检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程 2025年

作者：蔡江河陈飞姜凡程航王美清福州大学计算机与大数据学院北不列颠哥伦比亚大学计算机科学系福州大学数学与统计学院

颜色图像引导的深度图超分辨率(GDSR)旨在利用同一场景下高分辨率(HR)彩色图像提供的引导信息，将低分辨率(LR)深度图重建为高分辨率深度图。尽管基于空间域的学习方法可以有效提高深度图的整体重建质量，但在从低分辨率深度图进行重建... 详细信息

颜色图像引导的深度图超分辨率(GDSR)旨在利用同一场景下高分辨率(HR)彩色图像提供的引导信息，将低分辨率(LR)深度图重建为高分辨率深度图。尽管基于空间域的学习方法可以有效提高深度图的整体重建质量，但在从低分辨率深度图进行重建时，仍然面临“边缘结构模糊”的问题。为了解决该问题，提出了梯度频率引导多阶段整合的深度图重建网络（GFNet），利用颜色图像的梯度先验和频率信息来增强深度边缘结构细节的重建。首先，设计了一个梯度特征提取模块，结合了RGB图像的梯度先验知识来优化LR深度图的梯度结构。其次，设计了一个空间频率双路引导模块，将RGB图像中精确的高频成分传递到LR深度图中，从而引导深度图丢失的高频信息重建。最后，采用一种新颖的隐式神经函数来提高深度图的分辨率。实验结果表明，在8倍缩放因子的情况下，GFNet在数据集NYUv2、Middlebury以及真实场景数据集RGB-D-D上RMSE指标分别达到了2.48cm、1.62cm、2.57cm，相比于结构更复杂的模型GeoDSR，分别提升了0.14cm、0.06cm、 0.12cm，并在边缘结构细节方面优于对比方法，证明了GFNet模型的有效性。

关键词：深度图超分辨率边缘结构梯度特征频率引导隐式神经函数

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于双路特征多尺度减法的结肠息肉分割研究

引用

光电子.激光 2025年第2期36卷 216-224页

作者：熊炜张丽真杨茜孟圣哲李利荣湖北工业大学电气与电子工程学院湖北武汉430068 美国南卡罗来纳大学计算机科学与工程系南卡哥伦比亚29201

针对结肠息肉大小差异较大、边界不明确、位置分布较散的问题,提出一种基于双路特征多尺度减法的结肠息肉分割方法。主支路通过重构减法单元与注意力模型进行相邻特征图的融合,加强息肉的边界信息以及息肉特征的提取能力,同时引入可学... 详细信息

针对结肠息肉大小差异较大、边界不明确、位置分布较散的问题,提出一种基于双路特征多尺度减法的结肠息肉分割方法。主支路通过重构减法单元与注意力模型进行相邻特征图的融合,加强息肉的边界信息以及息肉特征的提取能力,同时引入可学习的视觉中心(learnable visual center,LVC)来聚合输入图像的局部角落关键区域;副支路设计多尺度提取模块与倒置残差上采样(conv-transpose upsample,CT-upsample)模块融合而成的AGG模块(aggregation,AGG)进行多尺度大小息肉提取,还原及补充更多的细节信息。提出的方法在4个公共数据集上进行了实验分析,实验结果表明该方法具有良好的息肉分割泛化性能,其中在CVC-ClinicDB数据集上,mDice和mIoU分别达到了93.28%和88.98%。

关键词：结肠息肉分割多尺度减法可学习的视觉中心(LVC) 倒置残差上采样(CT-upsample)

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于CGAL的岩石裂隙面三维重构方法研究

引用

岩石力学与工程学报 2020年第S2期39卷 3450-3463页

作者：彭守建吴斌许江施若然闫发志吴善康重庆大学煤矿灾害动力学与控制国家重点实验室重庆400044 哥伦比亚大学计算机科学系美国纽约10027

水力压裂后裂隙的几何学特征决定了裂隙岩体强度、变形行为及渗流特性。为进一步定量分析剪应力–注水压力耦合作用下砂岩裂隙面表面粗糙度、隙宽、产状和分形特征等,提出一种基于计算几何算法库(computational geometry algorithms lib... 详细信息

