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基于基因表达式编程的高架道路事故实时预测

吉林大学学报（工学版） 2024年第3期54卷 719-726页

作者：马潇驰陆建东南大学江苏省城市智能交通重点实验室南京211189 东南大学现代城市交通技术江苏高校协同创新中心南京211189 东南大学交通学院南京211189

为在城市高架道路场景下有效预测交通事故,基于上海市延安高架道路交通流和事故数据,利用附加精英基因库和灭绝机制的改进型基因表达式编程算法,提出了高架道路事故预测经验公式。通过与传统建模方法的结果进行对比,验证了经验公式的预... 详细信息

为在城市高架道路场景下有效预测交通事故,基于上海市延安高架道路交通流和事故数据,利用附加精英基因库和灭绝机制的改进型基因表达式编程算法,提出了高架道路事故预测经验公式。通过与传统建模方法的结果进行对比,验证了经验公式的预测精度和可理解性;在不进行重新训练和标定的前提下直接应用经验公式对其他高架道路的事故数据集进行预测,验证了其可移植性。结果表明:在延安高架道路数据集上,经验公式的预测性能较传统Logistics回归有较大提升,受试者工作特征曲线面积指标和F1-score指标达到与人工神经网络模型一致的水平,能正确识别74%的事故。经验公式在杭州市上塘高架道路数据集上的良好性能表明其具有基本的可移植性。综上,基因表达式编程算法针对事故风险预测问题兼顾了高精度和可理解性,并表现出可移植性,有助于建设低成本、高效率的事故预测系统。

关键词：交通运输系统工程事故预测基因表达式编程高架道路

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视觉提示学习综述

计算机学报 2024年第4期47卷 790-820页

作者：廖宁曹敏严骏驰上海交通大学人工智能教育部重点实验室苏州大学计算机科学与技术学院

近年来,随着提示学习方法在自然语言处理领域被提出,其日益受到研究人员广泛关注.它通过将各类下游任务重构成预训练任务的形式,以参数高效和数据高效的方式将大规模预训练模型应用在各类自然语言相关下游任务中.其中以GPT系列为代表的... 详细信息

近年来,随着提示学习方法在自然语言处理领域被提出,其日益受到研究人员广泛关注.它通过将各类下游任务重构成预训练任务的形式,以参数高效和数据高效的方式将大规模预训练模型应用在各类自然语言相关下游任务中.其中以GPT系列为代表的模型通过提示学习在对话生成和多模态图文理解等任务上取得了巨大的成功.然而,这类模型及方法还不能解决视觉中的稠密任务.受此启发,一些研究人员逐渐将提示学习广泛应用到视觉相关的各类任务当中,如图像识别、目标检测、图像分割、领域适应、持续学习等.由于目前还没有提示学习应用在视觉相关领域中的综述,本文将对视觉单模态领域以及视觉语言多模态领域的提示学习方法展开全面论述和分析.作为回顾,我们首先简要介绍自然语言处理领域的预训练模型,并对提示学习的基本概念、下游应用形式以及提示模板类型进行阐述和分类.其次,我们分别介绍视觉单模态领域以及视觉语言多模态领域里提示学习方法适配的预训练模型和任务.再次,我们分别介绍视觉单模态领域以及视觉语言多模态领域的提示学习方法.在自然语言处理领域,提示学习方法以继承预训练形式实现多任务统一为主要目的;与此不同,在视觉相关领域,提示学习方法侧重于面向特定下游任务进行设计.为此,我们将从方法设计上进行简单分类,然后从应用任务角度详细介绍视觉单模态提示学习和视觉语言多模态提示学习方法.最后,我们对比分析了自然语言处理领域和视觉相关领域提示学习研究的进展,并对未来研究路线给出了展望.

关键词：大规模预训练模型自然语言处理视觉单模态提示学习视觉语言多模态提示学习

多方向条状卷积与金字塔双池化的视网膜血管分割

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激光与光电子学进展 2024年

作者：孔林锋吴云贵州大学公共大数据国家重点实验室贵州大学计算机科学与技术学院

视网膜血管的自动化分割在许多眼科疾病的辅助诊断和治疗方面至关重要。针对视网膜血管分割中存在血管丢失、血管断裂和背景误分割成血管等问题，提出一种结合多方向条状卷积与金字塔双池化的视网膜血管分割方法。首先，使用四方向条状... 详细信息

