检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机技术与发展 2022年第9期32卷 1-7页

作者：金海燕肖照林蔡磊王彬西安理工大学计算机科学与工程学院陕西西安710048 陕西省网络计算与安全技术重点实验室陕西西安710048

显著性目标检测旨在从输入图像中根据显著性特征,快速有效地提取场景中有用区域,即目标区域,其本质是一种分割任务。高质量的显著性目标检测技术可提升基于视觉感知的人工智能系统对场景的判断与理解能力。在计算机视觉领域,显著性检测... 详细信息

显著性目标检测旨在从输入图像中根据显著性特征,快速有效地提取场景中有用区域,即目标区域,其本质是一种分割任务。高质量的显著性目标检测技术可提升基于视觉感知的人工智能系统对场景的判断与理解能力。在计算机视觉领域,显著性检测目标检测是十分重要的一个分支,逐渐成为研究热点,在目标识别、图像检测、图像检索等相关行业中具有十分广阔的应用前景。传统的显著性检测方法主要针对简单场景下的单一模态数据,由于其场景信息完备性较低,进而导致对显著性目标特征的分析、提取、表达、计算等诸多环节的理论拓展性较弱,适用范围受限。该文围绕显著性目标检测理论研究,分析了国内外关于显著性目标检测理论研究的主要方向和发展现状,总结了显著性目标检测的主要应用,讨论了目前显著性目标检测理论研究的热点领域以及将来需要重点研究的问题和面临的挑战。

关键词：显著性检测视觉显著性多模态特征提取图像融合深度学习

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基于控制点特征学习的前列腺组织轮廓线提取方法

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计算机技术与发展 2023年第7期33卷 27-33页

作者：金海燕张锦王海鹏肖照林王刚陈晶张雨白志明西安理工大学计算机科学与工程学院陕西西安710048 陕西省网络计算与安全技术重点实验室陕西西安710048 海口市人民医院海南海口570208 海南大学海南海口570228

前列腺疾病检测和诊断的重要手段之一是分析核磁共振加权成像(T2 Weighted Imaging,T2WI)与弥散加权成像(Diffusion Weighted Imaging,DWI)的结果。对前列腺组织图像识别和标注的工作依赖医生经验且效率较低,大量就诊数据的高效高精度... 详细信息

前列腺疾病检测和诊断的重要手段之一是分析核磁共振加权成像(T2 Weighted Imaging,T2WI)与弥散加权成像(Diffusion Weighted Imaging,DWI)的结果。对前列腺组织图像识别和标注的工作依赖医生经验且效率较低,大量就诊数据的高效高精度处理成为该领域一大挑战。目前,在T2WI图像上提取轮廓的深度学习图像分割算法已有报道,但在DWI图像上提取前列腺组织轮廓,仍存在边缘模糊导致的轮廓线提取难题。针对该问题,提出一种前列腺轮廓控制点的深度学习检测方法。与直接检测轮廓线不同,该文提出一种U型卷积神经网络对轮廓线控制点进行特征学习,以降低由不同患者前列腺轮廓差异导致的特征歧义性问题。在大量已标注数据集上,采用监督学习方式,提出一种结合控制点概率与空间分布的加权损失函数以优化神经网络收敛速度与检测性能。在控制点高精度检测的基础上,采用曲线保凸拟合得到最终的前列腺组织轮廓线。在实验部分,采用前列腺就诊临床数据测试了所提方法的性能,并与直接检测轮廓线方法、多种经典图像分割方法进行了对比。在实验数据的测试结果表明,该方法在相似性系数指标及豪斯多夫距离指标等方面优于现有其他医学网络分割方法。此外,该方法由于仅学习轮廓控制点,因此其在小样本数据集上的学习能力显著优于直接检测轮廓线的深度学习方法。

关键词：前列腺组织弥散加权成像控制点学习 U-Net网络特征学习

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改进融合策略下透明度引导的逆光图像增强

改进融合策略下透明度引导的逆光图像增强

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2022低质图像增强前沿论坛

作者：赵明华程丹妮都双丽胡静石程石争浩西安理工大学计算机科学与工程学院西安 710048 陕西省网络计算与安全技术重点实验室西安 710048 西安理工大学计算机科学与工程学院西安 710048

