检索结果-内蒙古大学图书馆

吉林大学学报(工学版) 2025年第2期55卷 722-730页

作者：赵孟雪车翔玖徐欢刘全乐吉林大学计算机科学与技术学院

针对钙化斑块区域小、与非斑块区域易混淆的特点，本文提出一种医学先验知识引导的候选区域生成优化方法。该方法基于目标检测网络Faster R-CNN，通过锚框的位置与形状两方面优化候选区域生成。利用钙化斑块定义生成指导掩码图像，筛选... 详细信息

针对钙化斑块区域小、与非斑块区域易混淆的特点，本文提出一种医学先验知识引导的候选区域生成优化方法。该方法基于目标检测网络Faster R-CNN，通过锚框的位置与形状两方面优化候选区域生成。利用钙化斑块定义生成指导掩码图像，筛选候选区域生成位置。采用锚框形状预测分支生成候选区域形状。针对特征金字塔网络中不同尺度的特征图，提出多尺度的指导掩码金字塔。在CCTA图像中检测钙化斑块的实验结果表明：与集成标准RPN的Faster R-CNN模型相比，本文方法的AP与Recall分别提高12.8%与25.7%；在平均每张图像假阳性数量为2的情况下，本文方法 Recall值达到86.05%。

关键词：计算机应用钙化斑块检测先验知识深度学习医学图像

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基于对抗强化学习的多跳知识推理

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模式识别与人工智能 2025年第1期38卷 22-35页

作者：成凌云郭银章刘青芳太原科技大学计算机科学与技术学院太原030024

为了解决现有知识图谱问答中多跳推理模型在复杂关系中表示不足、数据稀疏性及强化学习推理中存在虚假路径等问题,文中提出基于对抗强化学习的多跳知识推理模型.首先,通过高阶分解关系向量,实现实体与关系特征参数化组合,并在聚合邻居... 详细信息

为了解决现有知识图谱问答中多跳推理模型在复杂关系中表示不足、数据稀疏性及强化学习推理中存在虚假路径等问题,文中提出基于对抗强化学习的多跳知识推理模型.首先,通过高阶分解关系向量,实现实体与关系特征参数化组合,并在聚合邻居节点时引入注意力机制,赋予不同权重,增强复杂关系的表示能力.还设计知识图谱嵌入框架,用于衡量嵌入空间中〈主题实体,问题,答案实体〉的可信度.然后,将多维信息融入强化学习框架的状态表示中,避免因数据稀疏而导致的智能体无法得到可靠的决策依据.生成器根据状态信息计算候选实体的概率并生成答案,鉴别器评估答案和推理路径的合理性,通过软奖励和路径奖励优化反馈,缓解虚假路径问题,并使用对抗训练交替优化生成器和鉴别器.最后,将模型应用于云制造产品设计知识多跳问答系统中,验证模型的有效性.在多个公开数据集上的对比实验、消融实验及案例研究表明,文中模型性能较优.

关键词：复杂关系表示多跳推理对抗强化学习虚假路径

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面向情感语义不一致的多模态情感分析方法

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计算机研究与发展 2025年第2期62卷 374-382页

作者：罗渊贻吴锐刘家锋唐降龙哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150006

多模态情感分析是利用多种模式的主观信息对情感进行分析判断的一种多模态任务.情感表达具有主观性,在某些场景下不同模态的情感表达不一致,甚至存在相悖的情况,这会削弱多模态协同决策的效果.针对不同模态间情感语义不一致的问题,提出... 详细信息

多模态情感分析是利用多种模式的主观信息对情感进行分析判断的一种多模态任务.情感表达具有主观性,在某些场景下不同模态的情感表达不一致,甚至存在相悖的情况,这会削弱多模态协同决策的效果.针对不同模态间情感语义不一致的问题,提出一种多模态学习方法,学习情感语义表达一致的模态特征表示.为了在不影响模态原始信息的同时,提高各模态的共性特征表达并增加模态间的动态交互,首先学习每个模态的共性特征表示,然后利用交叉注意力使单个模态能有效从其余模态的共性特征表示中获取辅助信息.在模态融合模块,以软注意力机制为基础提出模态注意力,对情感语义表达一致的各模态特征表示进行加权连接,以增大强模态的表达,抑制弱模态对任务的影响.提出的模型在情感分析数据集MOSI,MOSEI,CH-SIMS上的实验结果均优于对比模型,表明在多模态情感分析任务中考虑情感语义不一致问题的必要性与合理性.

