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基于多模态数据融合的视觉问答研究

基于多模态数据融合的视觉问答研究

作者：卢昭廷西安工业大学

学位级别：硕士

近年来,文本和图像的多模态表示学习的兴起掀起了人工智能领域的新一轮热潮,视觉问答(Visual Question Answering,VQA)作为一种新兴的人机交互方式,突显了图像与文本的深度融合。这种技术在教育、医疗、智能客服、社交媒体等领域得到广... 详细信息

近年来,文本和图像的多模态表示学习的兴起掀起了人工智能领域的新一轮热潮,视觉问答(Visual Question Answering,VQA)作为一种新兴的人机交互方式,突显了图像与文本的深度融合。这种技术在教育、医疗、智能客服、社交媒体等领域得到广泛应用,为用户提供更智能、个性化的交互体验。VQA技术的发展不仅推动了计算机视觉和自然语言处理领域的进步,还为实际应用场景中的智能问答系统提供了新的可能性。VQA系统的实现通常依赖于深度学习和神经网络等技术,通过使用大量图像和相应问题的数据对网络进行训练,让计算机获得图像的推理能力,自动回答与图像相关的自然语言问题,本文旨在基于深度学习研究视觉问答算法模型,通过减少跨模态特征之间的语义鸿沟,来提升视觉问答的模型性能。本文的主要工作和研究内容为:(1)传统的视觉问答模型中,多模态数据融合模块不能充分捕捉跨模态数据间的复杂交互,导致模型忽略深层区域的图文语义信息。针对上述问题,提出一种跨模态深度注意交互的视觉问答模型(Cross-modal Attention Interaction Network for Visual Question Answering,CAI-VQA),设计多层级协同注意增强模块,通过交叉学习与深度级联的方式充分挖掘深层网络的图文语义信息。将CAI-VQA算法在视觉问答的公开数据集VQA2.0上进行训练、测试,实验结果表明:“总体”、“是/否”、“计数”与“其他”问题类型的准确率较对比方法MMCAN分别提高了1.94%、0.13%、0.48%和0.48%,并通过验证集辅助训练模型,对于回答上述四类问题,其准确率相较于仅使用单一数据集训练模型,分别提高了0.09%、2.09%、2.2%和2.3%。(2)通过分析当前多模态模型不能充分挖掘文本序列上下文间的语义关系,导致模型推理效果不佳的问题,针对单模态表示层提出了一种基于Bi-GRU与自注意力机制的视觉问答模型。方法以MMCAN-VQA模型为基础框架,分析其网络架构并进行轻量化改进,设计了基于双向门控循环单元与自注意力网络,用于提取全局上下文语义信息与自相关信息,增强文本模态的细粒度表征。改进的网络在开放式VQA2.0数据集上进行实验比较,并进行相关内容的消融实验研究。实验结果表明:提出的算法模型明显优于对比方法,对于测试子集test-dev,“总体”、“是/否”、“计数”与“其他”问题类型的准确率较基线模型分别提升0.46%、0.32%、1.08%和1.04%。实验数据证明本章提出的算法取得最佳多模态关系推理效果,模型性能、准确率等方面优于同类别相关算法和原始算法。

关键词：视觉问答跨模态技术深度特征融合协同注意力

西南河流源区溶解性有机碳的时空分布特征与环境效应

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西南河流源区溶解性有机碳的时空分布特征与环境效应

作者：孟玥廷西安理工大学

学位级别：硕士

西南河流源区是长江、黄河、怒江、澜沧江、雅鲁藏布江等亚洲主要大河的发源地,是我国水资源的战略储备区。该区域生态单一脆弱敏感,近年来人为活动和全球变暖影响加剧,导致冰川退缩、冻土融化、径流变化显著,影响河流生态系统的稳定性... 详细信息

