田仔中科院自动化所模式识别实验室医学影像与计算组中科院自动化所模式识别实验室医学影像与计算组中科院自动化所模式识别实验室医学影像与计算组中科院自动化所模式识别实验室医学影像与计算组

相关研究表明,大脑白质是一种纤维性组织.而灰质和脑脊液则是非纤维性的组织。传统对大脑白质纤维的研究都是借助于解剖染色方法进行。随着扩散张量成像技术的不断发展与成熟,借助扩散张量成像对大脑的白质纤维进行非侵入式的研究正在... 详细信息

相关研究表明,大脑白质是一种纤维性组织.而灰质和脑脊液则是非纤维性的组织。传统对大脑白质纤维的研究都是借助于解剖染色方法进行。随着扩散张量成像技术的不断发展与成熟,借助扩散张量成像对大脑的白质纤维进行非侵入式的研究正在发展起来。这种方法可以对白质纤维进行准确的定位,从而对大脑结构与功能以及白质病变有更加深入的认识。

关键词：扩散张量成像白质纤维束扩散加权像

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基于跨模态深度度量学习的甲骨文字识别

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自动化学报 2021年第4期47卷 791-800页

作者：张颐康张恒刘永革刘成林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 中科院大学人工智能学院北京100049 中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心北京100190 安阳师范学院安阳455099

甲骨文字图像可以分为拓片甲骨文字与临摹甲骨文字两类.拓片甲骨文字图像是从龟甲、兽骨等载体上获取的原始拓片图像,临摹甲骨文字图像是经过专家手工书写得到的高清图像.拓片甲骨文字样本难以获得,而临摹文字样本相对容易获得.为了提... 详细信息

甲骨文字图像可以分为拓片甲骨文字与临摹甲骨文字两类.拓片甲骨文字图像是从龟甲、兽骨等载体上获取的原始拓片图像,临摹甲骨文字图像是经过专家手工书写得到的高清图像.拓片甲骨文字样本难以获得,而临摹文字样本相对容易获得.为了提高拓片甲骨文字识别的性能,本文提出一种基于跨模态深度度量学习的甲骨文字识别方法,通过对临摹甲骨文字和拓片甲骨文字进行共享特征空间建模和最近邻分类,实现了拓片甲骨文字的跨模态识别.实验结果表明,在拓片甲骨文字识别任务上,本文提出的跨模态学习方法比单模态方法有明显的提升,同时对新类别拓片甲骨文字也能增量识别.

关键词：甲骨文字识别深度度量学习最近邻分类跨模态学习

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贝叶斯概率图像自动分割研究

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光学学报 2002年第12期22卷 1479-1483页

作者：郭平卢汉清北京师范大学信息科学学院北京100875 中科院自动化所模式识别国家重点实验室北京100080

探讨了一种新的图像自动分割的方法。提出应用高斯有限混合模型与期望-极大化算法对图像特征空间的数据进行聚类,采用信息理论准则(ITC)确定要分割的图像区域数目,用贝叶斯概率分割图像。整合这些技术可以实现图像自动分割,而且实验结... 详细信息

探讨了一种新的图像自动分割的方法。提出应用高斯有限混合模型与期望-极大化算法对图像特征空间的数据进行聚类,采用信息理论准则(ITC)确定要分割的图像区域数目,用贝叶斯概率分割图像。整合这些技术可以实现图像自动分割,而且实验结果表明信息理论准则可以确定适当的区域数目。

关键词：贝叶斯概率图像自动分割分割区域数目有限混合模型期望-极大化算法图像分割图像处理

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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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基于目标驱动的多层MLLR自适应算法

基于目标驱动的多层MLLR自适应算法

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863计划智能计算机主题学术会议

作者：贾磊徐波中科院自动化所国家模式识别实验室(北京)

本文在对基于自适应回归树的极大似然线性变换(MLLR变换)算法的深刻分析的基础上,提出一种基于目标驱动的多层MLLR新算法.这种算法基于目标驱动的原则,引入反馈机制,根据目标函数似然概率的增加来动态决定MLLR变换的变换类,大大提高了... 详细信息

本文在对基于自适应回归树的极大似然线性变换(MLLR变换)算法的深刻分析的基础上,提出一种基于目标驱动的多层MLLR新算法.这种算法基于目标驱动的原则,引入反馈机制,根据目标函数似然概率的增加来动态决定MLLR变换的变换类,大大提高了系统的识别率.并且由于这种算法的特殊多层结构,算法在具有较高的自适应精度的同时还具有较快的自适应速度.经过此算法自适应过后的系统识别率比基于自适应回归树的MLLR算法自适应过后的系统的识别率提高24﹪,自适应速度也比基于自适应回归树的MLLR算法快近一倍.