关键词：多模态情感分析共性特征情感语义不一致注意力机制

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面向分布式图计算的图划分技术综述

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计算机研究与发展 2025年第1期62卷 90-103页

作者：尚俊霖张振宇屈稳稳王晓玲华东师范大学计算机科学与技术学院上海200062

图结构作为表达事物之间复杂关联的数据结构,被广泛使用在多种应用场景中.随着互联网应用的不断发展,数据规模的不断增加,分布式的图计算系统相较于传统单机系统从运算时间、资源调度等各个方面显现出优越的性能.近年来,基于大规模图数... 详细信息

图结构作为表达事物之间复杂关联的数据结构,被广泛使用在多种应用场景中.随着互联网应用的不断发展,数据规模的不断增加,分布式的图计算系统相较于传统单机系统从运算时间、资源调度等各个方面显现出优越的性能.近年来,基于大规模图数据的分布式图计算系统使用需求快速增加,图数据划分技术受到了学术界的广泛关注.通过对分布式图计算系统中的图划分技术的研究,首先介绍了面向分布式图计算的图划分的技术背景,给出当前分布式图计算系统中的图划分相关概念的定义以及相关计算模型的分类体系,报告了分布式图计算模型的发展现状.接着对不同的图划分策略中的具体技术进行介绍,通过在不同策略之间进行分析与比较,总结其在各类分布式图计算系统中的优势与不足.最后就分布式图计算系统中图划分技术的发展现状,讨论了其当前存在的挑战与未来的研究方向.

关键词：图划分图数据分析与管理图计算分布式图系统超图划分

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空间-光谱联合解卷的全色锐化网络

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光子学报 2025年第1期54卷 176-188页

作者：郑建炜夏弘毅徐宏辉浙江工业大学计算机科学与技术学院杭州310023

以深度解卷网络为核心的全色锐化方法虽兼具可解释理论框架和自学习能力,然而往往采用简单网络各自逼近空间、光谱退化矩阵,缺乏协作的先验学习策略。为此,提出空间-光谱联合解卷网络,在迭代优化的理论指导下分别通过多尺度级联策略和... 详细信息

以深度解卷网络为核心的全色锐化方法虽兼具可解释理论框架和自学习能力,然而往往采用简单网络各自逼近空间、光谱退化矩阵,缺乏协作的先验学习策略。为此,提出空间-光谱联合解卷网络,在迭代优化的理论指导下分别通过多尺度级联策略和点卷积操作实现自适应空间、光谱响应矩阵估计,并构建以注意力为基础的空间-光谱先验算子。在先验算子求解中,提出由多头光谱注意力和多头空间注意力组成的联合注意机制,分别在局部窗口中沿光谱和空间维度计算自注意力值,以捕获长程频谱依赖性,并建模全局空间交互作用。进一步构建了联合网络架构用于空间和光谱注意力间的精确信息融合。此外,设计了一种尺度感知协作模块,以捕获图像的多尺度局部特征。三个遥感数据集的实验结果证明了所提方案在数值和可视化结果层面均优于其他对比方法,其中在GF-2数据集上实现了0.798 dB的峰值信噪比增益。

关键词：遥感图像全色锐化深度学习网络解卷 Transformer 多尺度卷积特征交互

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人工智能赋能新质生产力发展:现状解析与未来展望

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计算机研究与发展 2025年第1期62卷 281-283页

作者：项晓岚张圣宇吴飞浙江大学计算机科学与技术学院杭州310027

对中国计算机大会(CNCC2024)论坛《“人工智能+”赋能新质生产力:新、质与力的道与术》中专家发言观点进行思考,分析了新质生产力中“新”“质”和“力”的内涵,讨论了人工智能这一通用目的技术正成为新质生产力的重要引擎,重塑社会经... 详细信息

对中国计算机大会(CNCC2024)论坛《“人工智能+”赋能新质生产力:新、质与力的道与术》中专家发言观点进行思考,分析了新质生产力中“新”“质”和“力”的内涵,讨论了人工智能这一通用目的技术正成为新质生产力的重要引擎,重塑社会经济发展和科学研究范式变革,推动人类社会迈向“人工智能+”时代.最后,结合中国“2030教育强国、科技强国、人才强国”的战略目标,对人工智能与新质发展力的融合发展提出若干未来展望.

关键词：社会经济发展科技强国人工智能科学研究范式赋能未来展望教育强国战略目标

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基于并行计算的计算智能综述

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浙江大学学报(工学版) 2025年第1期59卷 27-38页

作者：吴菲陈嘉诚王万良浙江工业大学计算机科学与技术学院浙江杭州310023

传统计算智能技术缺乏实时性和适应性,基于并行计算的计算智能技术能够提高计算效率,解决多模态信息兼容处理的问题.分别从智能计算的3个分支(神经网络、进化算法和群智能算法)介绍计算智能与大数据并行计算融合的研究现状.总结并行计... 详细信息

传统计算智能技术缺乏实时性和适应性,基于并行计算的计算智能技术能够提高计算效率,解决多模态信息兼容处理的问题.分别从智能计算的3个分支(神经网络、进化算法和群智能算法)介绍计算智能与大数据并行计算融合的研究现状.总结并行计算智能面临的问题与挑战,思考相关研究的发展方向.

