检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机技术与发展 2024年第9期34卷 116-123页

作者：刘宇侯阿龙方舒言高峰张晓龙武汉科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430072 湖北省智能信息处理与实时工业系统重点实验室湖北武汉430072

基于自监督学习的超图对比学习已被广泛研究,然而,当前超图对比学习大多采用传统图表示学习中的数据增强方法,较少考虑超图的原生结构,并没有充分利用超图中的高阶关系。为了解决这一局限性,提出了一系列基于超图原生结构的数据增强操作... 详细信息

基于自监督学习的超图对比学习已被广泛研究,然而,当前超图对比学习大多采用传统图表示学习中的数据增强方法,较少考虑超图的原生结构,并没有充分利用超图中的高阶关系。为了解决这一局限性,提出了一系列基于超图原生结构的数据增强操作,即针对超图中的超边和节点进行扰动。通过对超边之间的包含、组合及相交等关系和节点之间交互关系的研究,提出了一系列面向超边和节点的基本扰动操作,并在此基础上对面向超边和节点之间的基本操作进行了组合,帮助模型进行学习。通过使用基本数据增强操作及其组合,生成用于超图对比学习模型进行学习的正负样本对,使用超图神经网络学习其表征信息并进行编码,通过损失函数指导模型训练,从而帮助模型学习到超图中的高阶关系。为了验证该方法的有效性,对Cora-CA、PubMed和ModelNet40等12个常用的超图基准数据集进行了节点分类实验。实验结果表明,相比于现有两个超图自监督方法Self和Con、超图对比学习方法HyperGCL和TriCL,该方法在节点分类准确率上提升了2%~7%。

关键词：超图对比学习数据增强超图原生结构超图神经网络自监督学习

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大模型辅助的汉语文化负载词抽取与知识图谱构建

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数字图书馆论坛 2025年第1期21卷 33-45页

作者：张为肖巧玲刘海江任好蔡子妍苏鹏鹍顾进广武汉科技大学计算机科学与技术学院武汉430065 湖北省智能信息处理与实时工业系统重点实验室武汉430065 武汉科技大学国际教育学院武汉430065

文化负载词能够反映民族文化和风俗,是文化认同与情感共鸣的纽带,广泛应用于跨文化交流、教育等领域。目前研究主要集中于负载词的翻译和教学,缺乏对词汇本身的规范化定义和描述。知识图谱具有整合信息和语义关联的优势,应用于文化负载... 详细信息

文化负载词能够反映民族文化和风俗,是文化认同与情感共鸣的纽带,广泛应用于跨文化交流、教育等领域。目前研究主要集中于负载词的翻译和教学,缺乏对词汇本身的规范化定义和描述。知识图谱具有整合信息和语义关联的优势,应用于文化负载词领域可推动其规范化组织,促进其在翻译、教育等方面的应用。因此,综合现有对文化负载词分类的研究,设计可扩展的汉语文化负载词本体模型,并从文献、教材以及权威网站收集相关的中文语料,利用UIE模型进行知识抽取。为描述各负载词之间的关联,使用大语言模型,根据上下文对汉语文化负载词进行层次分类以及关系补全。结果表明,基于提出的层次化可扩展本体模型构建的知识图谱,能够系统整合汉语文化负载词的相关属性,映射词汇间的文化关联,解决了传统知识图谱在处理多义词和动态表达时存在的问题,为翻译和文化教育等领域提供准确的语义支持,从而提高文化知识的解释性和实际应用效果。

关键词：大语言模型知识图谱构建文化负载词知识抽取文本分类

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基于N-Unet视网膜血管分割

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计算机应用与软件 2024年第4期41卷 219-223页

作者：田红陈姚节武汉科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430065 智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室湖北武汉430065 冶金工业过程国家级虚拟仿真实验教学中心湖北武汉430065

针对在现阶段视网膜血管分割过程中存在的分支断裂问题,提出一种非局部Unet的模型Non-local Unet(N-Unet)。N-Unet模型保留了编码器-解码器的对称结构,在编码器阶段引入非局部块,使模型在提取特征的过程中关注非局部信息,能更好地捕捉... 详细信息