西南河流源区是长江、黄河、怒江、澜沧江、雅鲁藏布江等亚洲主要大河的发源地,是我国水资源的战略储备区。该区域生态单一脆弱敏感,近年来人为活动和全球变暖影响加剧,导致冰川退缩、冻土融化、径流变化显著,影响河流生态系统的稳定性。溶解有机碳是水环境中重要的生源物质,也是水体中最大的生物可利用碳库,目前水库运行和气候变化对高原河流有机碳带来的长远影响有待深入探究。本文以澜沧江和雅鲁藏布江为研究对象,基于2017年、2018年6月和11月的实测数据,综合运用光谱技术和同位素技术等方法研究有机碳的分布、来源和组分特征,揭示梯级水库建设和冻土碳输入对高原河流有机碳的影响和产生的环境效应,主要结论如下:(1)揭示了西南河流源区不同介质有机碳的时空分布格局。澜沧江自然河段DOC浓度(均值为1.69 mg/L)高于梯级水库(均值为1.57 mg/L);而梯级水库沉积物有机碳(均值为14.60 mg/g)显著高于自然河段(均值为5.70 mg/g)。雅鲁藏布江水体DOC浓度范围在1.25 mg/L～1.97mg/L;沉积物有机碳浓度范围在1.80mg/g～14.45mg/g;雅鲁藏布江有机碳相较于长江源更加老化,Δ14C范围为-315.07‰～-889.85‰(均值-587.24‰);年龄范围在 4870～17650 years BP(均值为 8078 years BP)。(2)分析了西南河流源区 DOM的光谱特征和来源。利用稳定同位素技术发现,澜沧江沉积物有机碳来源于土壤有机质、浮游植物和C3植物:从自然河段到梯级水库段藻源碳的贡献率增加了 7.6%。澜沧江DOM的谱学参数空间差异显著,通过EEM-PARAFAC在澜沧江梯级水库段识别出了不同于自然河段的组分C5;DOM光谱指数(E2/E3、SUVA254、F1、BIX和HIX)分析表明,澜沧江以陆源有机碳为主,梯级水库内源代谢活动分解有机质使河流腐殖化程度降低,表现出更高的自生源特征,这与同位素分析结果一致。雅江DOM光谱指数(E2/E3、SUVA254、FI、BIX和HIX)季节差异显著,以陆源碳贡献为主,中上游自生源程度较高而腐殖质化程度较低;下游自生源程度低而腐殖化。芳香化特征明显。雅鲁藏布江沉积物中存在老化土壤有机碳的贡献,占比为43.3%(其中冻土贡献为25%,活动层土壤有机碳贡献为18.4%)。(3)揭示了梯级水库影响下,澜沧江DOM荧光组分与温室气体的响应关系。梯级水库的累积效应改变了澜沧江DOM组分和光谱特征,DOC含量、BIX与水库特征参数存在显著线性关系。水库河段温室气体则与水温、DOM荧光组分、谱学参数关联紧密,尤其是水库河段C5组分与CO2产生有关。(4)分析了冻土有机碳释放下,雅鲁藏布江DOM组分与温室气体的潜在关系。雅鲁藏布江春季温室气体(CO2、CH4和N2O)含量高于秋季。相比于CH4和N2O,CO2与DOM的相关关系更强,尤其是C3组分与CO2显著正相关。冻土有机碳的输入使DOM更易被生物分解利用;有机碳年龄越大,DOM的自生源特征越强、腐殖化程度越低,生物可利用性越高,对高原河流CO2的产生起到了促进作用。本文研究了雅鲁藏布江和澜沧江有机碳的来源及归宿,能够弥补青藏高原河流碳循环研究的不足,同时为高原河流可持续开发、利用和保护,尤其是高原水电开发战略的实施奠定基础。

关键词：青藏高原溶解有机碳碳同位素三维荧光冻土温室气体

装置艺术在乡村公共空间中的在地性研究 ——以大畲村为例

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装置艺术在乡村公共空间中的在地性研究 ——以大畲村为例

作者：刘亮廷山东工艺美术学院

学位级别：硕士

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微悬臂梁湿度传感器的设计及响应性能研究

微悬臂梁湿度传感器的设计及响应性能研究

作者：许艺廷安徽理工大学

学位级别：硕士

小组工作介入搬迁社区留守妇女择业自我效能感研究 ——以贵州省Z镇为例

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小组工作介入搬迁社区留守妇女择业自我效能感研究 ——以贵州省Z...