关键词：并行计算计算智能神经网络进化算法群智能

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跨模态自适应特征融合的视觉问答方法

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哈尔滨工业大学学报 2025年第4期57卷 94-104页

作者：陈巧红项深祥方贤孙麒浙江理工大学计算机科学与技术学院杭州310018

为提高视觉问答(VQA)中跨模态融合与交互的精确度,减少多模态特征信息的丢失,提出了一种新颖的基于跨模态自适应特征融合的视觉问答方法。首先,该方法设计了卷积自注意力单元,包含自注意力层和空洞卷积层,前者用于捕捉全局特征信息,后... 详细信息

为提高视觉问答(VQA)中跨模态融合与交互的精确度,减少多模态特征信息的丢失,提出了一种新颖的基于跨模态自适应特征融合的视觉问答方法。首先,该方法设计了卷积自注意力单元,包含自注意力层和空洞卷积层,前者用于捕捉全局特征信息,后者用于捕捉视觉对象间的空间关系。其次,通过自适应特征融合层,将全局关系与空间关系进行有效结合,使模型在处理图像特征时能够同时考虑全局关系和视觉对象之间的关联性,从而克服了传统注意力机制忽视空间关系的问题。最后,基于不同模态特征在答案预测中贡献程度的差异,该方法还构建了多模态门控融合模块,根据多模态特征间的重要程度自适应地融合特征,减少多模态信息的丢失,同时不会带来额外的计算资源开销。研究结果表明,该方法在未使用额外数据集预训练的情况下,在VQA2.0的测试-开发集、测试-标准集和GQA数据集上的整体准确率分别达到71.58%、72.00%、58.14%,显著优于传统自注意力方法,该研究成果可为跨模态特征融合领域提供了重要的参考和借鉴。

关键词：视觉问答(VQA) 特征融合多模态注意力机制门控机制

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基于时空约束和成本感知的集合空间关键字查询

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计算机研究与发展 2025年第3期62卷 808-819页

作者：李松曹文琪郝晓红张丽平郝忠孝哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院哈尔滨150080

集合空间关键字查询在空间数据库、位置服务、智能推荐和群智感知等领域具有重要的作用.现有的集合空间关键字查询方法没有考虑要求同时带有时空约束和成本感知的问题,不能满足大部分用户在时空约束条件下的查询需求问题,已有研究成果... 详细信息

集合空间关键字查询在空间数据库、位置服务、智能推荐和群智感知等领域具有重要的作用.现有的集合空间关键字查询方法没有考虑要求同时带有时空约束和成本感知的问题,不能满足大部分用户在时空约束条件下的查询需求问题,已有研究成果具有较大的局限性.为了弥补已有方法的不足,提出一种基于时空约束和成本感知的集合空间关键字查询TDCCA-Co SKQ.为了解决现有索引中无法同时包含关键字信息和时间信息的问题,提出了一种TDCIR-Tree索引,该索引融合了倒排文件和时间属性标签文件,可以减小查询计算的开销;为了有效地筛选出符合查询条件的集合,提出了一种TDCCA_PP算法,其中包括第1层剪枝算法、组间有序排列和第2层剪枝算法,可以提高关键字的查询效率;进一步提出了一种基于TDC成本函数的排序算法,TDC成本函数是由距离成本和时间成本组成的,其中包含代表用户偏好度的自变量系数α和β,可以增加用户的选择自由度,有效解决了现有的成本函数无法满足时空约束和成本感知的集合空间关键字查询的问题.理论研究与实验表明,所提出的方法具有较好的效率与准确性.

关键词：集合空间关键字查询时空约束成本感知倒排文件时间属性标签文件

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道路网中针对多目标决策的兴趣点高效查询算法

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西安交通大学学报 2025年第4期59卷 148-157页

作者：李松杨晓龙靳海鹏张丽平哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院 150080哈尔滨

为了解决道路网中利用多目标决策技术进行兴趣点推荐和高效位置查询的问题,针对由于数据规模增加产生大量近似数据,导致传统多目标决策技术在道路网环境下查询效率和可用性方面较低的问题,提出了一种道路网广义近似Skyline查询算法。首... 详细信息

为了解决道路网中利用多目标决策技术进行兴趣点推荐和高效位置查询的问题,针对由于数据规模增加产生大量近似数据,导致传统多目标决策技术在道路网环境下查询效率和可用性方面较低的问题,提出了一种道路网广义近似Skyline查询算法。首先基于兴趣点的维度相似性和道路网近似性构建近似集和独立点,并根据兴趣点特性设计相应的剪枝策略;随后,通过近似集和独立点重构数据集,根据剪枝策略过滤掉当查询位置移动时对查询结果无影响的兴趣点,并构建AA-R*-Tree索引以提升查询效率;最后,根据兴趣点的近似性提出一种广义近似聚集支配算法,通过选取代表点代替近似集进行Skyline计算,减少冗余运算并优化查询结果,最终得到满足兴趣点近似整合有序的Skyline结果集。实验结果表明:所提近似查询算法在大规模数据集和大量相似数据条件下表现出较好的效率与可行性;与Higher-Gsky、MG-EGsky和GSSK-A算法相比,所提算法在数据规模、查询范围及路段数增加时的平均效率提升约14%,能够为道路网用户提供更快速有效的决策支持。

关键词：道路网 Skyline查询多目标决策近似查询兴趣点推荐

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