针对在现阶段视网膜血管分割过程中存在的分支断裂问题,提出一种非局部Unet的模型Non-local Unet(N-Unet)。N-Unet模型保留了编码器-解码器的对称结构,在编码器阶段引入非局部块,使模型在提取特征的过程中关注非局部信息,能更好地捕捉图像中非相邻像素之间的关系。该模型在公开的DRIVE数据集上进行评估,得到的准确性、敏感性、特异性、曲线下面积分别为0.9523、0.8021、0.9743、0.8949。实验结果表明,该方法在解决血管分割过程中的分支断裂问题表现良好,具有研究意义。

关键词： Unet网络 Non-local 血管分割医学图像

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基于改进多嵌入空间的实时语义数据流推理

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计算机工程 2022年第2期48卷 55-64页

作者：高峰姚光涛顾进广武汉科技大学计算机科学与技术学院武汉430065 武汉科技大学大数据科学与工程研究院武汉430065 智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室武汉430065 富媒体数字出版内容组织与知识服务重点实验室武汉430065

将语义数据流处理引擎与知识图谱嵌入表示学习相结合,可以有效提高实时数据流推理查询性能,但是现有的知识表示学习模型更多关注静态知识图谱嵌入,忽略了知识图谱的动态特性,导致难以应用于实时动态语义数据流推理任务。为了使知识表示... 详细信息

将语义数据流处理引擎与知识图谱嵌入表示学习相结合,可以有效提高实时数据流推理查询性能,但是现有的知识表示学习模型更多关注静态知识图谱嵌入,忽略了知识图谱的动态特性,导致难以应用于实时动态语义数据流推理任务。为了使知识表示学习模型适应知识图谱的在线更新并能够应用于语义数据流引擎,建立一种基于改进多嵌入空间的动态知识图谱嵌入模型PUKALE。针对传递闭包等复杂推理场景,提出3种嵌入空间生成算法。为了在进行增量更新时更合理地选择嵌入空间,设计2种嵌入空间选择算法。基于上述算法实现PUKALE模型,并将其嵌入数据流推理引擎CSPARQL-engine中,以实现实时语义数据流推理查询。实验结果表明,与传统的CSPARQL和KALE推理相比,PUKALE模型的推理查询时间分别约降低85%和93%,其在支持动态图谱嵌入的同时能够提升实时语义数据流推理准确率。

关键词：语义数据流数据流引擎推理知识表示学习知识图谱

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基于深度学习多尺度特征的胎儿头围测量方法

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计算机应用与软件 2023年第10期40卷 222-227,234页

作者：黄佳伟付晓薇陈芳李曦武汉科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430065 智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室湖北武汉430065 武汉科技大学校医院超声影像科湖北武汉430065 华中科技大学人工智能与自动化学院湖北武汉430074

传统医学超声胎儿头围测量方法存在效率低、测量不稳定等问题。为此,提出一种医学超声胎儿头围自动测量方法。提出一种H-Unet改进模型进行医学超声胎儿头部图像分割。该过程利用Non-local模块捕获长范围依赖关系,采用空间金字塔模块获... 详细信息

传统医学超声胎儿头围测量方法存在效率低、测量不稳定等问题。为此,提出一种医学超声胎儿头围自动测量方法。提出一种H-Unet改进模型进行医学超声胎儿头部图像分割。该过程利用Non-local模块捕获长范围依赖关系,采用空间金字塔模块获取多尺度特征信息,并提出一种改进的损失函数进行网络训练;利用边缘检测算子提取分割目标的头部轮廓;利用基于最小二乘法的椭圆拟合方法自动计算出胎儿头围值。在HC18数据集上进行测试,以头围绝对差值(A_(D))、Hausdorff距离(H_(D))、Dice系数评估该模型性能。实验结果表明:对比已有方法,该方法的上述三种指标均有提升,在胎儿头围测量上可取得满意的效果。

