检索结果-内蒙古大学图书馆

模式识别与人工智能 2025年第2期38卷 101-115页

作者：徐祺津叶海良曹飞龙梁吉业中国计量大学理学院应用数学系杭州310018 浙江师范大学数学科学学院金华321004 山西大学计算机与信息技术学院(大数据学院)人工智能系太原030006

图像修复旨在利用周围信息填充图像中的缺失区域,然而现有基于先验的方法大多难以兼顾全局语义一致性和局部纹理细节.因此,文中提出基于全局-局部先验和纹理细节关注的图像修复方法,结合小波卷积与傅里叶卷积,构造小波-傅里叶卷积块,增... 详细信息

图像修复旨在利用周围信息填充图像中的缺失区域,然而现有基于先验的方法大多难以兼顾全局语义一致性和局部纹理细节.因此,文中提出基于全局-局部先验和纹理细节关注的图像修复方法,结合小波卷积与傅里叶卷积,构造小波-傅里叶卷积块,增强局部特征和全局特征的交互.在此基础上,提出全局-局部学习式先验,通过一个由小波-傅里叶卷积块构成的先验提取器,同时学习全局先验和局部先验.该先验提取器作用于受损图像和完整图像,分别得到受损先验和监督先验.在修复阶段,受损图像和学习的先验分别输入两个结构相似的修复分支.这两个分支均由小波-傅里叶卷积构成,能同时提取和融合全局特征与局部特征.最后,合并两个分支的输出,生成具有一致语义内容和清晰局部细节的图像.此外,构造高感受野风格损失,从语义层面提升图像风格一致性.实验表明,文中方法在多个数据集上均性能较优.

关键词：图像修复学习式先验小波变换全局-局部特征

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师范类专业认证背景下数学专业课程教学改革探索——以复变函数为例

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新余学院学报 2025年第1期30卷 106-111页

作者：徐照胜廖忠明万桃涛陈裕先相中启新余学院数学与计算机学院江西新余338004

基于当前师范类专业认证背景,聚焦数学专业课程特别是复变函数的教学改革需求,寻找提升教学效果、促进学生全面素养发展、确保教学改革与师范类专业认证要求相契合的有效路径。在对当前课程目标、教学过程以及评价体系存在问题进行分析... 详细信息

基于当前师范类专业认证背景,聚焦数学专业课程特别是复变函数的教学改革需求,寻找提升教学效果、促进学生全面素养发展、确保教学改革与师范类专业认证要求相契合的有效路径。在对当前课程目标、教学过程以及评价体系存在问题进行分析的基础上,提出了设置课程目标、改革教学过程、更新教学内容、创新教学方法、完善评价体系等应对策略,以期为数学专业课程的教学改革提供借鉴和参考。

关键词：师范类专业认证数学专业教学改革复变函数

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基于高效调优方法的统一高效微调架构及应用

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计算机应用研究 2025年第3期42卷 856-862页

作者：陈帅良田彦山董力鸣段晓英李佳辉宁夏师范大学数学与计算机科学学院宁夏固原756099

为解决大规模参数调优问题,一系列高效微调方法诞生,但是在整合不同高效微调方法形成有效统一整体方面还存在挑战。此外,统一调优思想在视觉任务中的应用仍然不足。因此,提出统一参数高效微调架构ETTA(efficient Transformer tuning arc... 详细信息

为解决大规模参数调优问题,一系列高效微调方法诞生,但是在整合不同高效微调方法形成有效统一整体方面还存在挑战。此外,统一调优思想在视觉任务中的应用仍然不足。因此,提出统一参数高效微调架构ETTA(efficient Transformer tuning architecture)。首先通过适配器与前缀调优工作原理的相似性,得出两种方法整合形成统一调优架构的合理性;其次,在适配器选择上,选用效果更好的并行适配器,同时对前缀调优引入可调标量得到缩放前缀调优变体;然后将两种方法整合形成统一调优架构ETTA,把并行适配器作用于Transformer前馈神经网络层并设置较大瓶颈维数,缩放前缀调优作用于多头注意力层并设置较小可调前缀向量数;最后将ETTA用于6个图像分类或目标检测任务,并与三种调优策略进行性能比较。结果表明,采用统一参数高效调优架构后,只对少量参数进行微调就可以接近参数完全微调的效果同时性能良好。证明了ETTA用于计算机视觉任务的有效性及其性能表现。

关键词：高效调优统一架构目标检测图像分类

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受限分布映射和伪异常校准引导下的时序异常检测

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计算机工程与应用 2025年第5期61卷 134-146页

作者：陈泽健李佐勇胡蓉樊好义福建理工大学计算机科学与数学学院福州350118 闽江学院计算机与控制工程学院福州350121 福建省信息处理与智能控制重点实验室福州350121 郑州大学计算机与人工智能学院郑州450001