关键词：自适应自适应回归树极大似然线性变换语音识别

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听觉神经振荡子模型动力学特性

听觉神经振荡子模型动力学特性

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1997年中国神经计算科学大会

作者：卢绪陈道文院自动化研究所模式识别实验室

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世界上第一个完全可移植人工心脏植入成功--兼论人工心脏发展历史

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中国图象图形学报B 2001年第8期6卷 20-25页

作者：秦笃烈卢汉清首都医科大学生物医学工程学院中科院自动化所模式识别国家实验室

心脏病是夺取人类生命的一大杀手.美国每年有70万人死于心脏病.其中大约有一半人的发病很突然,以致不可能有任何心脏治疗干预或心脏移植的缓冲时间.先天性心脏病(CHF)的5年死亡率为50%.从1979到1996年,CH入院人数增加130%(从37.7万增加...

心脏病是夺取人类生命的一大杀手.美国每年有70万人死于心脏病.其中大约有一半人的发病很突然,以致不可能有任何心脏治疗干预或心脏移植的缓冲时间.先天性心脏病(CHF)的5年死亡率为50%.从1979到1996年,CH入院人数增加130%(从37.7万增加到87万),死亡人数加倍.CHF突然死亡的可能性为一般人群的6-9倍.

关键词：

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统计机器翻译和翻译记忆的动态融合方法研究

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中文信息学报 2015年第2期29卷 87-94,102页

作者：汪昆宗成庆苏克毅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 台湾中央研究院资讯科学研究所

在融合翻译记忆和统计机器翻译的整合式模型的基础上,该文提出在解码过程中进一步地动态加入翻译记忆中新发现的短语对。它在机器翻译解码过程中,动态地加入翻译记忆片段作为候选,并利用翻译记忆的相关信息,指导基于短语的翻译模型进行... 详细信息

在融合翻译记忆和统计机器翻译的整合式模型的基础上,该文提出在解码过程中进一步地动态加入翻译记忆中新发现的短语对。它在机器翻译解码过程中,动态地加入翻译记忆片段作为候选,并利用翻译记忆的相关信息,指导基于短语的翻译模型进行解码。实验结果表明该方法显著提高了翻译质量:与翻译记忆系统相比,该方法提高了21.15个BLEU值,降低了21.47个TER值;与基于短语的翻译系统相比,该方法提高了5.16个BLEU值,降低了4.05个TER值。

关键词：统计机器翻译基于短语的翻译模型翻译记忆模型融合动态加入翻译记忆短语对

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大型分布式计算中的分级节能调度

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计算机科学 2013年第4期40卷 91-95页

作者：秦高德文高进深圳职业技术学院计算机工程学院深圳518055 中科院自动化研究所模式识别国家重点实验室北京100190

随着云计算的快速发展,大型分布式计算被广泛应用。但是,其运行时的巨大能量消耗已经成为应用推广的难题。目前的节能研究主要提出通过调度来减少服务器的运行数量以节能,而没有考虑网络的能耗。提出的分级调度算法HAS(Hierarchical Sch... 详细信息

随着云计算的快速发展,大型分布式计算被广泛应用。但是,其运行时的巨大能量消耗已经成为应用推广的难题。目前的节能研究主要提出通过调度来减少服务器的运行数量以节能,而没有考虑网络的能耗。提出的分级调度算法HAS(Hierarchical Scheduling Algorithm)针对各计算节点间可能出现任务调度的情况,以DMNS(Dynamic Maxi-mum Node Sorting)调度方法将这些应用尽量分配到连接到同一级交换机的服务器中,然后,将应用数量少的计算节点上的任务转移到还能增加任务的节点,从而减少节点的数量。同时,调度时选择的是较少的数据交换量和较短的交换路径,以节约网络能耗。HAS算法的复杂度较好,且其稳定性也通过计算仿真得到验证。通过仿真数据对比表明,HAS比目前的其它方法更优。

关键词：分布式计算节能调度 HAS KMNS DMNS

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