检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机学报 2024年

作者：周弈志王军晓谢鑫王鹏飞贾西贝齐恒秦宇辰大连理工大学计算机科学与技术学院大连理工大学社会计算与认知智能教育部重点实验室广州大学网络空间安全学院天津大学智能与计算学部深圳市华傲数据科技有限公司

联邦学习是一种基于分布式训练数据集的机器学习技术，有效地解决了因联合建模而引发的用户间数据隐私泄露问题，因此在多个领域得到了广泛应用。然而，在实际的联邦学习应用中，统计异质性与长尾分布的共存成为一大挑战，严重影响了模... 详细信息

联邦学习是一种基于分布式训练数据集的机器学习技术，有效地解决了因联合建模而引发的用户间数据隐私泄露问题，因此在多个领域得到了广泛应用。然而，在实际的联邦学习应用中，统计异质性与长尾分布的共存成为一大挑战，严重影响了模型性能。因此，如何在保护数据隐私的前提下解决长尾问题，已成为当前的研究热点。本文综述了联邦长尾学习的研究成果，首先简要阐述了联邦学习的架构，并介绍了统计异质性、长尾学习及联邦长尾学习的核心概念与定义。接着，依据优化方法的差异，将联邦长尾学习的算法分为两大类：模型组件改进和基于算法的优化，并深入分析了每种算法的实现细节及其优缺点。同时，为了更好地为不同任务提供参考，本文整合了一些具有代表性的开源数据集、长尾划分策略、评价指标与对比实验。最后，针对未来的应用场景和研究方向，对联邦长尾学习进行了展望。期望通过本文的深入研究，能为这类问题提供更全面的解决方案，进一步推动联邦长尾学习技术在各个领域的广泛应用和发展。

关键词：联邦学习长尾学习联邦长尾学习统计异质性隐私保护边缘智能

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基于CSI和K-means-SVR的多指纹库室内定位方法

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计算机应用 2023年第5期43卷 1636-1640页

作者：王逸裴生雷王煜青海民族大学物理与电子信息工程学院西宁810007 人工智能应用技术国家民委重点实验室(青海民族大学) 西宁810007 天津大学智能与计算学部天津300350

传统的Wi-Fi室内定位方法需要与所有指纹数据库中的指纹数据进行匹配后才能定位,导致人群聚集区域定位效率不高,体验较差。提出一种基于信道状态信息(CSI)、K均值(K-means)聚类算法与支持向量回归(SVR)算法相结合的多指纹库室内定位方... 详细信息

传统的Wi-Fi室内定位方法需要与所有指纹数据库中的指纹数据进行匹配后才能定位,导致人群聚集区域定位效率不高,体验较差。提出一种基于信道状态信息(CSI)、K均值(K-means)聚类算法与支持向量回归(SVR)算法相结合的多指纹库室内定位方法。该方法首先根据CSI的簇分布特点,利用K-means算法对所有定位点内的CSI数据聚类后得到多个簇的CSI数据;然后,基于多个簇分别建立多个指纹库,并将CSI数据分别存入多个指纹库,进而在每个指纹库中分别训练SVR模型用于Wi-Fi定位。相较于传统的支持向量机(SVM)定位方法,所提方法在离线阶段需要的训练样本更少,定位效率更高;在线阶段,该方法既降低了匹配的复杂度,也提高了定位的精度。由于使用了多指纹库,Wi-Fi定位系统可以根据人流量实时调整资源分配策略,提高服务器运行效率和定位服务体验。

关键词：位置服务室内定位 K均值聚类算法支持向量回归多指纹库信道状态信息

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基于超声和声学的藏语康方言元音研究

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青海科技 2022年第6期29卷 94-100页

作者：索昂代占更太加魏建国青海民族大学国家民委重点人工智能应用技术实验室西宁810007 天津大学智能与计算学部天津300350

随着科学技术的进步和先进仪器的出现,语音研究逐渐向借助高精尖仪器探索产生机制和声学特性的方向发展。超声成像技术作为一种实时观测发音生理机制的有效方法,为元音的可视化研究提供了新的可能。目前,面向藏语康方言的元音研究大多... 详细信息

