检索结果-内蒙古大学图书馆

吉林大学学报(工学版) 2025年第1期55卷 307-315页

作者：郭晓然王铁君闫悦西北民族大学数学与计算机科学学院兰州730030 西北民族大学中国民族信息技术研究院兰州730030

针对复杂语境下重叠三元组的实体关系抽取,本文提出了一种基于局部注意力和本地远程监督的联合抽取方法LARE。首先,设计了指针式分层序列标注方案解决三元组的实体重叠问题;其次,提出局部注意力机制,通过滑动窗口进行注意力计算以关注... 详细信息

针对复杂语境下重叠三元组的实体关系抽取,本文提出了一种基于局部注意力和本地远程监督的联合抽取方法LARE。首先,设计了指针式分层序列标注方案解决三元组的实体重叠问题;其次,提出局部注意力机制,通过滑动窗口进行注意力计算以关注局部细节信息;最后,建立本地知识库,训练时利用远程监督方式进行标注,并随机替换一些实体关系对生成新的训练句子,增强模型的拟合能力。对比实验结果表明,本文方法在百度数据集和唐卡数据集上的F_1值分别为81.49%和53.07%,优于其他基线模型,提升了实体重叠情况下的关系抽取性能。

关键词：计算机应用实体关系抽取实体重叠局部注意力机制本地远程监督

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

Gorenstein FP-内射复形

引用

吉林大学学报(理学版) 2025年第2期63卷 367-374页

作者：赵思信卢博西北民族大学数学与计算机科学学院兰州730030

考虑Gorenstein FP-内射复形,首先证明在凝聚环上,复形G是Gorenstein FP-内射的当且仅当存在FP-内射复形的正合列…→E^(-1)→E^(0)→E^(1)→E^(2)→…,满足G=Ker(E^(0)→E^(1));其次证明在一定条件下,复形G是Gorenstein FP-内射的当且... 详细信息

关键词： Gorenstein FP-内射复形 Gorenstein FP-内射模凝聚环

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于信息熵的超网络重要节点识别方法

引用

复杂系统与复杂性科学 2025年第1期22卷 18-25页

作者：涂贵宇潘文林张天军云南民族大学数学与计算机科学学院昆明650504 云南民族大学软件工程研究所昆明650504

针对超网络中重要节点识别方法分辨率不足、识别结果不够具体和全面的问题,结合节点度、超度、邻接度和邻接超度利用信息熵公式提出识别超网络重要节点的复合信息熵。该方法设置了可动态调整的影响系数,通过分析节点度、邻接度、节点超... 详细信息

针对超网络中重要节点识别方法分辨率不足、识别结果不够具体和全面的问题,结合节点度、超度、邻接度和邻接超度利用信息熵公式提出识别超网络重要节点的复合信息熵。该方法设置了可动态调整的影响系数,通过分析节点度、邻接度、节点超度和邻接超度的影响程度,得到每个节点的复合信息熵。其优势在于考虑了节点和邻接节点的影响,且只利用节点的局部属性,致其复杂度较低。仿真实验部分在科研合作超网络和昆明普线公交线路超网络中进行验证。实验结果表明,该方法能有效识别超网络中的重要节点。

关键词：超图超网络度超度熵重要节点

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

自调节图卷积UNet的三维人体姿态估计方法

引用

北京航空航天大学学报 2025年第1期51卷 63-74页

作者：马金林崔琦磊马自萍武江涛曹浩杰北方民族大学计算机科学与工程学院银川750021 图像图形智能信息处理国家民委重点实验室银川750021 北方民族大学数学与信息科学学院银川750021

基于图卷积网络的三维人体姿态估计方法无法提取关节点的多尺度特征和未充分利用相邻节点的拓扑关系问题,提出自调节图卷积UNet的三维人体姿态估计方法M-Joint-UNet。M-Joint-UNet方法由Joint-UNet、自调节图卷积和融合损失3部分组成:Jo... 详细信息

基于图卷积网络的三维人体姿态估计方法无法提取关节点的多尺度特征和未充分利用相邻节点的拓扑关系问题,提出自调节图卷积UNet的三维人体姿态估计方法M-Joint-UNet。M-Joint-UNet方法由Joint-UNet、自调节图卷积和融合损失3部分组成:Joint-UNet通过关节点池化与去池化改变特征图大小,以提取关节点的不同尺度特征;自调节图卷积通过可学习矩阵自动调节相邻节点或人体骨架结构的关系;使用L_(1)和L_(2)融合的损失缓解梯度爆炸。对比实验表明:所提方法在参数量和估计性能方面均获得了最优的结果,以Human3.6M的二维真实关节点作为输入的参数量仅为0.54×10^(6),MPJPE和P-MPJPE值分别为37.81 mm和30.21 mm。

