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并行双路径主干下全局特征融合的目标检测算法

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计算机科学与探索 2024年

作者：邱云飞辛浩辽宁工程技术大学软件学院

常规单路径架构主干经过积极的下采样，往往导致特征信息的丢失。同时，仅依靠特征金字塔简单地相加或拼接不利于浅层到深层的特征集成。针对上述问题，提出一种并行双路径主干下全局特征融合的目标检测算法。首先，采用双路径架构主干... 详细信息

常规单路径架构主干经过积极的下采样，往往导致特征信息的丢失。同时，仅依靠特征金字塔简单地相加或拼接不利于浅层到深层的特征集成。针对上述问题，提出一种并行双路径主干下全局特征融合的目标检测算法。首先，采用双路径架构主干并行地提取空间与语义信息，并通过双路径融合模块，促进特征信息间的相互补充。其次，顶部特征依次与金字塔池化多尺度池映射相加，利用注意力机制将多尺度池化特征聚集其中，进一步提高多尺度的检测性能。然后，聚集全局尺度信息，利用自注意机制将其融入不同层特征，并重复多次以构建全局特征融合的颈部网络结构，有效提升颈部网络融合全局上下文信息的能力。最后，头部采用Ghost Conv并结合通道混洗操作，维持模型性能的同时减少参数冗余。在KITTI、BDD100K和PASCAL VOC数据集上展开实验，所提算法的平均精度值相较于基线模型(YOLOv7-tiny)分别提高了3.5%、3.4%和2.7%。实验结果表明，提出的算法提升了复杂场景下的检测性能，而且对算力等资源的要求较低。

关键词：目标检测双路径主干池化注意力全局特征融合颈部网络 Ghost检测头

结合多分支纹理特征提取和注意力机制的肝脏肿瘤自动分割方法

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信息与控制 2024年

作者：邱云飞王月洋辽宁工程技术大学软件学院

针对计算机断层扫描图像中肝脏肿瘤边界模糊、类型多样、与周围组织对比度低等特点，以及现有网络对医学图像中的纹理信息利用不充分等问题，提出了一种结合多分支纹理特征提取和注意力机制的肝脏肿瘤自动分割方法。首先，设计了一个并... 详细信息

针对计算机断层扫描图像中肝脏肿瘤边界模糊、类型多样、与周围组织对比度低等特点，以及现有网络对医学图像中的纹理信息利用不充分等问题，提出了一种结合多分支纹理特征提取和注意力机制的肝脏肿瘤自动分割方法。首先，设计了一个并行卷积编码器，替换基准网络U-Net中的双卷积模块，用于提取两种不同感受野下的表层特征；接着，提出了一个纹理特征提取网络，将其搭建于U-Net的跳跃连接部分，以提取多尺度特征下肝脏肿瘤的深层纹理信息；随后，在解码阶段引入了一个带有残差路径的通道注意力模块，旨在有效捕获通道间的依赖关系，增强肝脏肿瘤分割任务相关特征。将所提方法在LiTS2017和3DIRDCADb-01肝脏肿瘤分割数据集上进行了实验论证，结果表明，所提方法在评价指标和可视化结果上均优于对比方法，对于小尺寸和边界模糊的肿瘤分割具有优势，有望为肝脏肿瘤筛检提供新的参考。

关键词：图像处理肝脏肿瘤 U-Net 并行卷积纹理特征注意力机制

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基于混合兴趣主题模型的推荐方法

辽宁工程技术大学学报（自然科学版） 2024年第2期43卷 241-247页

作者：邱云飞田丰维辽宁工程技术大学软件学院辽宁葫芦岛125105

针对跨领域项目推荐过程中用户兴趣稀疏造成的推荐冷启动问题,提出一种基于混合兴趣主题模型兴趣领域潜在狄利克雷分布(PA-LDA)的推荐方法。PA-LDA使用兴趣潜在狄利克雷分布(P-LDA)模块挖掘用户历史行为数据,生成关于目标项目中兴趣主... 详细信息