随着科学技术的进步和先进仪器的出现,语音研究逐渐向借助高精尖仪器探索产生机制和声学特性的方向发展。超声成像技术作为一种实时观测发音生理机制的有效方法,为元音的可视化研究提供了新的可能。目前,面向藏语康方言的元音研究大多还停留在依靠单一的生理参数描写或声学特征定义阶段。因此,文章以藏语康方言中五个元音为研究对象,采用同步分析超声舌位图像和声学信号的方法,系统地研究了康方言元音的发音生理表现和声学区别特征,并通过康方言元音格局阐述了元音舌位变化和语音性质之间的基本关系,明确了基于多模态生理语音数据实现元音生理语音验证的可行性,为之后藏语现代语音学的研究和应用提供了有力支撑。

关键词：藏语康方言元音超声舌位图像声学特征

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基于词嵌入技术的心理学研究:方法及应用

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心理科学进展 2023年第6期31卷 887-904,I0001-I0003页

作者：包寒吴霜王梓西程曦苏展杨盈张光耀王博蔡华俭中国科学院心理研究所行为科学重点实验室北京100101 中国科学院大学心理学系北京100049 英国曼彻斯特大学曼彻斯特中国研究院曼彻斯特M139PL 北京师范大学认知神经科学与学习国家重点实验室和IDG/麦戈文脑科学研究院北京100875 天津大学智能与计算学部天津300350

词嵌入是自然语言处理的一项基础技术。其核心理念是根据大规模语料中词语和上下文的联系,使用神经网络等机器学习算法自动提取有限维度的语义特征,将每个词表示为一个低维稠密的数值向量(词向量),以用于后续分析。心理学研究中,词向量... 详细信息

词嵌入是自然语言处理的一项基础技术。其核心理念是根据大规模语料中词语和上下文的联系,使用神经网络等机器学习算法自动提取有限维度的语义特征,将每个词表示为一个低维稠密的数值向量(词向量),以用于后续分析。心理学研究中,词向量及其衍生的各种语义联系指标可用于探究人类的语义加工、认知判断、发散思维、社会偏见与刻板印象、社会与文化心理变迁等各类问题。未来,基于词嵌入技术的心理学研究需要区分心理的内隐和外显成分,深化拓展动态词向量和大型预训练语言模型(如GPT、BERT)的应用,并在时间和空间维度建立细粒度词向量数据库,更多开展基于词嵌入的社会变迁和跨文化研究。我们为心理学专门开发的R语言工具包PsychWordVec可以帮助研究者利用词嵌入技术开展心理学研究。

关键词：自然语言处理词嵌入词向量语义表征语义关联词嵌入联系测验

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新工科背景下双创能力多维培养模式探索

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实验室科学 2023年第2期26卷 233-237页

作者：赵满坤于健李雪威徐天一李祺王建荣喻梅天津大学智能与计算学部天津300350 天津大学自动化与信息工程学院天津300072 天津市先进网络与应用重点实验室天津300350

新工科建设是基于国家战略发展新要求而提出的工程教育改革方向。创新创业教育作为高等教育中的重要一环,对于新工科人才培养发挥着不可或缺的作用。针对创新创业教育存在不适应发展需要的问题,以新工科建设要求、课程思政、三全育人和... 详细信息

新工科建设是基于国家战略发展新要求而提出的工程教育改革方向。创新创业教育作为高等教育中的重要一环,对于新工科人才培养发挥着不可或缺的作用。针对创新创业教育存在不适应发展需要的问题,以新工科建设要求、课程思政、三全育人和五育并举理念为指导,从创新、开放、共享和协调四个维度出发,构建智能与计算大类双创能力多维培养模式,以培养学生家国情怀、全球视野、创新精神和工科实力。

关键词：新工科建设课程思政三全育人五育并举创新创业教育

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基于布局图的多物体场景新视角图像生成网络

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计算机应用研究 2022年第8期39卷 2526-2531页

作者：高小天张乾吕凡胡伏原苏州科技大学电子与信息工程学院江苏苏州215009 苏州科技大学苏州市虚拟现实智能交互及应用技术重点实验室江苏苏州215009 苏州科技大学苏州市大数据与信息服务重点实验室江苏苏州215009 天津大学智能与计算学部天津300354

