检索结果-内蒙古大学图书馆

声学学报 2024年第6期49卷 1315-1323页

作者：肖飞扬朱乔茜关键刘徐博刘濠赫张可佳贺广均王文武哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001 悉尼科技大学澳大利亚悉尼NSW 2007 萨里大学视觉语音与信号处理中心英国吉尔福德GU27XH 天地一体化信息技术国家重点实验室北京100095

基于数据驱动的自动音频字幕方法受限于音频–文本数据对的数量和质量,导致其跨模态表示能力不足,制约了整体性能。为此,提出了一种合成监督增强的自动音频字幕框架(SynthAC),该框架利用广泛可用的高质量图像字幕文本语料及文本到音频... 详细信息

基于数据驱动的自动音频字幕方法受限于音频–文本数据对的数量和质量,导致其跨模态表示能力不足,制约了整体性能。为此,提出了一种合成监督增强的自动音频字幕框架(SynthAC),该框架利用广泛可用的高质量图像字幕文本语料及文本到音频生成模型生成音频信号,有效扩充音频–文本数据对,并通过学习合成音频–文本数据对中的对应关系,增强音频文本跨模态表示能力。实验表明,所提SynthAC框架通过利用图像字幕中的高质量文本语料库,显著提升了音频字幕模型性能,该框架为应对音频–文本数据稀缺挑战提供了有效的解决方案。此外,该框架可适用于各种主流方法,在不改变音频字幕模型结构的情况下显著提升音频字幕性能。

关键词：多模态学习文本–音频表示自动音频字幕文本到音频生成

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

融合注意力机制和结构线提取的图像卡通化

引用

浙江大学学报（工学版） 2024年第8期58卷 1728-1737页

作者：李灿林王新玥马利庄邵志文张文娇郑州轻工业大学计算机与通信工程学院河南郑州450000 上海交通大学计算机科学与工程系上海200240 中国矿业大学计算机科学与技术学院江苏徐州221116

为了解决图像卡通化没有突出表达图像中的重要特征信息及边缘处理不足的问题,提出融合注意力机制和结构线提取的图像卡通化方法.构建融合注意力机制的生成器网络,通过空间和通道融合特征间的联系,从不同的特征中提取更加重要和丰富的图... 详细信息

为了解决图像卡通化没有突出表达图像中的重要特征信息及边缘处理不足的问题,提出融合注意力机制和结构线提取的图像卡通化方法.构建融合注意力机制的生成器网络,通过空间和通道融合特征间的联系,从不同的特征中提取更加重要和丰富的图像信息.为了更好地实现对卡通纹理的学习,设计与全局并行的线提取区域处理模块(LERM),以便对卡通纹理的边缘区域进行对抗性训练.该方法不仅在重要区域和细节方面生成了高感知质量的卡通化图像,而且避免了内容和颜色的损失.大量的实验结果表明,利用该方法取得了更好的卡通风格化效果,验证了该方法的有效性,.

关键词：生成式对抗网络图像卡通化注意力机制结构线提取边缘检测

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于定位数据的全景超分辨图像交互可视化框架

引用

计算机研究与发展 2024年第7期61卷 1741-1753页

作者：王晨泽沈雪豪黄振立王政霞海南大学计算机科学与技术学院海口570228 海南大学信息与通信工程学院海口570228 海南大学生物医学工程学院海口570228

超分辨定位成像和全景数字病理结合,为研究人员观察整个样本的亚细胞结构提供了有力工具,同时也带来了全景超分辨图像海量数据可视化的挑战.然而,现有的超分辨图像可视化方法无法处理大规模定位数据、不能提供高分辨全景图像和无法交互... 详细信息

超分辨定位成像和全景数字病理结合,为研究人员观察整个样本的亚细胞结构提供了有力工具,同时也带来了全景超分辨图像海量数据可视化的挑战.然而,现有的超分辨图像可视化方法无法处理大规模定位数据、不能提供高分辨全景图像和无法交互可视化全景图像.针对以上问题,提出了一个基于定位数据的全景超分辨图像交互可视化框架,称为PNanoViewer,旨在普通计算机上实现大规模定位数据的快速交互可视化.该框架基于随机采样策略构建定位数据的多分辨率层级结构,以交互方式可视化多尺度全景超分辨图像;同时采用分块策略和多线程并行策略,分批次处理大规模定位数据,既防止内存溢出又加快了处理速度.从数千万到数亿个定位点数据集上的实验结果表明,PNanoViewer框架能够可视化任意规模的定位数据.将该框架与目前3种流行的超分辨图像可视化方法PALMsiever,ThunderSTORM,QCSTORM从数据量、分辨率和速度3个方面进行对比,PNanoViewer都具有明显优势.同时也为大规模定位数据的可视化提供了一个有益的探索.