针对传统的逆光图像增强算法存在的曝光正常区域与逆光区域间阈值计算复杂、分割精度不足、过度曝光以及增强不足等问题,提出一种改进融合策略下透明度引导的逆光图像增强算法.方法对逆光图像在HSV(hue,saturation,value)空间中的亮度... 详细信息

针对传统的逆光图像增强算法存在的曝光正常区域与逆光区域间阈值计算复杂、分割精度不足、过度曝光以及增强不足等问题,提出一种改进融合策略下透明度引导的逆光图像增强算法.方法对逆光图像在HSV(hue,saturation,value)空间中的亮度分量进行亮度提升和对比度增强,然后通过金字塔融合策略对改进的亮度分量进行分解和重构,恢复逆光区域的细节和颜色信息.此外,利用深度抠图网络计算透明度蒙版,对增强的逆光区域与源图像进行融合处理,维持非逆光区域亮度不变.通过改进融合策略增强的图像在透明度引导下既有效恢复了逆光区域又避免了曝光过度的问题.结果实验在多幅逆光图像上与直方图均衡算法、MSR(multi-scale Retinex)、Zero-DEC(zero-reference deep curve estimation)、AGLLNet(attention guided low-light image enhancement)和LBR(learning-based restoration)5 种方法进行了比较,在信息熵(information entropy,IE)和盲图像质量指标(blind image quality indicators,BIQI)上,比AGLLNet 分别提高了1.9％和10.2％;在自然图像质量评价(natural image quality evaluation,NIQE)方面,比Zero-DCE(zero-reference deep curve estimation)提高了3.5％.从主观评估上看,本文算法增强的图像在亮度、对比度、颜色及细节上恢复得更加自然,达到了较好的视觉效果.结论本文方法通过结合金字塔融合技术与抠图技术,解决了其他方法存在的色彩失真和曝光过度问题,具有更好的增强效果.

关键词：图像处理逆光图像增强深度抠图灰度拉伸金字塔融合

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基于有向无环图的倒排链等字长划分压缩算法

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计算机应用 2021年第3期41卷 727-732页

作者：姜琨刘征朱磊李晓星西安理工大学计算机科学与工程学院西安710048 陕西省网络计算与安全技术重点实验室(西安理工大学) 西安710048 中国人民解放军63785部队西安710043

在搜索引擎的倒排索引等字长(FWA)类型压缩算法中,倒排链的"贪心"分块划分策略和码字信息的交错存储使算法难以达到最优的压缩效果。针对上述问题,提出了一种基于有向无环图(DAG)的FWA划分压缩算法。首先,考虑到互联网网页聚... 详细信息

在搜索引擎的倒排索引等字长(FWA)类型压缩算法中,倒排链的"贪心"分块划分策略和码字信息的交错存储使算法难以达到最优的压缩效果。针对上述问题,提出了一种基于有向无环图(DAG)的FWA划分压缩算法。首先,考虑到互联网网页聚类特性带来的倒排链小数字信息,设计了一种数据区为64位分块的新型FWA压缩格式。该压缩格式通过4位的指示区将数据区划分为16种适合于连续小数字压缩的存储模式,并将倒排链每个分块的指示位和数据位分类存储,从而保证了较好的批量解压性能。其次,在新压缩格式的基础上提出一种基于DAG描述的倒排链FWA划分压缩方法——固定字对齐划分(WAP)算法。该算法利用DAG将倒排链分块划分问题归结为单源最短路径(SSSP)问题,并考虑FWA压缩格式中数据区存储模式的限制条件来确定SSSP问题的结构形式和递归定义。然后,给出了采用动态规划求解SSSP问题并形成最优划分向量的伪码和算法复杂度,并对S9、S16、S8b等传统FWA算法的原有存储模式进行了基于DAG的划分优化,把优化前后的算法的计算复杂度进行比较分析。最后,使用仿真整数序列数据和文本检索会议(TREC)GOV2网页索引数据进行压缩性能实验。实验结果表明,相较于传统FWA类型算法,基于DAG的FWA划分算法在通过批量解压和划分优化技术提升算法的压缩率和解压速度同时,对连续小数字整数序列进行压缩时能够获得比传统参照框架(FOR)类型算法更高的压缩率。

关键词：倒排索引等字长压缩算法有向无环图最优划分动态规划

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不良舆情话题在传播节点网络模型的演化规律研究

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软件 2022年第1期43卷 130-132,157页

作者：魏嵬孙雪松李林峰王晨乐西安理工大学计算机科学与工程学院陕西西安710048 陕西省网络计算与安全技术重点实验室陕西西安710048 西安理工大学国际工程学院陕西西安710048