视网膜血管的自动化分割在许多眼科疾病的辅助诊断和治疗方面至关重要。针对视网膜血管分割中存在血管丢失、血管断裂和背景误分割成血管等问题，提出一种结合多方向条状卷积与金字塔双池化的视网膜血管分割方法。首先，使用四方向条状卷积(Four-Direction Strip Convolution, FDSC)模块来加强血管特征提取，其中四方向是指水平、垂直、反对角线和主对角线方向。其次，引入一个金字塔双池化特征融合(Pyramid Dual Pooling Feature Fusion, PDPF2)模块，该模块通过多种尺度的平均池化和最大池化提取特征，再将得到的多尺度特征进行融合，使模型能够更全面地理解和利用局部细节和全局上下文。最后，在跳跃连接中使用通道-空间双注意力(Channel-Space Dual Attention, CSDA)模块，使模型能够更好地关注重要特征。在CHASE-DB1和DRIVE数据集上的实验结果表明，所提方法在AUC和Acc评价指标上优于现有主流分割方法，说明其对临床相关眼科疾病的辅助诊断具有一定的应用价值。

关键词：视网膜血管分割四方向条状卷积金字塔双池化通道-空间双注意力

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集装箱海铁联运补贴优化研究

交通运输系统工程与信息 2024年第1期24卷 35-45页

作者：吴云强解乔雅张戎同济大学城市交通研究院上海201804 同济大学道路与交通工程教育部重点实验室上海201804

补贴是一种被政府广泛采用且能够有效促进海铁联运发展的措施。本文研究包括3种运输方式和两个起运港的集装箱运输系统中的海铁联运协同补贴优化问题。首先,构建双层规划模型描述政府与托运人之间的博弈关系,上层模型从政府角度出发,以... 详细信息

补贴是一种被政府广泛采用且能够有效促进海铁联运发展的措施。本文研究包括3种运输方式和两个起运港的集装箱运输系统中的海铁联运协同补贴优化问题。首先,构建双层规划模型描述政府与托运人之间的博弈关系,上层模型从政府角度出发,以海铁联运运量最大为目标,确定海铁联运班列单个重箱补贴金额;下层模型基于熵最大化理论,构建能力约束型巢式Logit模型描述托运人对起运港和运输方式的选择行为。其次,通过Karush-Kuhn-Tucker条件将双层模型转化为单层模型,并利用松弛迭代算法求解。结果表明:补贴会促进海铁联运运量的增长,其增量主要来自公海联运转移的货运量,少部分来自水水联运转移;相比于不协同补贴,协同补贴不仅显著降低单箱补贴金额,还能提高海铁联运运量;货物时间价值对补贴效果产生影响,补贴具有中等时间价值货物的托运人将会获得最佳结果。

关键词：综合运输补贴双层规划模型海铁联运能力约束型巢式Logit模型

以“教育家精神”引领乡村教师走出专业发展困境

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教育科学研究 2024年第6期 13-20页

作者：吴云助安庆师范大学教师教育学院 246133

乡村教育发展是实现乡村振兴的内在动力,乡村教师的专业发展则是乡村教育发展的关键内容。当下,乡村教师专业发展正面临着专业认同不牢固、专业道德不稳定、专业知识不均衡、专业能力不完善、专业理念不先进、专业目标不明确等六个方面... 详细信息

乡村教育发展是实现乡村振兴的内在动力,乡村教师的专业发展则是乡村教育发展的关键内容。当下,乡村教师专业发展正面临着专业认同不牢固、专业道德不稳定、专业知识不均衡、专业能力不完善、专业理念不先进、专业目标不明确等六个方面的困境。教育家精神以其强大的精神内核和价值引领,为新时代教师队伍建设提供方向指引和行动指南。乡村教师可以以“心有大我、至诚报国的理想信念”来增强个体的专业认同,以“言为士则、行为世范的道德情操”来培育个体的专业道德,以“启智润心、因材施教的育人智慧”来夯实个体的专业知识,以“勤学笃行、求是创新的躬耕态度”来提升个体的专业能力,以“乐教爱生、甘于奉献的仁爱之心”来更新个体的专业理念,以“胸怀天下、以文化人的弘道追求”来确立个体的专业目标,从专业发展困境中实现突围。