关键词：交互可视化大规模定位数据全景超分辨图像全景数字病理多分辨率层级结构

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

融合TVF-EMD和CNN-GRU锅炉受热面能效预测

引用

电子测量与仪器学报 2024年第9期38卷 67-75页

作者：王楠胡永涛王康杰崔方舒史元浩中北大学电气与控制工程学院太原030051 中北大学计算机科学与技术学院太原030051

电站锅炉受热面积灰是导致锅炉热效率降低,甚至影响锅炉出力的重要因素之一,因此对锅炉受热面积灰结垢状况的精准预测是优化提升锅炉能效的前提。针对这一问题,本文以300 MW电站锅炉省煤器的清洁因子为研究对象,提出了一种融合基于时变... 详细信息

电站锅炉受热面积灰是导致锅炉热效率降低,甚至影响锅炉出力的重要因素之一,因此对锅炉受热面积灰结垢状况的精准预测是优化提升锅炉能效的前提。针对这一问题,本文以300 MW电站锅炉省煤器的清洁因子为研究对象,提出了一种融合基于时变滤波器的经验模态分解(time-varying filtered empirical mode decomposition,TVF-EMD)和卷积门控神经单元(convolutional neural network gated recurrent unit,CNN-GRU)的组合模型来预测锅炉受热面能效变化情况。首先通过改进的小波阈值法对非线性非平稳的清洁因子原始数据进行预处理,去除噪声和异常值;再通过TVF-EMD对处理后的数据进行分解得到预设好的本征模态分量,根据自相关系数对阈值大于0.2的分量进行叠加重构,在保留原始数据重要特征的同时降低相关性低的分量对预测精度的影响;最终将重构后的信号利用卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)强大的特征提取能力和门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)的时序记忆能力,建立输入与输出之间的非线性关系,实现较为精准的时间序列预测。研究结果表明,利用TVF-EMD进行分解相比直接进行预测可以提升9.62867%的预测精度,为后续优化及制订更加合理的吹灰策略提供了理论和技术支持。

关键词：清洁因子时变滤波器经验模态分解小波阈值法卷积门控神经单元

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于相似度加速的自适应聚类联邦学习

引用

通信学报 2024年第3期45卷 197-207页

作者：朱素霞顾玢珂孙广路哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院黑龙江哈尔滨150080 黑龙江省智能信息处理及应用重点实验室黑龙江哈尔滨150080

为了解决联邦学习过程中数据异质性导致模型性能下降的问题,考虑对联邦模型个性化,提出了一种新的基于相似度加速的自适应聚类联邦学习(ACFL)算法,基于客户端本地更新的几何特性和客户端联邦时的正向反馈实现自适应加速聚类,将客户端划... 详细信息

为了解决联邦学习过程中数据异质性导致模型性能下降的问题,考虑对联邦模型个性化,提出了一种新的基于相似度加速的自适应聚类联邦学习(ACFL)算法,基于客户端本地更新的几何特性和客户端联邦时的正向反馈实现自适应加速聚类,将客户端划分到不同任务簇,同簇中数据分布相似的客户端协同实现聚类联邦学习(CFL),从而提升模型性能。该算法不需要先验确定类簇数量和迭代划分客户端,在避免现有基于聚类的联邦算法计算成本过高、收敛速度慢等问题的同时保证了模型性能。在常用数据集上使用深度卷积神经网络验证了ACFL的有效性。结果表明,所提算法性能与聚类联邦学习算法相当,优于传统的迭代联邦聚类算法(IFCA),且具有更快的收敛速度。

关键词：联邦学习个性化聚类几何特性正向反馈

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

表面结构对面源黑体光谱发射率的影响

引用

光谱学与光谱分析 2023年第2期43卷 389-393页

作者：张宇峰邬玉玲吴元庆贾辉刘文皓戴景民渤海大学物理科学与技术学院辽宁锦州121013 渤海大学化学与材料工程学院辽宁锦州121013 哈尔滨工业大学仪器科学与工程学院黑龙江哈尔滨150001