针对跨领域项目推荐过程中用户兴趣稀疏造成的推荐冷启动问题,提出一种基于混合兴趣主题模型兴趣领域潜在狄利克雷分布(PA-LDA)的推荐方法。PA-LDA使用兴趣潜在狄利克雷分布(P-LDA)模块挖掘用户历史行为数据,生成关于目标项目中兴趣主题的概率分布,综合考虑主题和项目内容词对兴趣的影响进行参数估计建模,得到用户对目标项目的兴趣评价。PA-LDA使用领域潜在狄利克雷分布(A-LDA)得到领域对项目目标的兴趣评价,混合两类兴趣评价,使用top-k方法推荐目标项目。在EdX和GCSE两组真实数据集上进行实验,验证方法的有效性和准确性。研究结果表明:PA-LDA可以有效解释用户兴趣和领域兴趣对项目推荐的作用原理,实现多维领域推荐的兴趣特征捕捉,提升推荐的适应性与准确性。

关键词：主题模型用户兴趣领域兴趣兴趣混合 top-k推荐

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一种低温度系数高阶补偿基准电压电路设计

湖南大学学报（自然科学版） 2024年第6期51卷 178-186页

作者：张涛邱云飞刘劲武汉科技大学信息科学与工程学院湖北武汉430081

基准电压对模拟系统的性能与精度有着至关重要的影响.一般的曲率补偿仅能消除与温度相关的二阶项,难以满足某些电路对高精度的要求.现有的电路存在温度系数较高的问题,亟须对更高阶进行补偿.本文提出了一种新的高阶曲率补偿方法,通过利... 详细信息

基准电压对模拟系统的性能与精度有着至关重要的影响.一般的曲率补偿仅能消除与温度相关的二阶项,难以满足某些电路对高精度的要求.现有的电路存在温度系数较高的问题,亟须对更高阶进行补偿.本文提出了一种新的高阶曲率补偿方法,通过利用CMOS晶体管亚阈值特性设计,成功实现了一种低温度系数电压基准电路.该方法首先利用两个不同温度系数的电流流过相同的亚阈值区CMOS晶体管,产生两个具有不同温度特性的栅源电压.然后,通过对这两个不同温度特性的栅源电压进行相减,产生对数电压,并与一阶补偿电压进行加权叠加,从而实现高阶补偿.为了提高电源抑制比(PSRR),该电路采用了高增益负反馈回路,避免了传统电压基准电路中放大器的使用,进一步地降低了功耗.本设计基于0.18μm CMOS工艺,在Cadence软件下完成电路设计、版图设计与仿真验证.仿真结果显示,该电路正常工作电压范围为1.6~3 V,在2 V的工作电压下,基准电压输出295 mV,在-45~125℃范围内温度系数为1.26 ppm/℃,PSRR为51.1 dB@1 kHz,最大静态电流为8.9μA.结果表明,该基准电压电路能够满足高精度集成电路系统的需求.

关键词：低温度系数亚阈值电压基准高阶曲率补偿

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结合差异增强的异源遥感影像变化检测网络

测绘科学 2024年第1期49卷 153-162页

作者：邱云飞屈照阳方立辽宁工程技术大学软件学院辽宁葫芦岛125105 中国科学院海西研究院泉州装备制造研究中心遥感信息工程实验室福建泉州362216

针对现有变化检测方法中单分支网络将原始影像直接求和造成的差异信息损失以及中小目标误检等问题,提出一种基于U-Net的结合差异增强的变化检测网络。将差分图像经过通道注意力机制学习每个通道在特征表示中的差异性,生成与通道相关的权... 详细信息

针对现有变化检测方法中单分支网络将原始影像直接求和造成的差异信息损失以及中小目标误检等问题,提出一种基于U-Net的结合差异增强的变化检测网络。将差分图像经过通道注意力机制学习每个通道在特征表示中的差异性,生成与通道相关的权重;利用这些权重与原始图像加权求和,然后将特征增强后的两期图像融合后输入网络;接着通过密集残差块加强编码器信息传递和复用;利用不同形式和尺度的卷积进一步细化检测结果。所提方法在Sardinia和Shuguang数据集中与主流方法进行对比,相较于MUNet,OA分别提升了1.27%和0.74%;F1分别提升了5.32%和1.75%。结果表明,所提方法能够充分利用差异信息,对中小目标以及边缘细节有较高的分割能力。

