检索结果-内蒙古大学图书馆

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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基于灵活平衡约束的图聚类方法

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自动化学报 2023年第4期49卷 778-789页

作者：罗辉韩纪庆哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001

现有的图聚类方法主要存在两方面的问题,一是对各个类规模一致的假设,在许多实际应用中并不成立;二是在处理多类聚类问题时,其所常借助的递归技术或启发式算法会影响聚类的性能.为此,本文提出一种基于灵活平衡约束的多类图聚类方法.其... 详细信息

现有的图聚类方法主要存在两方面的问题,一是对各个类规模一致的假设,在许多实际应用中并不成立;二是在处理多类聚类问题时,其所常借助的递归技术或启发式算法会影响聚类的性能.为此,本文提出一种基于灵活平衡约束的多类图聚类方法.其能够覆盖从绝对平衡约束到无平衡约束的范围,可同时处理类别规模一致和不一致的问题.为有效求解新方法中的参数,进一步提出一个紧松弛方法来使所提出的图聚类方法不仅易于求解,且在处理多类聚类问题时不必依赖递归技术,而能直接得到聚类结果.另外,本文还给出一种实现松弛图聚类的有效求解算法.在合成数据和真实数据上的实验结果表明,所提出的方法具有良好的性能.

关键词：图聚类图分割平衡约束紧松弛

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几何迭代逼近算法的权重选取方法

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计算机辅助设计与图形学学报 2025年

作者：宋秋阳孟文龙伯彭波哈尔滨工业大学(威海)计算机科学与技术学院

几何迭代法通过构造数据点到逼近曲线（曲面）上对应点的误差向量迭代修正曲线（曲面）实现对数据点的逼近.针对几何迭代法中影响收敛性和收敛速率的误差向量的权重选取问题，以局部逼近几何迭代法为例，提出渐进迭代过程中权重的3类... 详细信息

几何迭代法通过构造数据点到逼近曲线（曲面）上对应点的误差向量迭代修正曲线（曲面）实现对数据点的逼近.针对几何迭代法中影响收敛性和收敛速率的误差向量的权重选取问题，以局部逼近几何迭代法为例，提出渐进迭代过程中权重的3类选取方法. 首先分析满足算法收敛条件的权重取值范围，然后根据理论最快下降速率、矩阵特征值的范数不等式和自由变形（free-form deformation， FFD）方法提出了不同的权重计算策略. 此外，为提升计算效率，提出利用初始化配置矩阵固定权重的方法. 最后，通过含不同数量数据点和控制点的曲线及曲面逼近实例，评估权重策略的性能. 实验结果表明，在相同迭代次数下，曲线逼近中理论最快下降速率和L1范数/ L∞范数下的权重平均误差更小，曲面逼近中FFD方法下的权重平均误差更小，均表现出更快的收敛速率; 在相同误差下，固定权重耗时更少，计算效率显著提高.

关键词：几何迭代法曲线和曲面逼近渐进迭代逼近加权算法

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融合邻域注意力和状态空间模型的医学视频分割算法

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电子与信息学报 2025年第5期47卷 1582-1595页

作者：丁建睿张听刘家栋宁春平哈尔滨工业大学(威海)计算机科学与技术学院威海264209 青岛大学附属医院超声科青岛266003

在医学影像分析领域,精准分割视频中的病灶对于疾病的早期诊断和治疗至关重要。该文创新性地提出一种融合邻域注意力机制与状态空间模型的算法,旨在全面而精细地捕捉医学视频中的时空特征,从而对视频中的病灶进行准确分割。该算法通过... 详细信息

在医学影像分析领域,精准分割视频中的病灶对于疾病的早期诊断和治疗至关重要。该文创新性地提出一种融合邻域注意力机制与状态空间模型的算法,旨在全面而精细地捕捉医学视频中的时空特征,从而对视频中的病灶进行准确分割。该算法通过两阶段的精心设计,显著提升了分割性能:第1阶段,通过深度卷积网络捕获低层次的空间语义信息,并借助邻域注意力机制,挖掘相邻帧间的局部时序语义关联。第2阶段,引入状态空间模型来捕捉全面的时序信息,并再次应用邻域注意力模块,进一步增强对局部时序特征的敏感度。该方法不仅有效整合了视频中丰富的时序信息,而且在局部和全局层面上实现了空间与时间特征的协同优化。相较于使用具有2次计算复杂度的自注意力机制,该文采用了具有线性计算复杂度的状态空间模型,显著提升了模型的训练效率和推理速度。所提算法在甲状腺超声视频数据集以及结肠息肉视频数据集CVC-ClinicDB和CVC-ColonDB上的交并比(IOU)指标分别达到了72.7%,82.3%和72.5%,相比该文的基线模型Vivim分别提高了5.7%,1.7%和5.5%。此外,消融实验进一步揭示了邻域注意力模块和状态空间模型在提取时序信息中发挥的关键作用。