随着红外测温技术的快速发展,红外测温仪在军事及民用领域得到广泛应用,对测量准确度的要求提升到了新的高度。面源黑体辐射源作为非接触测温设备校准的核心装置,近年来受到广泛的关注。发射率是描述辐射源性能的重要指标,目前缺少黑体... 详细信息

随着红外测温技术的快速发展,红外测温仪在军事及民用领域得到广泛应用,对测量准确度的要求提升到了新的高度。面源黑体辐射源作为非接触测温设备校准的核心装置,近年来受到广泛的关注。发射率是描述辐射源性能的重要指标,目前缺少黑体表面形貌对发射率影响的研究。面源黑体发射率主要由表面凸锥结构和涂覆涂层决定。为设计出高发射率面源黑体,以具有凸锥结构的面源黑体为基础模型,引入间距及涂层结构,建立具有不同表面结构参数、单元间距及涂层厚度的面源黑体模型,设置基底材料为石墨,涂层材料为氮化硅,通过有限元软件得到仿真模型的反射率,利用反射率反演得到其发射率,绘制3~14μm范围内的光谱发射率曲线;研究面源黑体表面的电场分布情况。分析结构单元的宽高比、涂层厚度和结构单元间距等参数对发射率的影响。结构单元高度与发射率成正比、较窄的宽度对发射率有优化作用,发射率随宽高比的减小而增大。涂层结构改变了光谱发射率的下降趋势,在11μm后发射率上升,发射率随厚度增加而增大;单元间距变化与发射率成正比。设置初始面源黑体单元结构高度为10μm、宽度为1μm,在该模型上依次添加2μm涂层及2μm间距结构,进行仿真计算。优化后黑体辐射源在长波段具有优势,在3~14μm波段内光谱发射率稳定,最低值为0.966;电场分布图表明了三种结构因素对面源黑体表面能量的影响,优化得到的模型参数可用于面源黑体的实际制造。仿真结果表明较小宽高比、较厚涂层、较大间距具有提高发射率的能力,为制造高辐射性能面源黑体辐射源提供了理论参考。

关键词：发射率面源黑体表面结构仿真计算

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

水声通信及网络技术综述

引用

电子与信息学报 2024年第1期46卷 1-21页

作者：杨健敏王佳惠乔钢刘凇佐马璐何鹏中山大学海洋工程与技术学院珠海519000 哈尔滨工程大学水声技术重点实验室哈尔滨150001 工业和信息化部海洋信息获取与安全工信部重点实验室(哈尔滨工程大学) 哈尔滨150001 哈尔滨工程大学水声工程学院哈尔滨150001 南方海洋科学与工程广东省实验室(珠海) 珠海519000 极地环境立体观测与应用教育部重点实验室(中山大学) 珠海519000

水声通信(UAC)及网络技术在海洋环境监测、商业领域和军事领域等诸多方面发挥着重要作用,关心海洋、认识海洋、经略海洋离不开水声通信及网络技术的发展。该文对水声通信技术和水声通信网络(UACN)进行综述,首先回顾了水声通信技术和水... 详细信息

水声通信(UAC)及网络技术在海洋环境监测、商业领域和军事领域等诸多方面发挥着重要作用,关心海洋、认识海洋、经略海洋离不开水声通信及网络技术的发展。该文对水声通信技术和水声通信网络(UACN)进行综述,首先回顾了水声通信技术和水声通信网络的发展,总结了水声信道的特点。然后,对于水声通信技术中的非相干调制技术、相干调制技术以及以应用需求为导向的新型通信技术进行陈述。随后,对于水声通信网络中数据链路层媒介接入控制协议、网络层的路由协议和跨层设计进行分类探讨。最后,对目前水声通信及网络技术的不足进行总结,并且对未来水声通信及网络技术的发展进行展望。

关键词：水声通信水声通信网络技术调制解调 MAC协议路由协议

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于注意力机制的联邦无线流量预测模型

引用

软件学报 2025年第2期36卷 715-731页

作者：柴宝宝董安明王桂娟韩玉冰李浩禹继国山东科技大学计算机科学与工程学院山东青岛266590 齐鲁工业大学(山东省科学院) 山东济南250353 中国石油大学(华东)计算机科学与技术学院山东青岛266580