关键词：医学超声图像空洞卷积 H-Unet网络多尺度特征注意力机制

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基于原子特性知识增强的分子毒性预测方法

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计算机技术与发展 2024年第3期34卷 155-162页

作者：方舒言刘宇侯阿龙秦欢欢刘嵩武汉科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430072 湖北省智能信息处理与实时工业系统重点实验室湖北武汉430072 武汉科技大学医学院湖北武汉430072 湖北省职业危害识别与控制湖北省重点实验室湖北武汉430072

当前基于深度学习的化学分子毒性预测方法主要利用了分子的字符串表示,但现有的字符串表示模型忽视了分子中不同原子的特性知识,从而导致学习模型未能充分利用领域知识。针对上述问题,提出了显式引入氢原子及利用摩根指纹半径增强原子... 详细信息

当前基于深度学习的化学分子毒性预测方法主要利用了分子的字符串表示,但现有的字符串表示模型忽视了分子中不同原子的特性知识,从而导致学习模型未能充分利用领域知识。针对上述问题,提出了显式引入氢原子及利用摩根指纹半径增强原子特性知识的方法,使得毒性预测模型能够学习到化学分子中原子的特性知识。在改进的毒性预测模型中,用氢原子及原子特性知识增强的分子摩根指纹标识符序列作为输入,并在嵌入层额外引入了分子摩根指纹的半径特征。为了验证方法的有效性,对预训练后的模型在主流的毒性预测数据集Tox21上进行了微调和测试。实验结果表明,相比于现有的基于分子序列的化学分子毒性预测方法,改进的方法在多个通道上取得了最佳的AUC分数。

关键词：分子毒性预测自监督学习知识增强药物发现摩根指纹

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基于多尺度联合学习的行人重识别

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北京航空航天大学学报 2021年第3期47卷 613-622页

作者：谢彭宇徐新武汉科技大学计算机科学与技术学院武汉430065 武汉科技大学智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室武汉430065 上海交通大学电子信息与电气工程学院上海200240

现有的行人重识别方法主要关注于学习行人的局部特征来实现跨摄像机条件下的行人辨识。然而在人体部件存在运动或遮挡、背景干扰等行人数据非完备条件下,会导致行人局部辨识信息丢失概率的增加。针对这个问题,提出了一种多尺度联合学习... 详细信息

现有的行人重识别方法主要关注于学习行人的局部特征来实现跨摄像机条件下的行人辨识。然而在人体部件存在运动或遮挡、背景干扰等行人数据非完备条件下,会导致行人局部辨识信息丢失概率的增加。针对这个问题,提出了一种多尺度联合学习方法对行人辨识特征进行精细化表达。该方法包含3个分支网络,分别提取行人的粗粒度全局特征、细粒度全局特征和细粒度局部特征。其中粗粒度全局分支通过融合不同层次的语义信息来增强全局特征的丰富性;细粒度全局分支通过联合全部局部特征,在对全局特征进行细粒度描述的同时学习行人局部部件间的相关性;细粒度局部分支则通过遍历局部特征来挖掘行人非显著性的信息以增强局部特征的鲁棒性。为了验证所提方法的有效性,在Market1501、DukeMTMC-ReID和CUHK03三个公开数据集上开展了对比实验,实验结果表明:所提方法取得了最佳性能。

关键词：行人重识别多尺度联合学习多分支网络深度学习

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无锚点的遥感图像任意角度密集目标检测方法

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计算机应用 2022年第6期42卷 1965-1971页

作者：杨治佩丁胜张莉张新宇武汉科技大学计算机科学与技术学院武汉430065 智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室(武汉科技大学) 武汉430065 武汉晴川学院计算机学院武汉430204

针对基于深度学习的遥感图像目标检测方法密集目标漏检率高、分类不准确的问题,建立了一种基于深度学习的无锚点的遥感图像任意角度的密集目标检测方法。首先采用CenterNet作为基线模型,经过主干网络提取特征,并改造原有检测器结构,即... 详细信息