不良网络舆情是网络时代的一种重要舆论形态,反映了公众对突发事件的情绪表达,具有很强的社会影响力,需要及时处置和正确引导。本文分析了突发事件网络舆情的演化动力和影响因素,对不同阶段的舆情传播演化规律进行研究,并同步构建了网... 详细信息

不良网络舆情是网络时代的一种重要舆论形态,反映了公众对突发事件的情绪表达,具有很强的社会影响力,需要及时处置和正确引导。本文分析了突发事件网络舆情的演化动力和影响因素,对不同阶段的舆情传播演化规律进行研究,并同步构建了网络舆情的传播模型,从而为做好舆情防控工作提供参考。

关键词：网络舆情传播节点演化规律突发事件

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基于Bi-LSTM+Attention公共安全危机识别

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计算机技术与发展 2022年第4期32卷 134-139页

作者：王志晓李卓淳闫文耀西安理工大学计算机科学与工程学院陕西西安710048 陕西省网络计算与安全技术重点实验室陕西西安710048 延安大学西安创新学院陕西西安710100

公共安全危机对社会稳定和人权构成威胁,令人担忧。社交媒体上帖子的可用性使得公共安全危机更容易被探测。然而,手动浏览和分析大量可用帖子耗时且效率低下。鉴于深度学习技术在自然语言处理方面的优势,采用深度学习技术自动识别潜在... 详细信息

公共安全危机对社会稳定和人权构成威胁,令人担忧。社交媒体上帖子的可用性使得公共安全危机更容易被探测。然而,手动浏览和分析大量可用帖子耗时且效率低下。鉴于深度学习技术在自然语言处理方面的优势,采用深度学习技术自动识别潜在的公共安全危机成为当前的迫切需求。文中以家庭暴力危机为例,将社交媒体Facebook上有关家庭暴力的英文帖子作为研究对象,通过Facebook GraphAPI获取后进行文本预处理。采用Word2vec方法构建词向量模型,使用Bi-LSTM+self-Attention(SA-BiLSTM)深度学习模型完成了家庭暴力危机识别任务,并与CNN、RNN(recurrent neural network,循环神经网络)、LSTM三个神经网络模型进行了比较。实验结果显示,CNN和LSTM模型表现明显好于RNN,与SA-BiLSTM模型表现相接近;同时,使用self-Attention机制后Bi-LSTM模型综合表现最好,F1值、召回率、准确率均最高,其中召回率和准确率超过90%。该研究成果将为使用深度学习技术自动探测公共安全危机问题提供参考和帮助。

关键词：公共安全社交媒体家庭暴力深度学习文本挖掘

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基于文本的情感分析方法论述

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数字技术与应用 2022年第12期40卷 1-3,22页

作者：魏嵬孙雪松李林峰张云翔西安理工大学计算机科学与工程学院陕西省网络计算与安全技术重点实验室中博联智库(深圳)科技有限公司

情感分类是情感计算的一部分,从文本数据中分析情绪有助于多领域的发展。本文系统的综述了文本情感分析的发展现状和新兴方向,深入梳理了文本情感分析的基于情感词典的方法、基于机器学习的方法和基于深度学习的方法,并且进行了国内外... 详细信息

情感分类是情感计算的一部分,从文本数据中分析情绪有助于多领域的发展。本文系统的综述了文本情感分析的发展现状和新兴方向,深入梳理了文本情感分析的基于情感词典的方法、基于机器学习的方法和基于深度学习的方法,并且进行了国内外研究进展的分别论述和分析。应积极推动深度学习的研究方法,结合传统方法,并深入研究文本情感多分类、细粒度情感分析以及情感强度分析是未来的研究趋势。

关键词：文本情感分析情感计算情感词典情感分类文本数据细粒度情感分析深度学习情感强度

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基于文本信息的地下排水管道缺陷分类方法

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给水排水 2025年第3期51卷 162-168页

作者：张杰张婷雨马龙叶天昊何敏杜海鹏西安理工大学计算机科学与工程学院西安710048 陕西省网络计算与安全技术重点实验室西安710048 中国电建西北勘测设计研究有限公司西安710065 西安理工大学土木建筑工程学院西安710048 西安交通大学继续教育学院西安710049