时间序列异常检测旨在识别与正常行为显著不同的稀有模式或偏差。现有的研究侧重于设计更先进的网络架构或优化目标来尽可能准确地捕获数据的正常模式。然而,异常污染下的训练数据和异常信息的缺失会致使传统方法学习到的正态决策边界... 详细信息

时间序列异常检测旨在识别与正常行为显著不同的稀有模式或偏差。现有的研究侧重于设计更先进的网络架构或优化目标来尽可能准确地捕获数据的正常模式。然而,异常污染下的训练数据和异常信息的缺失会致使传统方法学习到的正态决策边界产生偏差,从而导致次优级的检测性能。提出一种受限分布映射和伪异常校准引导下的无监督异常检测方法。具体地,利用时间卷积网络提取输入数据特征。为了学习更精确的正态决策边界,从两个方面优化正态表征学习过程:第一,提出一种受限分布映射方法,通过特征归一化将训练数据的未知分布映射至高斯分布,并最小化正常数据与超球中心的单类距离,使数据在特征空间中更加紧凑;第二,提出一种伪异常校准机制,利用数据扰动操作从原始数据生成多种类型的伪异常数据,并通过区分正常数据和伪异常数据向模型注入异常知识,矫正决策边界。同时,通过最大化伪异常数据与超球中心的单类距离,扩大正常与异常数据之间的类可分离性。在测试阶段,通过测量输入数据与超球中心的单类距离来检测异常。在5个真实数据集上进行的大量实验表明,该方法实现了相比目前主流方法的更优性能,并且在不同程度的异常污染训练数据下具备更高的鲁棒性。

关键词：时间序列异常检测受限分布映射伪异常校准

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基于深度霍夫变换的语义圆目标检测

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计算机工程与应用 2025年

作者：黄镔曾勋勋刘莞玲陈飞福州大学计算机与大数据学院福州大学数学与统计学院天津大学智能与计算学部

目标检测领域的模型设计愈发复杂且精密，对于利用目标的固有特性进行模型设计的研究工作寥寥无几，并且这类方法对于深度网络模型具有更强的可解释性。在细胞检测领域数据往往具有明显的形状特征，通过形状先验的引入，模型具有更好拟... 详细信息

目标检测领域的模型设计愈发复杂且精密，对于利用目标的固有特性进行模型设计的研究工作寥寥无几，并且这类方法对于深度网络模型具有更强的可解释性。在细胞检测领域数据往往具有明显的形状特征，通过形状先验的引入，模型具有更好拟合数据的能力。因此将经典的圆形霍夫变换与深度学习相结合，提出了可以单阶段端到端训练的Anchor-free语义圆目标检测框架。通过圆形参数化及深度霍夫变换，将二维特征图中圆形先验信息对应的特征值沿着圆形参数化变换方式，聚合到三维霍夫空间中的一个点，将语义圆检测问题转化为检测三维霍夫域中的一个点。其次，提出偏移量预测来缓解圆形参数化中离散化处理引发的精度下降问题。在CBC与TXL-PBC等多种血细胞检测数据集上测试结果表明，圆形先验信息的引入，增强深度检测算法的可解释性和泛化能力。

关键词：霍夫变换深度学习语义圆目标检测

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2024年国家自然科学基金人工智能学科项目受理与资助情况

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计算机研究与发展 2025年第3期62卷 648-661页

作者：谢国张怀文王乐廖清张奥千周志立葛慧林王志衡吴国政国家自然科学基金委员会信息科学部二处北京100083 内蒙古大学计算机学院呼和浩特010021 西安交通大学人工智能学院西安710049 哈尔滨工业大学(深圳)计算机科学与技术学院广东深圳518000 北京理工大学计算机学院北京100081 广州大学人工智能学院广州510000 江苏科技大学海洋学院江苏镇江215000

为便于广大科研人员及时了解国家自然科学基金“人工智能”学科方向项目的申请、受理和资助情况,对2024年的本学科项目情况进行了统计分析.首先介绍了2024年国家自然科学基金委员会的重要改革举措;其次,总结分析了本年“人工智能”学科(... 详细信息

为便于广大科研人员及时了解国家自然科学基金“人工智能”学科方向项目的申请、受理和资助情况,对2024年的本学科项目情况进行了统计分析.首先介绍了2024年国家自然科学基金委员会的重要改革举措;其次,总结分析了本年“人工智能”学科(F06)研究系列项目与人才系列项目的申请与资助情况.重点梳理了在新的改革举措下该领域项目申请与资助的变化情况、年龄变化情况与依托单位分布情况;最后对“人工智能”领域优先发展方向进行了展望.