关键词：异源遥感影像变化检测密集残差差异增强空洞多尺度卷积

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面向矿山机电设备监测文本的命名实体识别

计算机工程与应用 2024年第11期60卷 129-138页

作者：邱云飞邢浩然于智龙张文文辽宁工程技术大学软件学院辽宁葫芦岛123105 辽宁工程技术大学工商管理学院辽宁葫芦岛123105

正确抽取矿山机电设备监测文本中的设备名称、参数标准、故障位置、故障类型等实体,可以辅助专家尽早发现异常机电设备、提升分析设备故障的效率和精度。针对矿山机电设备领域实体多为嵌套实体,且具备字符较长、上下文关联性较强等特点... 详细信息

正确抽取矿山机电设备监测文本中的设备名称、参数标准、故障位置、故障类型等实体,可以辅助专家尽早发现异常机电设备、提升分析设备故障的效率和精度。针对矿山机电设备领域实体多为嵌套实体,且具备字符较长、上下文关联性较强等特点,提出一种联合多粒度特征的实体识别方法,通过机器阅读理解框架初步确定长序列嵌套实体边界,采用融合注意力机制的BiLSTM神经网络深挖实体间上下文关联。实验结果表明,该方法对矿山机电设备监测文本中的实体具备较好的识别效果,并且提升了其他低资源场景下命名实体识别任务的效果。

关键词：矿山机电设备命名实体识别多粒度信息机器阅读理解

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联合多模态与多跨度特征的嵌套命名实体识别

计算机科学与探索 2024年第6期18卷 1613-1626页

作者：邱云飞邢浩然于智龙张文文辽宁工程技术大学软件学院辽宁葫芦岛123105 辽宁工程技术大学工商管理学院辽宁葫芦岛123105

嵌套命名实体识别(NNER)因日趋重要的现实意义成为信息抽取的研究热点。但是,由于语料资源匮乏、穷举窗口受限以及跨度特征缺失等问题,面向垂直领域的NNER研究进展缓慢且存在实体识别错误或遗漏的问题。针对上述问题,提出一种以矿物学... 详细信息

嵌套命名实体识别(NNER)因日趋重要的现实意义成为信息抽取的研究热点。但是,由于语料资源匮乏、穷举窗口受限以及跨度特征缺失等问题,面向垂直领域的NNER研究进展缓慢且存在实体识别错误或遗漏的问题。针对上述问题,提出一种以矿物学为研究背景,融合语料感知词典的垂直领域NNER模型。首先,结合点互信息、词频逆文本频率算法与注意力机制自动集成语料感知词典,同时扩展锚文本知识提升模型的训练精度。其次,从共享视角出发,设计三种多模态信息的融合策略,训练编码器学习字符、字形、词汇的扩展向量表示,通过三重积运算和切片注意力机制,筛选整合由多层感知机捕捉到的私有表征,缩小异质特征的空间差距。再次,以自底向上的层级架构确定跨度间的上下文关联,生成建议跨度集合,以双仿射机制和线性分类器获得目标跨度与相邻跨度、目标跨度内部表征、目标跨度边界等特征。最后,为目标跨度分配对应的实体类型标签。在六项数据集上的实验结果表明,相比于基线模型,提出的方法实现了显著的性能提升,能有效提升低资源场景下的NNER任务效果。

关键词：嵌套命名实体识别多模态多任务远程监督矿物学

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求解旅行商问题的GCN-Pointransformer模型

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计算机科学与探索 2024年

作者：邱云飞刘一菲于智龙金海波辽宁工程技术大学软件学院辽宁工程技术大学工商管理学院

由于Transformer模型基于全连接注意力机制，导致在求解经典旅行商问题（Traveling Salesman Problem，TSP）时，计算复杂度较高并且GPU内存使用量过大。针对此问题，提出了一种基于图卷积嵌入层和多头局部自注意力机制的GCN-Pointransf... 详细信息

