检索结果-内蒙古大学图书馆

郑州大学学报（理学版） 2025年第2期57卷 16-23页

作者：陈敏王雷春徐瑞史含笑徐渺湖北大学计算机学院湖北武汉430062

新闻主题文本内容简短却含义丰富,传统方法通常只考虑词粒度或句粒度向量中的一种进行研究,未能充分利用新闻主题文本不同粒度向量之间的关联信息。为深入挖掘文本的词向量和句向量间的依赖关系,提出一种基于XLNet和多粒度特征对比学习... 详细信息

新闻主题文本内容简短却含义丰富,传统方法通常只考虑词粒度或句粒度向量中的一种进行研究,未能充分利用新闻主题文本不同粒度向量之间的关联信息。为深入挖掘文本的词向量和句向量间的依赖关系,提出一种基于XLNet和多粒度特征对比学习的新闻主题分类方法。首先,利用XLNet对新闻主题文本进行特征提取获得文本中词、句粒度的特征表示和潜在空间关系;然后,通过对比学习R-Drop策略生成不同粒度特征的正负样本对,以一定权重对文本的词向量-词向量、词向量-句向量和句向量-句向量进行特征相似度学习,使模型深入挖掘出字符属性和语句属性之间的关联信息,提升模型的表达能力。在THUCNews、Toutiao和SHNews数据集上进行实验,实验结果表明,与基准模型相比,所提方法在准确率和F 1值上都有更好的表现,在三个数据集上的F 1值分别达到了93.88%、90.08%、87.35%,验证了方法的有效性和合理性。

关键词：自然语言处理文本分类新闻主题 XLNet 对比学习

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面向四真计算的数智教育实践创新平台的实践

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实验室研究与探索 2025年第4期44卷 198-203+208页

作者：胡明宇方堃吴丹杜博孟小亮武汉大学本科生院武汉大学实验室与设备管理处武汉大学计算机学院

为了推进教育数智化转型、培养具有数字思维、数字素养和智算技能的数智人才，提出了“四真计算”核心理念。通过汇集数据、工具、算力等关键性数智资源，构建了一个以“共享、开放、交叉、创新”为特色的数智教育实践创新平台；进一步... 详细信息

为了推进教育数智化转型、培养具有数字思维、数字素养和智算技能的数智人才，提出了“四真计算”核心理念。通过汇集数据、工具、算力等关键性数智资源，构建了一个以“共享、开放、交叉、创新”为特色的数智教育实践创新平台；进一步探索线上线下联动的数智教育实践创新平台的建设内容与开放共享机制，让不同学科背景的学生都能无障碍地使用数智教育资源，扩大数智教育的受益面。该平台建设模式可为高效集成与共享共创的数智教育实践体系提供参考，对国内外高校的教育数智化转型具有借鉴意义。

关键词：教育数智化转型数智人才培养四真计算实践创新平台开放与共享机制

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深度学习在食品安全检测与风险预警中的应用

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食品科学 2025年第6期46卷 295-308页

作者：丁浩晗王龙侯浩钶谢祯奇韩瑜崔晓晖江南大学未来食品科学中心江苏无锡214122 江南大学人工智能与计算机学院江苏无锡214122 武汉大学国家网络安全学院湖北武汉430072

深度学习技术在食品安全检测与风险预警中的应用日益广泛,为提升食品安全、质量控制和真实性鉴别提供了新的机遇。本文首先介绍深度学习的基本概念及其在食品安全领域的发展现状,探讨卷积神经网络、递归神经网络、Transformer架构与图... 详细信息

深度学习技术在食品安全检测与风险预警中的应用日益广泛,为提升食品安全、质量控制和真实性鉴别提供了新的机遇。本文首先介绍深度学习的基本概念及其在食品安全领域的发展现状,探讨卷积神经网络、递归神经网络、Transformer架构与图神经网络等技术在食品安全检测与风险预测中的应用。尽管深度学习在提升食品安全检测效率和准确性方面表现出色,但其实际应用仍面临数据质量差、隐私保护能力弱和模型缺乏可解释性等挑战。针对这些问题,本文分析其可能带来的风险,并提出解决思路,如推动数据标准化、加强隐私保护、推动人工智能相关政策的制定等。未来,深度学习与物联网和区块链技术的结合、生成式人工智能的进一步发展,这些都将推动食品行业的数字化转型,实现全程可追溯的食品安全监控。