移动数据每天都在不断增长,如何精准预测无线流量对高效、合理的配置通信和网络资源至关重要.现有的流量预测方法多采用集中式训练架构,涉及大规模的流量数据传输,会导致用户隐私泄露等安全问题.联邦学习可以在数据本地存储的前提下训... 详细信息

移动数据每天都在不断增长,如何精准预测无线流量对高效、合理的配置通信和网络资源至关重要.现有的流量预测方法多采用集中式训练架构,涉及大规模的流量数据传输,会导致用户隐私泄露等安全问题.联邦学习可以在数据本地存储的前提下训练一个全局模型,保护用户隐私,有效减轻数据频繁传输负担.但是在无线流量预测中,单个基站数据量有限,且不同基站流量数据模式异构,流量模式难以捕捉,导致训练得到的全局模型泛化能力较差.此外,传统联邦学习方法在进行模型聚合时采用简单平均,忽略了客体贡献差异,进一步导致全局模型性能下降.针对上述问题,提出一种基于注意力的“类内平均,类间注意力”联邦无线流量预测模型,该模型根据基站的流量数据进行聚类,更好地捕捉具有相似流量模式基站的流量变化特性;同时,设计一个预热模型,利用少量基站数据缓解数据异构,提高全局模型的泛化能力;在模型聚合阶段引入注意力机制,量化不同客体对全局模型的贡献,并在模型迭代过程中融入预热模型,大幅提升模型的预测精度.在两个真实数据集(Milano和Trento)上进行大量实验,结果表明该方法优于所有基线方法.并且与目前最先进的方法相比,在两个数据集上的平均绝对误差性能增益最高分别达到10.1%和9.6%.

关键词：无线流量预测联邦学习聚类注意力机制

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

一种基于MAAT两步匹配的架构多层次变更检测方法

引用

电子学报 2023年第3期51卷 694-700页

作者：王桐李必信王东东安徽工业大学计算机科学与技术学院安徽马鞍山243000 东南大学计算机科学与工程学院江苏南京210000

掌握软件架构的变更对软件的持续演进具有十分重要的作用,然而目前的变更检测方法主要关注于细粒度的代码变更,忽略了对架构层级的检测.为了检测架构层级的变更,本文提出一种基于MAAT(Multilevel Architecture Analysis Tree)两步匹配... 详细信息

掌握软件架构的变更对软件的持续演进具有十分重要的作用,然而目前的变更检测方法主要关注于细粒度的代码变更,忽略了对架构层级的检测.为了检测架构层级的变更,本文提出一种基于MAAT(Multilevel Architecture Analysis Tree)两步匹配的架构多层次变更检测方法.该方法包括三个步骤,分别是:构造MAAT;基于两个MAAT实施两步匹配算法检测变更;对变更进行分类和聚类.基于以上算法,我们开发了工具ACAnalyzer.实验结果证明,ACAnalyzer具有较好的准确性和性能.

关键词：软件架构变更检测抽象语法树软件演进两步匹配

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

二维稳态热传导方程的无监督自适应激活函数物理信息神经网络方法求解

引用

应用科技 2024年第5期51卷 278-283页

作者：赵至忱王彦凯丁铭哈尔滨工程大学核科学与技术学院黑龙江哈尔滨150001

为了解决传统数值方法的不足,使用神经网络求解偏微分方程成为了数值计算领域的研究热点。以二维稳态热传导方程为例,尝试采用基于无监督学习的传统物理信息神经网络(physics-informed neural network,PINN)方法和自适应激活函数PINN方... 详细信息

为了解决传统数值方法的不足,使用神经网络求解偏微分方程成为了数值计算领域的研究热点。以二维稳态热传导方程为例,尝试采用基于无监督学习的传统物理信息神经网络(physics-informed neural network,PINN)方法和自适应激活函数PINN方法求解偏微分方程,讨论采样点选取以及网络结构对PINN方法求解精度的影响。结果表明,PINN可以实现二维稳态热传导方程的无监督学习;在传统PINN方法中引入自适应激活函数加快了二维稳态热传导方程求解的速度;采样点选取相较于网络结构对PINN方法求解精度影响更大。因此,自适应激活函数PINN方法相较于传统PINN方法具有速度更快精度更高的优势。

关键词：机器学习神经网络物理信息无监督学习自适应激活函数二维稳态热传导

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：