作者：周亮廷贵州师范大学

学位级别：硕士

就业是民生之本,促进搬迁社区群众就业增收是贯彻落实习近平总书记重要讲话和党的二十大精神的必然要求,也是巩固脱贫攻坚成果同乡村振兴有效衔接期间的主要任务。搬迁社区的留守妇女在面对新环境的同时,也迎来了新的生活方式和就业机... 详细信息

就业是民生之本,促进搬迁社区群众就业增收是贯彻落实习近平总书记重要讲话和党的二十大精神的必然要求,也是巩固脱贫攻坚成果同乡村振兴有效衔接期间的主要任务。搬迁社区的留守妇女在面对新环境的同时,也迎来了新的生活方式和就业机会。然而,由于教育水平、技能培训、社会网络等方面的限制,她们在择业过程中往往感到力不从心。本研究以贵州省Z镇的搬迁社区留守妇女为研究对象,采用问卷调查法和非结构访谈法进行调查,发现留守妇女在择业时存在就业机会少与就业信息获取渠道不畅、家庭负担过重与就业能力偏低、传统观念与性别偏见的无形束缚等问题,同时,发现搬迁社区留守妇女的择业效能感存在显著差异,部分留守妇女择业效能感较低。认为搬迁社区留守妇女的择业效能感受教育水平、社会支持、过往经历、性别角色认知以及经济状况等影响。为提升搬迁社区留守妇女的择业自我效能感,以赋权增能理论为指导,进行了小组工作介入。结果显示,通过小组工作的支持和鼓励,留守妇女在择业过程中表现出更强的自信和决心,增强了其面对挑战和困难时的抗压能力。最后提出了包括增强教育和培训机会、构建社区支持网络、改善劳动市场准入等在内的七项政策建议,以更有效的促进留守妇女的职业发展。

关键词：留守妇女自我效能感赋权增能

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纪念许伯建先生一一〇周年诞辰翰墨选

中国书法 2024年第8期 128-139页

作者：许伯建不详

许伯建(一九一四—一九九七),名廷植,号蝉堪、阿植、补茅主人,世居重庆。先后供职于四川省银行和重庆市人民银行,一九五八年奉调任教于中学,一九六二年因病提前退休。许伯建在银行工作期间,因在《饮河诗刊》上投稿而深受潘伯鹰赏识,由... 详细信息

许伯建(一九一四—一九九七),名廷植,号蝉堪、阿植、补茅主人,世居重庆。先后供职于四川省银行和重庆市人民银行,一九五八年奉调任教于中学,一九六二年因病提前退休。许伯建在银行工作期间,因在《饮河诗刊》上投稿而深受潘伯鹰赏识,由此结为莫逆之交。一九四〇年,饮河诗社成立于重庆,经由潘伯鹰、曾履川推荐,许伯建加入饮河诗社并成为骨干。在书法上,许伯建受潘伯鹰、沈尹默影响,也因此对“二王”、褚遂良、赵孟頫书法用功很深。生前为中国书法研究社社员、中国书协会员、中国书协四川分会理事、重庆书协副主席、重庆诗词学会名誉会长、重庆文史馆特邀馆员。

关键词：许伯建翰墨周年

微塑料对农田沟渠碳氮气体排放的影响及微生物学机制研究

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微塑料对农田沟渠碳氮气体排放的影响及微生物学机制研究

作者：沈昱廷中国科学院大学(中国科学院东北地理与农业生态研究所)

学位级别：硕士

场域理论视角下小国提升国际议程设置影响力问题研究 ——以图瓦卢为例

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场域理论视角下小国提升国际议程设置影响力问题研究 ——以图瓦...

作者：韩雨廷吉林大学

学位级别：硕士

有关国际议程设置的研究多数着眼于规模大、实力强的国家或国际组织,而规模小、实力弱的国家则往往会被忽视。在全球化的时代背景下,国际社会不同行为体间的相互依赖程度加深,利益交织情况愈加复杂,诸如气候灾难、重大传染疾病、网络信... 详细信息