关键词：三维人体姿态估计图卷积 Graph-UNet 关节点池化权重矩阵

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

过渡金属氧化物在锂硫电池中的应用研究进展

引用

化工新型材料 2025年第3期53卷 47-52页

作者：袁诗祥白阳段开姣郭俊明向明武云南民族大学化学与环境学院昆明650500 云南民族大学数学与计算机科学学院昆明650500

锂硫电池因具有2600Wh/kg的高理论能量密度而备受关注,但硫正极的低导电性以及多硫化物的穿梭效应制约了锂硫电池的商业化应用。采用碳基材料提高硫正极的导电性被认为是简单有效的方法,但是非极性的碳材料不能有效抑制多硫化物的穿梭... 详细信息

锂硫电池因具有2600Wh/kg的高理论能量密度而备受关注,但硫正极的低导电性以及多硫化物的穿梭效应制约了锂硫电池的商业化应用。采用碳基材料提高硫正极的导电性被认为是简单有效的方法,但是非极性的碳材料不能有效抑制多硫化物的穿梭效应。近年来,各种过渡金属氧化物已被证实能有效抑制多硫化物的穿梭效应和提高锂硫电池的电化学性能,因为过渡金属氧化物可以通过路易斯酸碱作用对多硫化物形成稳定的化学吸附以及协同转化功能。综述了近10年来过渡金属氧化物在锂硫电池中的应用进展,分析总结了钛系、锰系、钒系及其他过渡金属氧化物的结构与性能之间的关系和影响规律,指出了目前过渡金属氧化物面临的挑战并展望了其未来的研究方向。

关键词：锂硫电池过渡金属氧化物穿梭效应协同吸附与转化

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

融合特征位置编码和误差修正的唐卡图像风格迁移模型

引用

计算机辅助设计与图形学学报 2025年第2期37卷 293-302页

作者：时新月胡文瑾乔浪康文东语言与文化计算教育部重点实验室兰州730030 西北民族大学数学与计算机科学学院兰州730030

唐卡是藏族文化中一种独具特色的艺术风格,通过对唐卡图像进行二次创作能够帮助人们了解唐卡风格特征,促进文化传承与保护.针对目前唐卡图像风格迁移技术生成新图像中,生成图像存在伪影、局部图像模糊和细节信息处理不到位等问题,提出... 详细信息

唐卡是藏族文化中一种独具特色的艺术风格,通过对唐卡图像进行二次创作能够帮助人们了解唐卡风格特征,促进文化传承与保护.针对目前唐卡图像风格迁移技术生成新图像中,生成图像存在伪影、局部图像模糊和细节信息处理不到位等问题,提出一种融合特征位置编码和误差修正的唐卡风格迁移模型FPC-EI.利用二维相对位置编码获取内容序列与风格序列之间的对应位置信息,实现图像特征之间的对齐和匹配;坐标注意力机制模块强化利用二维相对位置编码增强编码器对于唐卡以及内容图像纹理细节信息的捕获能力;密集深度反投影网络使用采样层模块不断地进行上下采样,进行误差修正,指导模型提高生成图像质量.在自建的唐卡数据集和任意图像数据集上进行模型训练的实验结果表明,与AdaIN,ArtFlow,AdaAttN等风格迁移模型相比,FPC-EI的SSIM指标平均提升32%,LPIPS和MSE指标平均下降7.3%和2.7%,可以有效地保留内容结构、特征融合和图像局部细节方面特征.

关键词：唐卡图像风格迁移位置编码注意力机制深度反投影网络

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

多尺度特征交互的伪标签无监督域自适应行人重识别

引用

光电工程 2025年第1期52卷 53-66页

作者：刘仲民杨富君胡文瑾兰州理工大学电气工程与信息工程学院甘肃兰州730050 西北民族大学数学与计算机科学学院甘肃兰州730030

针对无监督域自适应行人重识别中存在的感受野不足、全局特征与局部特征联系不紧密等问题,提出了一种多尺度特征交互的无监督域自适应行人重识别方法。首先利用特征压缩注意力机制对图像特征进行压缩并输入到网络以增强丰富的局部信息... 详细信息

针对无监督域自适应行人重识别中存在的感受野不足、全局特征与局部特征联系不紧密等问题,提出了一种多尺度特征交互的无监督域自适应行人重识别方法。首先利用特征压缩注意力机制对图像特征进行压缩并输入到网络以增强丰富的局部信息。其次,设计了残差特征交互模块,通过特征交互的方式将全局信息编码到特征中,同时增大模型感受野,强化网络对行人特征信息的提取能力。最后,采用基于部分卷积的瓶颈层模块在部分输入通道上进行卷积运算以减少冗余计算,提高空间特征提取效率。实验结果显示,该方法在三个适应性数据集上mAP分别达到了82.9%、68.7%、26.6%,Rank-1分别达到了93.7%、82.7%、54.7%,Rank-5分别达到了97.4%、89.9%、67.5%。表明所提方法能够使行人特征得到更好的表达,识别精度得到提高。