关键词：食品安全深度学习食品检测风险预警

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用于输电通道树障砍伐量核算的树桩检测算法

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电子测量技术 2025年

作者：吴鹏飞李敏罗鹏朱萍武汉纺织大学计算机与人工智能学院武汉大学电气与自动化学院

在为保护配电网安全而进行的树障清理工程中，人工核算砍伐量的方式面临核算结果主观性强、管理困难等问题，而现有算法精度较低，错检、漏检多，鲁棒性较差，因此，提出了用于输电走廊树障砍伐量核算的树桩检测算法。针对配电网清障场... 详细信息

在为保护配电网安全而进行的树障清理工程中，人工核算砍伐量的方式面临核算结果主观性强、管理困难等问题，而现有算法精度较低，错检、漏检多，鲁棒性较差，因此，提出了用于输电走廊树障砍伐量核算的树桩检测算法。针对配电网清障场景复杂、树干与树桩难以区分导致砍伐量核算不准确的问题，设计了基于Context Guide Block的特征提取模块；引入RepGFPN与Dysample结构对颈部网络进行优化，有效融合环境上下文语义信息与树桩局部细节特征；随后，算法设计了基于LW-SEAM的树桩检测头，优化了遮挡情况下的检测效果。模型在测试集上的P、R和mAP50指标分别提升到了85.5%、76.4%、80.4%，在复杂背景和遮挡情况下对树桩检测有较好的检测效果，能够为实现智能化工程核算提供技术参考。

关键词：输电走廊树障隐患工程量核算树桩检测 YOLOv8

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边缘计算环境下基于相关性的任务分区实时低功耗调度算法

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小型微型计算机系统 2025年第2期46卷 289-296页

作者：刘芳陈子煜马昆彭敏何炎祥胡威武汉大学计算机学院武汉430072 武汉科技大学计算机科学与技术学院武汉430081 武汉软件工程职业学院人工智能学院武汉430205

在嵌入式实时系统中,边缘智能技术显著提升了计算性能.然而,确保任务时效性、提高效率、降低能耗和系统阻塞仍然是关键研究领域.本研究专注于同质多核系统的任务调度问题,提出了一种名为“基于相关性的任务分区节能调度策略”(CBTP)的... 详细信息

在嵌入式实时系统中,边缘智能技术显著提升了计算性能.然而,确保任务时效性、提高效率、降低能耗和系统阻塞仍然是关键研究领域.本研究专注于同质多核系统的任务调度问题,提出了一种名为“基于相关性的任务分区节能调度策略”(CBTP)的节能调度策略.CBTP通过深度分析任务之间的依赖关系,为它们分配最优处理器,减少资源争用和阻塞.为了实现高效的并发访问,采用了多处理器堆栈资源协议(MSRP)和高性能的分区最早截止优先调度算法(P-EDF).同时,CBTP引入了双速节能机制,结合动态电压和频率调整(DVFS)来灵活调整任务的执行速度.实验结果表明,CBTP策略明显优于传统方法,显著降低了系统阻塞和能耗,验证了其在同质多核系统中的卓越性和有效性.这项研究提供了一种新的视角,旨在边缘计算环境下来提升实时系统的调度性能,同时提高调度的能源效率.

关键词：边缘智能任务时效性任务调度能耗多核系统 CBTP策略

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融合图文多粒度情感特征的多模态谣言检测方法

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计算机科学与探索 2025年第4期19卷 1021-1035页

作者：刘先博向澳杜彦辉中国人民公安大学信息网络安全学院北京100038 武汉大学计算机学院武汉430072

涉及公共安全、灾害事故等群体性事件谣言往往在文字或图像中含有丰富的情感特征信息,极易调动网民情绪反应,诱导其点赞、评论和转发。然而,现有的多模态谣言检测方法对于多模态数据中蕴含的情感特征缺乏有效的提取方法,并且在特征融合... 详细信息

涉及公共安全、灾害事故等群体性事件谣言往往在文字或图像中含有丰富的情感特征信息,极易调动网民情绪反应,诱导其点赞、评论和转发。然而,现有的多模态谣言检测方法对于多模态数据中蕴含的情感特征缺乏有效的提取方法,并且在特征融合过程中没有考虑模态间的关系,存在一定冗余特征的问题。为探究跨模态情感特征在谣言检测中的作用,提出一种融合图文多粒度情感特征的多模态谣言检测方法。该方法在不依赖评论、传播模式等社会信息的前提下,将图文多粒度情感特征融入到多模态谣言检测方法中,利用基于交互注意力机制的跨模态多粒度情感特征融合方法充分融合多媒体信息的深层特征,并在Weibo和Twitter两个公开数据集上进行对比实验和消融实验。结果表明,该方法与现有谣言检测方法相比,在两个数据集中的谣言检测准确率分别提升到0.912和0.839,在F1值等多个指标上展现了优异性能,有效提升了谣言检测性能和模型的可解释性,一定程度上能够辅助公安机关开展群体性事件的谣言处置工作,为基层警务实战提供技术支持。