水力压裂后裂隙的几何学特征决定了裂隙岩体强度、变形行为及渗流特性。为进一步定量分析剪应力–注水压力耦合作用下砂岩裂隙面表面粗糙度、隙宽、产状和分形特征等,提出一种基于计算几何算法库(computational geometry algorithms library,CGAL)的裂隙面三维重构方法。结合水力压裂试验后含裂隙试件CT扫描图像的灰度分布特征,优化了其预处理方法以保证三维重构的准确性,采用Delaunay细化方法重构了试验后含裂隙试件,并用随机抽样一致算法检测试件表面,实现了自动校正倾斜、统一空间位置,最终通过裁切可单独提取裂隙面,并通过裂缝沟通体积、裂缝沟通面积和分形维数对其进行了量化表征。结果表明,基于CGAL三维重构后的裂隙模型可再现砂岩试样在剪应力–注水压力耦合作用下内部裂隙的发育特征,为岩石裂隙面几何特征的量化表征及裂隙面渗流特性数值模拟研究提供了基础。

关键词：岩石力学 CT 裂隙面三维重构计算几何算法库 Delaunay细化

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

密码学在演进中发展

引用

信息安全与技术 2010年第9期1卷 16-17页

作者： Moti Yung 美国哥伦比亚大学计算机科学系

随着互联网的迅猛发展,如今的信息技术也在不断地延伸,可以说,它就是几项技术组合在一起的一个集合体,这些技术包括计算机技术、通信技术以及基础设施、服务、移动电话等服务的提供者,所有这一切就是一个整体。

关键词：信息技术密码学

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于Dopout与ADAM优化器的改进CNN算法

引用

华中科技大学学报（自然科学版） 2018年第7期46卷 122-127页

作者：杨观赐杨静李少波胡建军贵州大学现代制造技术教育部重点实验室贵州贵阳550003 美国南卡罗莱纳州大学计算机科学与工程系美国哥伦比亚29208

在分析当前卷积神经网络模型特征提取过程中存在问题的基础上,提出了基于Dropout与ADAM优化器的改进卷积神经网络算法（MCNN-DA）.设计了二次卷积神经网络结构,通过引入基于Re LU的激活函数以避免梯度消失问题,提高收敛速度;通过在全连... 详细信息

在分析当前卷积神经网络模型特征提取过程中存在问题的基础上,提出了基于Dropout与ADAM优化器的改进卷积神经网络算法（MCNN-DA）.设计了二次卷积神经网络结构,通过引入基于Re LU的激活函数以避免梯度消失问题,提高收敛速度;通过在全连接层和输出层之间加入Dropout层解决过拟合问题,并设计了ADAM优化器的最小化交叉熵.以MNIST和HCL2000数据集为测试数据,测试分析了ADAM优化器的不同学习率对算法性能的影响,得出当学习率处于0.04~0.08时,算法具有较好的识别性能.与三种算法的实验比较结果表明：本文算法的平均识别率最高可达99.21%;对于HCL2000测试集,本文算法的平均识别率比基于支持向量机优化的极速学习机算法提高了3.98%.

关键词：卷积神经网络激活函数梯度消失 ADAM优化器梯度饱和问题

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

无线视频通信跨层资源分配及性能优化

引用

电子科技大学学报 2013年第1期42卷 63-68页

作者：张运生姚远孙世新何志海深圳信息职业技术学院软件学院深圳518172 清华大学深圳研究生院深圳518172 西北工业大学电子信息学院西安710072 电子科技大学计算机科学与工程学院成都610054 密苏里大学哥伦比亚分校电子与计算机工程系美国哥伦比亚mo65201

提出了一种联合物理-链路-应用层资源分配和性能优化方案。在资源和时延约束下,通过在物理层、链路层和应用(视频编码器)层等跨层参数自适应调整,最大化整体视频质量或尽量最小化端到端的视频失真。即在能量约束下模拟和控制视频编码的... 详细信息