关键词：行人重识别无监督域自适应特征压缩多尺度特征交互部分卷积

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

日冕绿线辐射在第18-24太阳活动周的整体自转演化规律

引用

天文学报 2025年第2期66卷 42-52页

作者：费宇何瑞雪邓林华李春费润秋云南财经大学统计与数学学院昆明650221 云南民族大学数学与计算机科学学院昆明650504 School of Mathematics and Statistics The University of MelbourneParkville VIC 3010

太阳自转在极向磁场和环向磁场的转化过程中起着重要作用,是揭示太阳磁场的起源与演化的关键基础,但是对日冕自转长期演化规律的研究尚未得到明确的结论.使用集合经验模态分解和小波分析,对1939年1月1日到2023年12月31日的日冕绿线辐射... 详细信息

太阳自转在极向磁场和环向磁场的转化过程中起着重要作用,是揭示太阳磁场的起源与演化的关键基础,但是对日冕自转长期演化规律的研究尚未得到明确的结论.使用集合经验模态分解和小波分析,对1939年1月1日到2023年12月31日的日冕绿线辐射强度进行研究.研究结果包括:(1)日冕Fe XIV绿线辐射强度存在的显著周期是15.64 d、27.99 d、70.37 d、162.79 d、314.50 d、1.89 yr、10.30 yr以及11.04 yr,其中前3个周期与日冕自转密切相关;(2)在第18-24活动周范围内,日冕自转的周期长度呈现下降趋势,即日冕自转的速度是不断加快的;(3)日冕自转的周期长度变化与Rieger周期、准双年振荡和准六年振荡密切相关.

关键词：太阳:活动太阳:日冕方法:统计学

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

在两个群的直积上对有限群特征标余次数的推广

引用

理论数学 2025年第3期15卷 219-224页

作者：何满意云南民族大学数学与计算机科学学院云南昆明

本文旨在推广钱国华老师的特征标余次数。设G1和G2是两个有限群,χξ,χζ分别是G1和G2的任意不可约特征标,复合得到的特征标χξ#ζ是G1×G2的不可约特征标。我们探讨了G1×G2的特征标余次数cod(χξ#ζ)与G1的特征标余次数cod... 详细信息

本文旨在推广钱国华老师的特征标余次数。设G1和G2是两个有限群,χξ,χζ分别是G1和G2的任意不可约特征标,复合得到的特征标χξ#ζ是G1×G2的不可约特征标。我们探讨了G1×G2的特征标余次数cod(χξ#ζ)与G1的特征标余次数cod(χξ)及G2的特征标余次数cod(χζ)之间的数量关系,并在此基础上对原有特征标余次数的相关性质进行了推广和拓展。This paper aims to extend the definition of character codegrees as presented by Professor Qian Guohua. Let G1and G2be two finite groups, with χξand χζbeing arbitrary irreducible characters of G1and G2, respectively. The combined character χξ#ζis an irreducible character of G1×G2. We explore the quantitative relationship between the character codegree cod(χξ#ζ)ofG1×G2, the character codegrees cod(χξ)of G1, and cod(χζ)of G2. Based on this relationship, we extend and expand the properties of the original character codegrees.

关键词：有限群特征标群直积特征标余次数

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

RO-YOLOv9车辆行人检测算法

引用

计算机工程与应用 2025年

作者：廖炎华万学俊赵周洲潘文林云南民族大学电气信息工程学院玉溪市公安局科技信息化支队云南民族大学数学与计算机科学学院

针对道路交通环境中车辆和行人目标较小或被遮挡导致的检测精度低以及误检、漏检问题，提出道路目标检测算法RO-YOLOv9。首先，增加小目标检测层，增强算法对小目标的特征学习能力。其次，设计双向与自适应尺度融合特征金字塔网络(Bidir... 详细信息

针对道路交通环境中车辆和行人目标较小或被遮挡导致的检测精度低以及误检、漏检问题，提出道路目标检测算法RO-YOLOv9。首先，增加小目标检测层，增强算法对小目标的特征学习能力。其次，设计双向与自适应尺度融合特征金字塔网络(Bidirectional and Adaptive Scale Fusion Feature Pyramid Network， BiASF-FPN)结构，优化多尺度特征融合，保证算法有效捕捉从小尺度到大尺度目标的详细信息。再者，提出OR-RepN4模块，通过重参数化策略，复杂算法结构简单化，提高推理速度。最后，引用shape-NWD(Shape Neighborhood Weighted Decomposition)损失函数，专注边界框形状与尺寸，采用归一化高斯Wasserstein距离平滑回归，实现跨尺度不变性，降低小尺度与遮挡目标的检测误差。实验结果表明，在优化后的SODA10M和BDD100K数据集下，RO-YOLOv9算法的mAP(mean Average Precision)@0.5分别达到68.1%和56.8%，比YLOLOv9算法提高5.6%和4.4%，并检测帧率分别达到了55.3和54.2frame/s，达到检测精度和检测速度的平衡。

关键词： YOLOv9 小目标检测 BiASF-FPN OR-RepN4 shape-NWD

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：