关键词：国家自然科学基金委人工智能申请与资助情况基金改革举措基金申请建议

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新工科背景下高校大数据人才培养模式探索

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中文科技期刊数据库(文摘版)教育 2025年第4期 017-020页

作者：袁建清哈尔滨金融学院·计算机与数学学院黑龙江哈尔滨 150030

处于社会飞速发展的时代浪潮下,大数据技术作为多学科交叉融合的前沿领域,正改变社会经济发展的格局,让各高校的大数据相关专业和课程如雨后春笋般涌现。同时,新工科重点强调新技术、新产业的融合与创新,大数据人才的培养则聚焦主流技术... 详细信息

处于社会飞速发展的时代浪潮下,大数据技术作为多学科交叉融合的前沿领域,正改变社会经济发展的格局,让各高校的大数据相关专业和课程如雨后春笋般涌现。同时,新工科重点强调新技术、新产业的融合与创新,大数据人才的培养则聚焦主流技术,重点培养学生对数据的敏锐洞察与深度分析能力,以及处理多元复杂数据的专业素养,从而适应现代社会对专业人才的需求。因此,文章简要分析新工科背景下高校大数据人才培养的重要意义,探索构建科学课程体系、改革传统培养模式、加强师资队伍建设的大数据人才培养模式,旨在为高校提供理论参考,培养出适应新工科发展需求的高素质大数据人才。

关键词：新工科高校教育大数据人才

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基于翻转课堂教学模式的课程教学设计研究——以“金融大数据技术”课程为例

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科技风 2025年第3期 131-134页

作者：霍镜宇奚望园哈尔滨金融学院计算机与数学学院黑龙江哈尔滨150030

随着社会对大数据领域相关人才需求的增加,“金融大数据技术”课程的建设受到了学校的关注。本文针对“金融大数据技术”课程中目前存在课程学习难度较大、传统的教学模式效果不佳、学生层次不同且个性化学习需求难以满足、实验整体把... 详细信息

随着社会对大数据领域相关人才需求的增加,“金融大数据技术”课程的建设受到了学校的关注。本文针对“金融大数据技术”课程中目前存在课程学习难度较大、传统的教学模式效果不佳、学生层次不同且个性化学习需求难以满足、实验整体把握能力不强的问题,以课程内容中理论课大数据处理架构Hadoop、实验课WordCount编程为例,将翻转课堂融入教学中,从而改进传统的课程教学设计,同时从教学任务达成度、学生调查问卷两个方面分析课程的实施效果。结果表明,翻转课堂可以有效提升教师授课效率和学生学习效率,促进学生综合素质的全面发展。

关键词：翻转课堂教学设计金融大数据技术

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DySnake-YOLO:改进的YOLOv9c电路板表面缺陷检测方法

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计算机工程与应用 2025年第3期61卷 242-252页

作者：李耀龙陈晓林林浩王宇王春林云南师范大学信息学院昆明650500 楚雄师范学院数学与计算机学院云南楚雄675099 琼台师范学院信息科学技术学院海口571100

针对印刷电路板生产时出现缺孔、开路、短路、毛刺和假铜等缺陷,由于缺陷尺寸微小和背景的相似性等问题造成的检测精度低,提出一种改进YOLOv9的电路板表面缺陷检测算法DySnake-YOLO。在特征提取部分,添加了一种动态的、查询感知的稀疏... 详细信息

针对印刷电路板生产时出现缺孔、开路、短路、毛刺和假铜等缺陷,由于缺陷尺寸微小和背景的相似性等问题造成的检测精度低,提出一种改进YOLOv9的电路板表面缺陷检测算法DySnake-YOLO。在特征提取部分,添加了一种动态的、查询感知的稀疏注意力机制BRA,来对印刷电路板的特征进行细粒度的提取。在特征融合部分设计了一种根据管状目标以适应电路板特性,以及关注区域连通性特征适合管状场景的RE4DConv卷积模块,提升了模型融合印刷电路板中的管状尺度特征的能力。通过在北京大学公开的PCB缺陷数据集上进行实验表明,改进后的算法相较于原型,mAP50提高了0.023,与YOLOv8n等主流目标检测算法相比,改进方法在mAP50、mAP50-95方面分别提升了0.071、0.085,在印刷电路板缺陷检测任务上的有着较高的应用价值。

关键词：目标检测电路板检测 YOLOv9 BRA模块 RE4DConv

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一个新的单参数填充函数在优化核聚类中的应用

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数学的实践与认识 2025年第3期55卷 265-272页

作者：夏俊杨徐应涛张莹浙江师范大学数学与计算机科学学院浙江金华321004

针对约束优化问题,提出一个新的单参数填充函数,并设计相应算法然后将此填充函数应用于对聚类问题中的权重优化,结合聚类模型的过程给出相应算法步骤,运用Python对数据集进行聚类分析并得出权重参数.最后,实验结果证实了该填充函数算法... 详细信息

针对约束优化问题,提出一个新的单参数填充函数,并设计相应算法然后将此填充函数应用于对聚类问题中的权重优化,结合聚类模型的过程给出相应算法步骤,运用Python对数据集进行聚类分析并得出权重参数.最后,实验结果证实了该填充函数算法的可行性。

关键词：填充函数权重优化聚类

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