新视角图像生成任务指通过多幅参考图像,生成场景新视角图像。然而多物体场景存在物体间遮挡,物体信息获取不全,导致生成的新视角场景图像存在伪影、错位问题。为解决该问题,提出一种借助场景布局图指导的新视角图像生成网络,并标注了... 详细信息

新视角图像生成任务指通过多幅参考图像,生成场景新视角图像。然而多物体场景存在物体间遮挡,物体信息获取不全,导致生成的新视角场景图像存在伪影、错位问题。为解决该问题,提出一种借助场景布局图指导的新视角图像生成网络,并标注了全新的多物体场景数据集(multi-objects novel view synthesis,MONVS)。首先,将场景的多个布局图信息和对应的相机位姿信息输入到布局图预测模块,计算出新视角下的场景布局图信息;然后,利用场景中标注的物体边界框信息构建不同物体的对象集合,借助像素预测模块生成新视角场景下的各个物体信息;最后,将得到的新视角布局图和各个物体信息输入到场景生成器中构建新视角下的场景图像。在MONVS和ShapeNet cars数据集上与最新的几种方法进行了比较,实验数据和可视化结果表明,在多物体场景的新视角图像生成中,所提方法在两个数据集上都有较好的效果表现,有效地解决了生成图像中存在伪影和多物体在场景中位置信息不准确的问题。

关键词：多物体场景遮挡现象图像伪影布局图新视角图像生成

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藏语安多方言语音合成语料库的设计与构建

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青海科技 2023年第5期30卷 163-169页

作者：洋宗更太加魏建国石海强青海民族大学人工智能应用技术国家民委重点实验室西宁810007 天津大学智能与计算学部天津300350 青海两弹一星干部学院海北810299

语音合成库的构建是研究语音合成技术的数据基础,实现语音合成库设计过程的规范化、具体化和完整化是生成高质量语音库的关键。为了进一步提高藏语语音合成库的质量,文章利用藏文字和藏语安多方言的发音特点,使用最小二乘法对文本语料... 详细信息

语音合成库的构建是研究语音合成技术的数据基础,实现语音合成库设计过程的规范化、具体化和完整化是生成高质量语音库的关键。为了进一步提高藏语语音合成库的质量,文章利用藏文字和藏语安多方言的发音特点,使用最小二乘法对文本语料进行优化筛选后,通过藏语专业主持人发音,建立了60小时的高质量、高自然度、高稳定性的藏语安多方言语音合成库,同时,对照安多发音词典对文本进行安多威利转写以提高语音合成的效果。最后,利用MOS评分标准验证得出语音合成库效果良好,该语音合成库的构建对后续藏语语音合成技术的研究提供了有力的数据支持。

关键词：藏语安多方言语音合成语音库最小二乘法

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一种面向强波动高噪声电力时序数据的压缩方法

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电力信息与通信技术 2022年第7期20卷 1-9页

作者：姚悦任林杰池建成徐天一刘许超国网数字科技控股有限公司北京100053 天津大学智能与计算学部天津300350 天津市先进网络与应用重点实验室天津300350 国网智联电商有限公司天津300300

风电和光伏发电已经成为全球重要的清洁电力来源,然而其产生的海量强波动高噪声的电力时序数据为智能配网数据存储和通信传输带来巨大的负担。文章针对风力发电和光伏发电产生的时序数据提出了一种高效的时序数据压缩方法,包括时间戳压... 详细信息

风电和光伏发电已经成为全球重要的清洁电力来源,然而其产生的海量强波动高噪声的电力时序数据为智能配网数据存储和通信传输带来巨大的负担。文章针对风力发电和光伏发电产生的时序数据提出了一种高效的时序数据压缩方法,包括时间戳压缩、浮点数量化算法以及浮点数有损压缩算法。通过在公开数据集与传统压缩算法进行对比实验,验证所提方法能有效对电力时序数据进行压缩,在压缩率、均方误差等性能指标上得到较好的提升。