关键词：谣言检测情感分析多模态融合注意力机制群体性事件

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OpenPerf:面向开源生态可持续发展的数据科学基准测试体系

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计算机学报 2025年第3期48卷 632-649页

作者：韩凡宇毕枫林张琰彬李晖游兰王伟钱卫宁周傲英华东师范大学数据科学与工程学院上海200062 贵州大学计算机科学与技术学院贵阳550025 湖北大学计算机与信息工程学院武汉430062

基准测试是指通过设计科学的测试方法、测试工具和测试系统,实现对一类测试对象的某项性能指标进行定量的和可对比的测试。随着人工智能时代的到来,诸如ImageNet、DataPerf等这类新型的AI基准测试数据集逐步成为学术界和工业界的共识性... 详细信息

基准测试是指通过设计科学的测试方法、测试工具和测试系统,实现对一类测试对象的某项性能指标进行定量的和可对比的测试。随着人工智能时代的到来,诸如ImageNet、DataPerf等这类新型的AI基准测试数据集逐步成为学术界和工业界的共识性标准。当前,关于开源生态的研究大多基于某一项具体的研究点展开分析而缺少对开源生态基准体系的构建,一个开源项目处于怎样的发展位置、企业开源程序办公能力处于行业什么位置、开发者活跃度、项目影响力等基础数据与评价,都是数据使用方迫切需要的开源领域知识。为了解决开源领域“有数据无基准”的局面,本文提出一种面向开源生态可持续发展的数据科学基准测试体系(OpenPerf)。该体系自下而上主要包含数据科学任务类基准、指数类基准以及标杆类基准,旨在为学术界、工业界提供不同的基准参考。本文定义了9个数据科学任务类基准,给出了3项典型的数据科学任务类基准测试结果、2项指数类基准以及1项标杆类基准,其中2项指数类基准被中国电子技术标准化研究院作为开源社区治理的评估标准。数据科学任务类基准主要应用于学术界,为不同研究方向的研究者提供自己擅长的研究领域的基准。指数类基准主要面向企业界,企业界可以通过影响力和活跃度等基准数据了解当前企业开源程序办公能力所处的行业位置以及旗下开源项目所处的发展位置。标杆类基准是一种可测量的业界最佳水平的成绩,用来比较参考尺度。最后,通过3个应用在阿里、蚂蚁以及华东师范大学等国内知名公司和高校的实际案例验证了OpenPerf在推动开源生态可持续发展中所起到的关键作用。

关键词：基准测试开源生态可持续发展基准任务应用案例

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“地质一号”高光谱遥感小卫星载荷研制成功

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地球科学 2025年第1期50卷 361-362页

作者：王力哲中国地质大学(武汉)计算机学院湖北武汉430078

“地质一号”高光谱遥感小卫星的载荷设计与组装工作(见图1左)已圆满完成,相机已经成功通过实验室定标(见图1右).面向生态文明、新一轮找矿突破等国家重大需求,“地质一号”是地矿行业服务资源环境探测、调查、评估需求的新一代高光谱... 详细信息

“地质一号”高光谱遥感小卫星的载荷设计与组装工作(见图1左)已圆满完成,相机已经成功通过实验室定标(见图1右).面向生态文明、新一轮找矿突破等国家重大需求,“地质一号”是地矿行业服务资源环境探测、调查、评估需求的新一代高光谱遥感智能小卫星.该卫星由中国地质大学(武汉)牵头,联合中国地质调查局自然资源航空物探遥感中心、中国科学院长春光学精密机械与物理研究所等单位研制,中国地质大学(武汉)王力哲教授担任工程总师,预计2025年上半年择机发射.