由于Transformer模型基于全连接注意力机制，导致在求解经典旅行商问题（Traveling Salesman Problem，TSP）时，计算复杂度较高并且GPU内存使用量过大。针对此问题，提出了一种基于图卷积嵌入层和多头局部自注意力机制的GCN-Pointransformer模型。首先，使用图卷积嵌入方式从输入数据中进行空间特征学习，图卷积嵌入层包含多个可以提取输入数据局部特征的卷积核；其次，使用多头局部自注意力机制MHLSA（Multi Head Local Self Attention，MHLSA），删除冗余信息并提取有用的特征；此外，在编码器中使用可逆残差网络，在反向传播过程中只存储输入和输出嵌入特征对；最后，模型在解码器中增加了Pointer指针层，使用注意力权重作为概率分布，确定要访问的下一个节点。在TSP随机数据集上进行对比实验，优化间隙减少12%、GPU内存减少约11%、推理时间减少约25%，结果表明，该方法优于求解TSP的标准Transformer模型。

关键词： TSP GCN-Pointransformer MHLSA 可逆残差指针层

基于LKB1/AMPK信号通路探讨儿茶素对冠心病大鼠心功能障碍的改善作用及机制

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中国老年学杂志 2024年第12期 2961-2965页

作者：姜晓礼姜国湖薛亚楠邱云飞青岛大学附属医院青岛市海慈医院(青岛市中医医院)心血管三科青岛大学附属医院青岛市海慈医院(青岛市中医医院)检验科康复大学青岛中心医院(青岛中心医院)全科医学科青岛市第八人民医院麻醉科

目的基于肝激酶(LK)B1/腺苷酸激活蛋白激酶(AMPK)信号通路探讨儿茶素对冠心病大鼠心功能障碍的改善作用及机制。方法选取SPF级SD雄性大鼠分为空白组6只、模型组6只、药物对照组7只、儿茶素组8只。正常组、模型组只进行生理盐水灌胃，... 详细信息

目的基于肝激酶(LK)B1/腺苷酸激活蛋白激酶(AMPK)信号通路探讨儿茶素对冠心病大鼠心功能障碍的改善作用及机制。方法选取SPF级SD雄性大鼠分为空白组6只、模型组6只、药物对照组7只、儿茶素组8只。正常组、模型组只进行生理盐水灌胃，不做其他处理。药物对照组给予10 mg/kg阿托伐他汀，儿茶素组给予儿茶素50 mg/kg进行灌胃。检测各组心功能、血脂、氧化应激、心肌损伤水平及LKB1、AMPK mRNA及蛋白表达量。结果与空白组相比，模型组、药物对照组、儿茶素组左心室缩短分数(FS)、射血分数(EF)、高密度脂蛋白胆固醇(HDL-C)水平、LKB1、AMPK mRNA及蛋白表达明显降低，左心室收缩末期直径(LVSD)、左心室舒张末期直径(LVDD)、低密度脂蛋白胆固醇(LDL-C)、三酰甘油(TG)、总胆固醇(TC)、谷胱甘肽过氧化物酶(GSH)-Px、活性氧(ROS)、丙二醛(MDA)、心肌肌钙蛋白(cTnI)、肌红蛋白(Mb)水平明显升高(P<0.05)。与模型组比较，药物对照组及儿茶素组以上指标均有统计学差异(P<0.05)。与药物对照组相比，儿茶素组FS、EF、HDL-C水平、LKB1、AMPK mRNA蛋白表达明显升高，LVSD、LVDD、LDL-C、TG、TC、GSH-Px、ROS、MDA、cTnI、Mb水平明显降低(P<0.05)。结论基于LKB1/AMPK信号通路探讨儿茶素对冠心病大鼠进行干预，可明显改善心功能，明显抑制异常氧化应激状态及血脂异常，明显降低心肌细胞损伤，改善病情。

关键词：冠心病心功能障碍儿茶素肝激酶B1/腺苷酸激活蛋白激酶