提出了一种联合物理-链路-应用层资源分配和性能优化方案。在资源和时延约束下,通过在物理层、链路层和应用(视频编码器)层等跨层参数自适应调整,最大化整体视频质量或尽量最小化端到端的视频失真。即在能量约束下模拟和控制视频编码的率失真行为,分析视频数据包在链路层的排队行为,研究因时延约束违反引起的包丢失对端到端视频失真的影响。通过解析和实验证明,所提出方案能够找到在延迟约束下视频编码和无线传输之间的最优能量折衷,利用链路层的延迟作为一个系统的资源,取得了显著的性能增益。

关键词：跨层设计能量最小化队列分析资源分配无线视频通信

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

深度神经架构搜索综述

引用

计算机研究与发展 2021年第1期58卷 22-33页

作者：孟子尧谷雪梁艳春许东吴春国符号计算与知识工程教育部重点实验室(吉林大学) 长春130012 符号计算与知识工程教育部重点实验室珠海分实验室(吉林大学珠海学院) 广东珠海519041 密苏里大学哥伦比亚分校电子工程与计算机科学系美国密苏里州哥伦比亚MO65211

深度学习在图像、语音、文本等多种模态的数据任务上取得了优异的效果.然而,针对特定任务,人工设计网络需要花费大量的时间,并且需要设计者具有一定水平的专业知识和设计经验.面对如今日趋复杂的网络架构,仅依靠人工进行设计变得越来越... 详细信息

深度学习在图像、语音、文本等多种模态的数据任务上取得了优异的效果.然而,针对特定任务,人工设计网络需要花费大量的时间,并且需要设计者具有一定水平的专业知识和设计经验.面对如今日趋复杂的网络架构,仅依靠人工进行设计变得越来越复杂.基于此,借助算法自动地对神经网络进行架构的搜索成为了研究热点.神经架构搜索的方法涉及3个方面:搜索空间、搜索策略、性能评估策略.通过搜索策略在搜索空间中选择一个网络架构,借助性能评估策略对该网络架构进行评估,并将结果反馈给搜索策略指导搜索策略选择更好的网络架构,通过不断迭代得到最优的网络架构.为了更好地为读者提供一个快速了解神经网络架构搜索方法的导航地图,从搜索空间、搜索策略和性能评估策略3个方面对现有典型的神经架构搜索方法进行了梳理,总结讨论了近年来常见的架构搜索方法,并分析了各种方法的优势和不足.

关键词：深度学习神经架构搜索搜索空间搜索策略性能评估

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

机器学习在材料信息学中的应用综述

引用

材料导报 2020年第23期34卷 23100-23108页

作者：牛程程李少波胡建军但雅波曹卓李想贵州大学现代制造技术教育部重点实验室贵阳550025 贵州大学机械工程学院贵阳550025 美国南卡罗来纳大学计算机科学与工程系美国哥伦比亚29208

面对巨大的材料设计空间,基于理论研究、实验分析以及计算仿真的传统方法已经跟不上高性能新材料的发展需求。近年来,材料数据库与机器学习的结合带动了材料信息学的进步,推动了材料科学的发展。当前,运用数据驱动的机器学习算法建立材... 详细信息