城市地下排水管网的有效维护和管理对于保障城市基础设施的正常运行至关重要。然而,现有的排水管网缺陷排查方法存在人为主观判断强、视觉分类准确度不高等问题,严重制约了智慧城市建设进程。为解决这一难题,提出一种基于管网检测文本... 详细信息

城市地下排水管网的有效维护和管理对于保障城市基础设施的正常运行至关重要。然而,现有的排水管网缺陷排查方法存在人为主观判断强、视觉分类准确度不高等问题,严重制约了智慧城市建设进程。为解决这一难题,提出一种基于管网检测文本数据分析的地下排水管道缺陷分类方法。首先针对管网检测数据中的非结构化信息进行tf-idf文本离散化处理,将文本信息转化为可量化的特征向量。然后采用决策树方法对结构化信息进行处理,实现对管道缺陷的精准分类。在不同城市实际供水管网监测数据集上进行验证,结果表明,与多种分类方法相比,所提分类方法在各项性能指标上均为最优。非结构化信息的引入显著提高了现有分类方法的准确性,为管网缺陷分类提供了一种高效可靠的解决方案,为智慧城市建设中的基础设施管理提供了有力支持。

关键词：非结构化信息文本分类决策树管网缺陷

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大数据时代高校负面网络舆情演化机理及应对机制

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数字技术与应用 2021年第12期39卷 1-4页

作者：魏嵬李林峰孙雪松王晨乐西安理工大学计算机科学与工程学院陕西省网络计算与安全技术重点实验室西安理工大学国际工程学院

网络舆情是指在互联网上传播的对社会问题的不同看法和舆论。大学生是使用网络的主力军,在对突出事件发表评论的过程中,也会伴随出现很多不真实和不理性的言论,形成负面舆情,给学校和社会造成一定的负面影响,如果处理不当,就会危害学校... 详细信息

网络舆情是指在互联网上传播的对社会问题的不同看法和舆论。大学生是使用网络的主力军,在对突出事件发表评论的过程中,也会伴随出现很多不真实和不理性的言论,形成负面舆情,给学校和社会造成一定的负面影响,如果处理不当,就会危害学校的声誉,降低公众的认可与信任。大数据环境下对高校负面网络舆情的监管及正确引导是确保社会稳定、民族和谐的重要保证。因此高校要完善网络舆情的动态监控机制,挖掘突发事件信息传播与演化的机理,制定切实可行的应对措施,有效控制网络舆情发酵,营造良好的校园风气和网络环境。

关键词：校园风气网络舆情民族和谐突发事件信息大数据时代应对机制互联网负面舆情

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基于多点交互的移动学习系统设计与实现

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中国有线电视 2023年第12期 40-44页

作者：张杰张鑫肖佳琦张文馨李睿康孟飞侯继鑫杜海鹏西安理工大学计算机科学与工程学院陕西西安710048 陕西省网络计算与安全技术重点实验室陕西西安710048 西安交通大学继续教育学院陕西西安710049 西安交通大学计算机学院陕西西安710049 南瑞集团(国网电力科学研究院)有限公司江苏南京211106

随着4G技术发展以及5G技术迅速兴起,网络通信技术已在移动终端得到深入应用,为移动学习带来新机遇,使移动学习成为移动互联网时代一种新型教育形式。移动学习不仅能够满足学习者随时随地进行学习需求,还能提高学生的学习兴趣和效率,成... 详细信息

随着4G技术发展以及5G技术迅速兴起,网络通信技术已在移动终端得到深入应用,为移动学习带来新机遇,使移动学习成为移动互联网时代一种新型教育形式。移动学习不仅能够满足学习者随时随地进行学习需求,还能提高学生的学习兴趣和效率,成为未来不可或缺的学习模式之一。研究移动学习的挑战,并提出移动学习系统的框架。该系统包含五个模块,当学生登录进行身份验证时,可以选择录制的课程或加入实时课堂,并且采用各种互动学习方法,包括文本、视频和音频。设计一个具有用户友好界面的系统,在此基础上进行实验,以评估所提出系统的有效性。实验结果表明,该系统实现所提功能,并得到满意的结果,与现有移动学习应用相比,还可以支持点播在线学习、消息通知、学分信息查询、服务咨询等功能。

关键词：移动学习多媒体交互移动安卓系统

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