关键词：地矿行业高光谱遥感国家重大需求航空物探遥感环境探测载荷设计中国地质调查局生态文明

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时空语义驱动的渐进多视角行为去偏置研究

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计算机工程 2025年第1期51卷 1-10页

作者：钟忺陈亮刘文璇叶舒江奎王正林嘉文武汉理工大学计算机与人工智能学院湖北武汉430070 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院黑龙江哈尔滨150001 武汉大学计算机学院湖北武汉430072 台湾清华大学电机工程系中国台湾新竹300044

在实际应用中,单视角摄像头采集数据由于物体存在遮挡而失去对某些区域的可见性,因此结合多个视角下的数据进行行为分析对于维护社会稳定及民生安全至关重要。针对多视角行为识别中存在的偏置问题,即不同视角下空间语义不一致导致的视... 详细信息

在实际应用中,单视角摄像头采集数据由于物体存在遮挡而失去对某些区域的可见性,因此结合多个视角下的数据进行行为分析对于维护社会稳定及民生安全至关重要。针对多视角行为识别中存在的偏置问题,即不同视角下空间语义不一致导致的视角间行为表征差异以及同一行为执行过程中的时序语义不一致导致的行为表征差异,提出一种渐进去偏置的多视角方法。首先,在多视角下的同一行为样本中以证据理论为引导,结合不同视角下的行为同构性进行视角间行为去偏置,优化不同视角下关注的行为特征权重,以获得更全面的无偏行为表示。其次,结合多粒度解耦策略,分析不同粒度对行为特征无偏表达的影响,准确分离行为相关和行为无关特征,以避免视角内行为无关信息扰乱行为表征导致的显著差异。最后,在时序维度上构建不同行为特征权重,增强同一视角内行为特征一致性,减弱同一行为的行为表征差异。在多个数据集上的实验结果验证了所提方法的有效性,在N-UCLA和NTU-RGB+D数据集上的跨视角准确率分别达到了97.4%和96.4%,并且所提方法在满足多视角下对行为识别进行准确分析应用需求的同时通过一种新的去偏置思路为多视角行为识别问题提供了一种有效的解决方案。

关键词：多视角行为识别渐进式去偏置证据理论解耦多粒度

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综合半参数变系数和GRNN神经网络的对流层延迟模型

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地球物理学报 2025年第1期68卷 54-65页

作者：潘雄张思莹李涛黄伟凯金丽宏张红星武汉纺织大学计算机与人工智能学院武汉430200 武汉纺织大学数理科学学院武汉430200 中国科学院精密测量科学与技术创新研究院武汉430071

对流层延迟是卫星导航定位的主要误差源之一,精准地预测对流层延迟对于提高全球导航卫星系统的定位精度至关重要.本文将半参数变系数模型(Semiparametric Varying Coefficient,Semi-VC)引入到对流层延迟建模中,构建一种综合半参数变系... 详细信息

对流层延迟是卫星导航定位的主要误差源之一,精准地预测对流层延迟对于提高全球导航卫星系统的定位精度至关重要.本文将半参数变系数模型(Semiparametric Varying Coefficient,Semi-VC)引入到对流层延迟建模中,构建一种综合半参数变系数与神经网络的新型经验对流层模型.首先,将频谱分析提取的主周期信号作为参数分量,将剩余周期信号和其他误差归入到非参数分量,建立半参数对流层天顶延迟模型(Semiparametric tropospheric zenith delay model,Semi);其次,为了减弱核函数和窗宽参数选择对估计值精度的影响,利用泰勒展式将参数分量展开到一次项,将窗宽参数与参数解算综合考虑,扩充为半参数变系数模型,综合核估计和最小二乘法,利用三步估计方法得到了参数分量和非参数分量的估计值及观测值的拟合残差;然后,引入广义回归神经网络模型(Generalized Regression Neural Network,GRNN)对拟合残差进行补偿建模,利用贝叶斯优化算法(Bayesian Optimization Algorithm,BOA)进行超参数选择,进一步提升混合模型对ZTD(Zenith Tropospheric Delay)的估计精度.最后,利用陆态网络2020至2022年的210个GNSS(Global Navigation Satellite System)测站的实测数据,对本文提出的半参数变系数与广义回归神经网络组合模型(Semiparametric Varying Coefficient-GRNN,Semi-VC-GRNN)与常用模型从系统误差分离和时空分布特性方面进行了对比分析.结果表明,Semi-VC-GRNN模型在2022年210个测站的测试中平均RMSE(Root Mean Square Error)和平均Bias分别为16.8 mm和0.4 mm,平均RMSE相较于5°分辨率和1°分辨率下的GPT3模型分别提升51.25%和50.07%.

关键词：天顶对流层延迟半参数变系数模型广义回归神经网络模型陆态网络

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