面对巨大的材料设计空间,基于理论研究、实验分析以及计算仿真的传统方法已经跟不上高性能新材料的发展需求。近年来,材料数据库与机器学习的结合带动了材料信息学的进步,推动了材料科学的发展。当前,运用数据驱动的机器学习算法建立材料性能预测模型,然后将其应用于材料筛选与新材料开发的研究引起了学者们的广泛关注。利用机器学习框架搭建材料研究设计平台对材料大数据资源进行分析与预测,成为开发新型材料的重要手段。将机器学习运用于材料科学面临一系列困难,包括根据预测对象确定材料特征的计算或自动抽取,不同精度的实验与计算数据的获取与预处理;选取或者开发合适的机器学习预测模型和训练算法;估计预测效果与预测性能的可靠性;处理材料机器学习问题所独有的小数据、异构数据、非平衡数据等特性。目前研究的焦点是针对不同的材料性能,收集相关的数据集,基于物理原理构造特征表示来训练机器学习模型,并将机器学习的最新技术用于材料信息学。现阶段机器学习已经被应用于光伏、热电、半导体、有机材料等几乎所有的材料设计领域。通过采用机器学习算法训练材料性能的预测模型,并将其用于筛选现有材料数据库或者搜索新的材料,大大加快了新材料发现的过程。目前,国内外科学家借助统计推理与机器学习算法开展了一系列的研究,开发了适合预测不同材料属性的多种材料表征方法,应用了包括深度学习、贝叶斯网络等最新机器学习与人工智能方法,在多类功能材料设计领域取得了突破性的成果。本文主要介绍了机器学习方法在材料性能预测中的相关研究与应用,包括目前最常用的材料数据库资源,多种适用的机器学习算法及应用实例,以及机器学习在材料性能预测中遇到的常见问题。最后对国内外的材料信息学发展现状进行了概括,并对其未来发展进行了展望。

关键词：材料信息学材料科学材料性能机器学习大数据

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于多层级特征融合的行人重识别算法

引用

光电子．激光 2021年第8期32卷 872-878页

作者：熊炜乐玲周蕾张开李利荣湖北工业大学电气与电子工程学院湖北武汉430068 美国南卡罗来纳大学计算机科学与工程系南卡哥伦比亚29201

针对行人遮挡、姿态变化等现象造成当前行人重识别算法精度不高的问题,提出一种基于多层级特征融合的行人重识别算法。首先通过自注意力机制骨干网络ResNeSt提取图像特征中的短距离信息;其次通过多尺度金字塔卷积(pyramid convolution, ... 详细信息

针对行人遮挡、姿态变化等现象造成当前行人重识别算法精度不高的问题,提出一种基于多层级特征融合的行人重识别算法。首先通过自注意力机制骨干网络ResNeSt提取图像特征中的短距离信息;其次通过多尺度金字塔卷积(pyramid convolution, Pyconv)分支网络提取图像中长像素关联特征信息,提高模型表达能力;最后使用一种统一形式且可学习的广义均值池化(generalized mean pooling, GEM)替代传统平均池化层,达到关注不同区域特征差异性目的。测试阶段添加平均逆消极惩罚(mINP)作为新评价指标。实验结果表明,本文所提算法在多个数据集上均展现出优势,在DukeMTMC-ReID数据集上Rank-1达到了90.9%,mAP达到了89.8%。

关键词：行人重识别自注意力机制金字塔卷积广义均值池化分支网络

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于在线评论数据驱动的产品感性评价方法

引用

计算机集成制造系统 2018年第3期24卷 752-762页

作者：李少波全华凤胡建军吴永明张安思贵州大学机械工程学院贵州贵阳550025 贵州大学现代制造技术教育部重点实验室贵州贵阳550025 美国南卡罗莱纳大学计算机科学与工程系美国哥伦比亚sc29208

为了解决传统感性工学主观性过强、实时性差、数据少等问题,提出一种产品在线评论数据驱动的感性工学方法。以某电子商务平台智能手机在线评论为数据源,提出词频与评估、强度、活动3个维度相结合的TFEPA方法,并使用该方法提取在线评论... 详细信息

为了解决传统感性工学主观性过强、实时性差、数据少等问题,提出一种产品在线评论数据驱动的感性工学方法。以某电子商务平台智能手机在线评论为数据源,提出词频与评估、强度、活动3个维度相结合的TFEPA方法,并使用该方法提取在线评论中的感性词;为获得更合理的感性评价,采用面向在线评论的词聚类结合程度副词的方法计算感性评价值,再从认知心理学的角度,结合产品属性参数与用户感性意象,构建了基于BP神经网络的非线性映射模型,用于模拟用户心理评估机制。最后,评估了模型的泛化能力,验证了所提方法的可行性与有效性。

关键词：产品在线评论感性工学词频评估强度活动 BP神经网络产品设计

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：