关键词：医学视频分割邻域注意力机制状态空间模型

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基于多级残差映射器的文本驱动人脸图像生成和编辑

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软件学报 2023年第5期34卷 2101-2115页

作者：李宗霖张盛平刘杨张兆心张维刚黄庆明哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院山东威海264209 中国科学院大学计算机科学与技术学院北京100049

尽管生成对抗网络在人脸图像生成和编辑领域取得了巨大的成功,但在其潜在编码空间中寻找可以操作人脸语义属性的方向仍然是计算机视觉的一大挑战,这一挑战的实现需要大量标记数据不断进行网络调优,而搜集、标注类似数据存在诸多难点,比... 详细信息

尽管生成对抗网络在人脸图像生成和编辑领域取得了巨大的成功,但在其潜在编码空间中寻找可以操作人脸语义属性的方向仍然是计算机视觉的一大挑战,这一挑战的实现需要大量标记数据不断进行网络调优,而搜集、标注类似数据存在诸多难点,比如较高的技术门槛以及大量的人工成本.最近的一些工作都在试图借助预训练模型来克服标记数据短缺的问题.虽然这种做法已经被验证能够完成上述任务,但在操作的准确性和结果的真实性上都无法满足真实人脸编辑场景的需求.借助对比语言-图像预训练模型(CLIP)的图像文本联合表示能力将图像和文本内容编码在一个共享的潜在编码空间中,借助于精心设计的网络结构和损失函数,所提框架可以精准识别相关面部属性并学习一个多级残差映射网络,所提网络可根据图像和文本内容编码预测潜在编码残差,再借助图像生成预训练模型StyleGAN2完成高质量的人脸图像生成和编辑任务.大量实验也证明了所提方法在操作准确性、视觉真实性和无关属性保留方面的优异表现.

关键词：多模态学习预训练模型人脸图像生成人脸图像编辑对抗生成网络

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生成式人工智能赋能工程教育和学生能力培养、测评与认证体系

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高等工程教育研究 2025年

作者：徐晓飞张策哈尔滨工业大学计算学部哈尔滨工业大学（威海）计算机科学与技术学院

近年来，以大语言模型为引领的生成式人工智能GenAI（Generative Artificial Intelligence）正在迅速改变着人类社会的发展进程，也对于全球的高等教育产生了巨大影响。GenAI正在赋能和改变着传统的高等教育模式及教学方式方法，赋能了... 详细信息

近年来，以大语言模型为引领的生成式人工智能GenAI（Generative Artificial Intelligence）正在迅速改变着人类社会的发展进程，也对于全球的高等教育产生了巨大影响。GenAI正在赋能和改变着传统的高等教育模式及教学方式方法，赋能了学生的学、教师的教和高校的管，推动着高等教育改革进程。但人们更加关心的问题是：GenAI如何通过赋能高等教育真正提升学生的创新能力？为此，需要探究学生的能力要素、能力培养与训练、能力测评和认证，以及GenAI如何改善这些环节等问题。本文将以GenAI提升学生专业能力为目的，探究高等工程教育领域学生的能力要素、能力培养与度量，提出学生能力要素度量矩阵；进而，面向学生能力的培养与测评，提出能力的培养与训练、测评和认证体系；接着，提出GenAI赋能工程教育过程中的导、学、教、测、评、证、管的方式方法，从而提升学生的专业能力；最后，以软件工程专业为例，具体给出GenAI支持软件工程专业能力培养体系及能力等级测评认证体系的典型示例和具体举措，并指出以GenAI赋能高等工程教育的改革与创新要点。

关键词：生成式人工智能 AI赋能教育高等工程教育改革学生能力培养能力测评与认证

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生成式人工智能赋能工程教育及学生能力的培养、测评与认证体系

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高等工程教育研究 2025年

作者：徐晓飞张策哈尔滨工业大学计算学部哈尔滨工业大学(威海)计算机科学与技术学院

近年来,以大语言模型为引领的生成式人工智能GenAI (Generative Artificial Intelligence)正在迅速改变着人类社会的发展进程,也对于全球的高等教育产生了巨大影响。GenAI正在赋能和改变着传统的高等教育模式及教学方式方法,赋能了学生... 详细信息

近年来,以大语言模型为引领的生成式人工智能GenAI (Generative Artificial Intelligence)正在迅速改变着人类社会的发展进程,也对于全球的高等教育产生了巨大影响。GenAI正在赋能和改变着传统的高等教育模式及教学方式方法,赋能了学生的学、教师的教和高校的管,推动着高等教育改革进程。但人们更加关心的问题是:GenAI如何通过赋能高等教育真正提升学生的创新能力?为此,需要探究学生的能力要素、能力培养与训练、能力测评和认证,以及GenAI如何改善这些环节等问题。本文将以GenAI提升学生专业能力为目的,探究高等工程教育领域学生的能力要素、能力培养与度量,提出学生能力要素度量矩阵;进而,面向学生能力的培养与测评,提出能力的培养与训练、测评和认证体系;接着,提出GenAI赋能工程教育过程中的导、学、教、测、评、证、管的方式方法,从而提升学生的专业能力;最后,以软件工程专业为例,具体给出GenAI支持软件工程专业能力培养体系及能力等级测评认证体系的典型示例和具体举措,并指出以GenAI赋能高等工程教育的改革与创新要点。