关键词：电力系统时间序列数据数据压缩

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基于超声成像的藏语安多方言元音研究

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信息化研究 2024年第4期50卷 42-47页

作者：龙代吉草更太加石海强魏建国青海民族大学人工智能应用技术国家民委重点实验室西宁810007 青海“两弹一星”干部学院海北810299 天津大学智能与计算学部天津300350

本文借助超声仪采集了藏语安多方言元音的生理语音数据,系统分析了安多方言元音的动态舌位和稳定段的静态舌位,以及声学共振峰数据。实验结果显示,在舌位运动过程中确实存在一个稳定阶段,此阶段各帧数据间的差异都较小,将该阶段的舌位... 详细信息

本文借助超声仪采集了藏语安多方言元音的生理语音数据,系统分析了安多方言元音的动态舌位和稳定段的静态舌位,以及声学共振峰数据。实验结果显示,在舌位运动过程中确实存在一个稳定阶段,此阶段各帧数据间的差异都较小,将该阶段的舌位特征与古藏语相比,发现安多方言元音系统已经产生了一定的变化,即元音舌位由低到高依次为/a/、/i, u, o/、/e/,舌位由前到后分别为/e/、/i, u, a/、/o/,其中元音/i/和/u/央化并产生了新的音位变体。最后我们从空间域角度对安多方言元音的舌体音姿进行了总体描述。明确了元音在生理特征与声学特征上具有统一性,这对藏语不同方言之间的发音差异和共性研究均有一定的理论意义和参考价值。

关键词：藏语安多方言元音超声图像声学共振峰

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结构图注意力网络的新冠肺炎轻重症诊断

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中国图象图形学报 2022年第3期27卷 750-761页

作者：刘彦北李赫南张长青肖志涛张芳隗英高耀宗石峰单飞沈定刚天津工业大学生命科学学院天津300387 天津光电检测技术与系统重点实验室天津300387 天津工业大学电子与信息工程学院天津300387 天津大学智能与计算学部天津300073 上海联影智能医疗科技有限公司上海200232 复旦大学附属公共卫生临床中心上海201508 上海科技大学生物医学工程学院上海201210

目的为辅助医生快速分辨新型冠状病毒肺炎(corona virus disease 2019,COVID-19)轻、重症患者,以便对症下药减轻医疗负担,提出一种基于结构图注意力网络的轻重症诊断算法。方法基于胸部CT图像提取的特定特征以及肺段间的位置关系构建结... 详细信息

目的为辅助医生快速分辨新型冠状病毒肺炎(corona virus disease 2019,COVID-19)轻、重症患者,以便对症下药减轻医疗负担,提出一种基于结构图注意力网络的轻重症诊断算法。方法基于胸部CT图像提取的特定特征以及肺段间的位置关系构建结构图,以肺部内不同肺段为节点,以提取特征为节点属性。采用图神经网络汇聚相邻节点特征,再利用池化层获取分别代表左肺叶和右肺叶特征的图表示。使用结构注意力机制计算左、右肺叶的感染情况对结果诊断的重要性,并依据重要性融合左、右肺叶图表示以得到最终图表示,最后执行分类任务。由于数据中存在明显的类别不平衡现象,采用Focal-Loss损失函数优化模型以减轻对分类结果的影响。结果实验将所提算法分别与传统机器学习方法和流行的图神经网络算法做性能对比。在重症诊断的准确率上,本文算法相较于传统机器学习方法和图神经网络算法分别取得14.2%~42.0%和3.6%~4.8%的提升。在AUC(area under curve)指标上,本文算法相较于上述两种算法分别取得8.9%~18.7%和3.1%~3.6%的提升。除此之外,通过消融实验发现具有结构注意力机制的算法相较于未使用的算法在SPE(specificity)、SEN(sensitivity)和AUC 3个指标上分别取得了2.4%、1.4%和1.1%的提升;应用Focal-Loss损失函数的算法相较于未使用的算法提升了2.1%、1.1%和0.9%。结论所提出的诊断模型综合了图神经网络以及结构注意力机制的优点,引入Focal-Loss损失函数,提升了困难样本的分类准确率,使诊断结果更加准确。

关键词：新冠肺炎(COVID-19)诊断图神经网络(GNN) 结构注意力机制拓扑结构图图分类

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