有关国际议程设置的研究多数着眼于规模大、实力强的国家或国际组织,而规模小、实力弱的国家则往往会被忽视。在全球化的时代背景下,国际社会不同行为体间的相互依赖程度加深,利益交织情况愈加复杂,诸如气候灾难、重大传染疾病、网络信息安全等全球性问题的出现也越发的让人们意识到,人类面临着众多共同的挑战,任何国家都难以脱离其他国家的联系而孤立发展。这种变化为在国际舞台上存在感较低的小国提供了更为广阔的活动空间,小国迎来了表达自身利益诉求、参与国际议程设置的机遇期。在此背景下,小国应当如何巧妙突破自身的局限性并采取灵活的策略方法提高自身国际议程设置的影响力,值得深入研究。场域理论为研究国际议程设置的运行逻辑提供了全新的研究视野和不同的理论方法,可以用于探讨国际社会的不同行为体如何在国际议程设置的过程中提升自己的影响力。根据场域理论,国际社会中的每个国家都处于一个由各种力量和关系构成的复杂场域之中。本文将国际议程设置中的议题界定、议题传播和议题制度化三个过程与场域理论中的资本、行为体、惯习三个关键概念相结合,构建了国际议程设置场域微观层面的要素模型、中观层面的场域交互模型和宏观层面的层次结构模型。在对理论模型进行整体、系统分析的基础上,本文分别从习性——原因层、资本——基础层和行为体——目的层三个方面提出了小国在国际议程设置的议题界定场域、议题传播场域和议题制度化场域提升本国影响力的方法对策。首先,在议题界定场域,小国应协调强化利益共识、建立议题联盟、提高国际话语权;其次,在议题传播场域,小国应积极参与国际交流、搭建联合发声新平台、营造有利的舆论环境;最后,在议题制度化场域,小国应注重联合行动参与国际制度建设、灵活选择议题推出平台、争取制度性权力。为了更直观的理解小国提升国际议程设置影响力的系统化路径,本文选取了图瓦卢在全球气候治理相关的国际议程中成功发挥重要影响力的实践经验作为分析和验证的案例。

关键词：场域理论国际议程设置影响力小国

中国象棋游戏中的智能语音识别技术研究及应用

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中国象棋游戏中的智能语音识别技术研究及应用

作者：邱扬廷重庆理工大学

学位级别：硕士

中国象棋作为中华民族传统文化的瑰宝,既益智又充满趣味,受到广大人民喜爱。智能语音识别技术作为人机交互最自然的方式之一,在智能语音助手、智能语音音响等领域得到广泛的应用。现存中国象棋游戏需要通过鼠标或触屏操作进行对局,对残... 详细信息

中国象棋作为中华民族传统文化的瑰宝,既益智又充满趣味,受到广大人民喜爱。智能语音识别技术作为人机交互最自然的方式之一,在智能语音助手、智能语音音响等领域得到广泛的应用。现存中国象棋游戏需要通过鼠标或触屏操作进行对局,对残疾人士和受伤行动不便的人存在使用上的困难。通过语音控制的方式可以解决这类问题。相较于传统语音识别方法,端到端语音识别方法更适用于语音控制应用的实现。提升端到端语音识别模型精度并部署到移动端是实现语音控制中国象棋游戏应用的关键。本文对端到端语音识别与中国象棋游戏中语音控制方法的实现进行了研究,主要研究内容如下:1)算法方面,针对端到端语音识别模型堆叠使用编码器、解码器块导致信息传递过程中被忽视和利用不足问题,提出一种结合高效通道注意力(ECA)模块的ECAformer架构,提高模型捕获块间信息的能力。针对基于CTC解码方法存在无法利用上下文信息而基于注意力解码方法存在过分关注部分信息而忽略其他位置信息的问题,提出在ECAformer架构基础上使用CTC联合注意力的注意力重打分解码方法。针对语音识别模型在特殊领域泛化性不足问题,构建了中国象棋术语指令数据集,提升模型对象棋指令的识别准确度。针对大参数模型难以部署到低资源移动设备问题,使用动态量化对模型进行压缩。2)应用方面,本文设计并开发了中国象棋游戏,在此基础上实现了语音控制算法来替代常规下棋操作。通过将上述端到端语音识别模型部署到基于Android移动端的中国象棋游戏中,实现了语音控制的中国象棋游戏应用。本文对算法和应用进行测试。在数据集AISHELL-1和aidatatang＿200zh上的实验结果表明,ECAformer能够达到4.51%和5.23%的词错率。在数据集AISHELL-1上使用注意力重打分解码方法,较仅使用CTC或注意力方法提升了0.32%和0.56%,在此基础上结合语言模型能够达到4.25%的词错率,较Transformer模型提升了0.79%。本文构建Chinese Chess数据集训练模型,提升其对术语指令的识别准确率至99.2%,使用动态量化算法压缩模型后对指令的识别准确率为98.8%。压缩后模型较原模型199MB大小降低了38.3%,仅占用76.2MB,且实时率达到0.24326较原模型提升了约25%。S3CG应用最终大小为92.2MB,真实场景对局测试结果表明,准确率能够达到95.5%。用例测试表明,S3CG应用能够实现语音控制进行中国象棋游戏对局。

关键词：中国象棋游戏语音识别语音控制端到端模型