关键词：生成式人工智能 AI赋能教育高等工程教育改革学生能力培养能力测评与认证

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语义增强图像-文本预训练模型的零样本三维模型分类

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电子与信息学报 2024年第8期46卷 3314-3323页

作者：丁博张立宝秦健何勇军哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院哈尔滨150080 哈尔滨工业大学计算学部哈尔滨150006

目前,基于对比学习的图像-文本预训练模型(CLIP)在零样本3维模型分类任务上表现出了巨大潜力,然而3维模型和文本之间存在巨大的模态鸿沟,影响了分类准确率的进一步提高。针对以上问题,该文提出一种语义增强CLIP的零样本3维模型分类方法... 详细信息

目前,基于对比学习的图像-文本预训练模型(CLIP)在零样本3维模型分类任务上表现出了巨大潜力,然而3维模型和文本之间存在巨大的模态鸿沟,影响了分类准确率的进一步提高。针对以上问题,该文提出一种语义增强CLIP的零样本3维模型分类方法。该方法首先将3维模型表示成多视图;然后为了增强零样本学习对未知类别的识别能力,通过视觉语言生成模型获得每张视图及其类别的语义描述性文本,并将其作为视图和类别提示文本之间的语义桥梁,语义描述性文本采用图像字幕和视觉问答两种方式获取;最后微调语义编码器将语义描述性文本具化为类别的语义描述,其拥有丰富的语义信息和较好的可解释性,有效减小了视图和类别提示文本的语义鸿沟。实验表明,该文方法在ModelNet10和ModelNet40数据集上的分类性能优于现有的零样本分类方法。

关键词： 3维模型分类零样本基于对比学习的图像-文本预训练模型语义描述性文本

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特征反馈机制优化的超声图像病灶检测算法

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电子与信息学报 2024年第3期46卷 1013-1021页

作者：丁建睿王凌涛汤丰赫宁春平哈尔滨工业大学(威海)计算机科学与技术学院威海264209 青岛大学附属医院超声科青岛266003

该文提出一种基于特征反馈机制的超声图像病灶检测方法,以实现超声病灶的实时精确定位与检测。所提方法由基于特征反馈机制的特征提取网络和基于分治策略的自适应检测头两部分组成。特征反馈网络通过反馈特征选取和加权融合计算,充分学... 详细信息

该文提出一种基于特征反馈机制的超声图像病灶检测方法,以实现超声病灶的实时精确定位与检测。所提方法由基于特征反馈机制的特征提取网络和基于分治策略的自适应检测头两部分组成。特征反馈网络通过反馈特征选取和加权融合计算,充分学习超声图像的全局上下文信息和局部低级语义细节以提高局部病灶特征的识别能力。自适应检测头对特征反馈网络所提取的多级特征进行分治预处理,通过将生理先验知识与特征卷积相结合的方式对各级特征分别进行病灶形状和尺度特征的自适应建模,增强检测头对不同大小病灶在多级特征下的检测效果。所提方法在甲状腺超声图像数据集上进行了测试,得到了70.3%的AP,99.0%的AP50和88.4%的AP75,实验结果表明,相较于主流检测算法,所提算法能实现更精准的实时超声图像病灶检测和定位。

关键词：病灶检测特征反馈自适应检测头

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一种融合个性化细胞关系和背景信息的宫颈细胞分类方法

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电子与信息学报 2024年第8期46卷 3390-3399页

作者：丁博李超炜秦健何勇军洪振龙哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院哈尔滨150080 哈尔滨工业大学计算学部哈尔滨150006

宫颈细胞分类在宫颈癌辅助诊断中发挥着重要的作用。然而,现有的宫颈细胞分类方法未充分考虑细胞关系和背景信息,也没有模拟病理医生的诊断方式,导致分类性能较低。因此,该文提出了一种融合细胞关系和背景信息的宫颈细胞分类方法,由基... 详细信息

宫颈细胞分类在宫颈癌辅助诊断中发挥着重要的作用。然而,现有的宫颈细胞分类方法未充分考虑细胞关系和背景信息,也没有模拟病理医生的诊断方式,导致分类性能较低。因此,该文提出了一种融合细胞关系和背景信息的宫颈细胞分类方法,由基于细胞关系的图注意力分支(GAB-CCR)和背景信息注意力分支(BAB-WSI)组成。GAB-CCR采用细胞特征间的余弦相似度,首先构建相似和差异细胞关系图,并利用GATv2增强模型对细胞关系建模。BAB-WSI使用多头注意力模块捕捉涂片背景上的关键信息并反映不同区域的重要性。最后,将增强后的细胞特征和背景特征融合,提升了网络的分类性能。实验表明,相比于基线模型Swin Transformer-L,所提方法在准确率、敏感度、特异性和F1-Score分别提高了15.9%,30.32%,8.11%和31.62%。

关键词：图像处理宫颈细胞分类细胞关系背景信息注意力机制

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