针对基于深度学习的遥感图像目标检测方法密集目标漏检率高、分类不准确的问题,建立了一种基于深度学习的无锚点的遥感图像任意角度的密集目标检测方法。首先采用CenterNet作为基线模型,经过主干网络提取特征,并改造原有检测器结构,即加入角度回归分支进行目标角度回归;然后提出一种基于非对称卷积的特征增强模块,并将主干网络提取到的特征图输入特征增强模块,从而增强目标的旋转不变性特征,消除由于目标的旋转、翻转带来的影响,进一步提升目标中心点、尺寸信息的回归精度。采用HourGlass-101作为主干网络时,该方法在DOTA数据集上的平均精度均值(mAP)比旋转区域候选网络(RRPN)提升了7.80个百分点,每秒处理帧数(FPS)提升了7.5;在自建数据集Ship3上,该方法的mAP比RRPN提升了8.68个百分点,FPS提升了6.5。结果表明,所提方法能获得检测精度和速度的平衡。

关键词：深度学习遥感图像目标检测非对称卷积无锚点目标检测

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移动边缘计算中能量感知的动态软实时任务卸载算法

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计算机与数字工程 2024年第10期52卷 2872-2879,2931页

作者：周治华刘静武汉科技大学计算机科学与技术学院武汉430065 智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室武汉430065

移动边缘计算可以将计算密集型任务进行卸载以提高设备的计算能力并降低能耗。然而,现存的算法无法在任务的软实时和并行依赖限制下有效进行计算卸载和资源分配以降低设备的执行代价(能耗和完成时间的加权和),因此论文提出了一种分布式... 详细信息

移动边缘计算可以将计算密集型任务进行卸载以提高设备的计算能力并降低能耗。然而,现存的算法无法在任务的软实时和并行依赖限制下有效进行计算卸载和资源分配以降低设备的执行代价(能耗和完成时间的加权和),因此论文提出了一种分布式计算卸载算法来决定任务的执行位置、CPU频率和传输功率,以降低任务执行代价。为了实现优化目标,首先将原始优化问题建模为凸优化问题,然后根据任务的截止时间预分配计算资源,最终通过分布式算法得出资源分配和计算卸载决策。实验结果表明,论文提出的算法可以有效降低任务执行代价,并且可以降低任务超时的时间。

关键词：边缘计算计算卸载软实时资源分配凸优化

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基于JavaCard的云数据确定性删除方法

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武汉大学学报（理学版） 2023年第6期69卷 719-728页

作者：任正伟陈钟凯王丽娜邓莉徐士伟童言武汉科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430065 智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室湖北武汉430065 空天信息安全与可信计算教育部重点实验室武汉大学国家网络空间安全学院湖北武汉430072 华中农业大学信息学院湖北武汉430070 华中农业大学理学院湖北武汉430070

确定性删除将外包数据的删除问题转换为密钥的安全管控和删除问题,使得留存于云服务提供商和数据使用者处的外包数据是失效、不可恢复的。但是,现有的确定性删除方案大多是在资源充裕的计算机和智能手机上设计和实现的,无法应用于资源... 详细信息

确定性删除将外包数据的删除问题转换为密钥的安全管控和删除问题,使得留存于云服务提供商和数据使用者处的外包数据是失效、不可恢复的。但是,现有的确定性删除方案大多是在资源充裕的计算机和智能手机上设计和实现的,无法应用于资源受限的嵌入式设备。本文提出了适用于JavaCard平台的云数据确定性删除方法。在该方法中,密钥的使用条件可以是时间,也可以是次数,数据属主可以根据其需要选取一种条件以实现密钥在数据使用者端的受限使用。对于这两种使用条件,数据使用者都可以将密钥及使用条件安全保存在本地,节省通信开销。当密钥使用条件满足时,JavaCard用密钥解密数据;当密钥使用条件不满足时,JavaCard安全删除密钥,并生成可公开验证的密钥删除证据。实验和对比分析表明,本文方案性能开销合理,能够实现预期目的,可以应用于嵌入式设备。

关键词：云数据确定性删除密钥管理 JavaCard

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