关键词：乡村教师专业发展教育家精神

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时间感知的双塔型自注意力序列推荐模型

计算机科学与探索 2024年第1期18卷 175-188页

作者：余文婷吴云贵州大学公共大数据国家重点实验室贵阳550025 贵州大学计算机科学与技术学院贵阳550025

用户的偏好具有聚合性和漂移性。现有推荐算法在序列建模框架中融合了交互时间相关性的建模,取得了很大的性能改善,但它们在建模时仅考虑了交互的时间间隔,使得它们在捕捉用户偏好的时间动态方面存在局限性。首先,提出了一种新的时间感... 详细信息

用户的偏好具有聚合性和漂移性。现有推荐算法在序列建模框架中融合了交互时间相关性的建模,取得了很大的性能改善,但它们在建模时仅考虑了交互的时间间隔,使得它们在捕捉用户偏好的时间动态方面存在局限性。首先,提出了一种新的时间感知的位置嵌入方法,将时间信息与位置嵌入相结合,帮助模型学习时间层面的项目相关性。随后,在时间感知位置嵌入基础上,提出了时间感知的双塔自注意力序列推荐模型(TiDSA)。TiDSA包含项目级和特征级的自注意力模块,分别从项目和特征两个角度对用户偏好随时间变化的过程进行分析,实现了对时间、项目和特征的统一建模,并且在特征级自注意力模块,设计了多维度的自注意力权重计算方式,从特征维度、项目维度和项目与特征交叉维度充分学习特征之间的相关性。最后,TiDSA将项目级与特征级的信息相融合得到最终的用户偏好表示,并根据该表示为用户提供可靠的推荐结果。四个真实推荐数据集的实验结果表明,TiDSA的性能优于许多先进的基线模型。

关键词：时间感知序列推荐位置嵌入特征级自注意力机制双塔自注意力网络

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基于通道性能度量的神经网络结构搜索算法

控制与决策 2024年第7期39卷 2151-2160页

作者：潘杰郑学驰邹筱瑜中国矿业大学信息与控制工程学院中国矿业大学机电工程学院

卷积神经网络的表征与预测能力往往依赖结构合理性,但其主流结构均由人工设计,存在设计难度高、算力要求强、时间开销大等问题.如何让神经网络自主搜索合理结构并节约计算资源是当前的研究重点.目前,基于部分通道连接的可微分结构搜索算... 详细信息

卷积神经网络的表征与预测能力往往依赖结构合理性,但其主流结构均由人工设计,存在设计难度高、算力要求强、时间开销大等问题.如何让神经网络自主搜索合理结构并节约计算资源是当前的研究重点.目前,基于部分通道连接的可微分结构搜索算法,以其高效的显存利用率在搜索速度和分类性能上表现良好.然而,其针对通道的随机采样策略易造成重要信息丢失,当通道连接不足时性能明显下降.为此,提出一种基于通道性能度量的神经网络结构搜索算法,利用注意力机制提取通道重要性系数,并以此对通道进行排序采样.此外,考虑到预热阶段导致搜索不充分,产生较大离散化误差,在结构权重连续化的过程中设计温度正则化系数,提升权重差异.实验表明,所提算法能够在节约计算资源的基础上搜索出更优的卷积神经网络结构.

关键词：卷积神经网络可微分结构搜索通道注意力通道排序离散化误差温度正则化系数

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切向气膜孔在微型超紧凑燃烧室上的应用研究

推进技术 2024年

作者：李本驰唐豪南京航空航天大学能源与动力学院南京航空航天大学江苏省航空动力系统重点实验室

将切向气膜孔冷却结构应用于新一代微型超紧凑燃烧室壁面，通过分析切向冷却射流在微型超紧凑燃烧室工况下的流动和冷却特性，以及对燃烧室整体性能的影响，以探索切向气膜孔在超紧凑燃烧室壁面冷却上的可行性。采用热流固耦合方法并结... 详细信息

将切向气膜孔冷却结构应用于新一代微型超紧凑燃烧室壁面，通过分析切向冷却射流在微型超紧凑燃烧室工况下的流动和冷却特性，以及对燃烧室整体性能的影响，以探索切向气膜孔在超紧凑燃烧室壁面冷却上的可行性。采用热流固耦合方法并结合燃烧工况，进行了不同倾角和不同顺逆排布气膜孔的相关数值模拟研究。模拟结果显示，切向气膜孔表现出优异的冷却性能，后排绝热气膜冷却效率均超过82%。主流中的反向涡旋对与冷却射流的掺混燃烧是导致前排位置绝热气膜冷却效率低和分布均匀性差的主要原因。射流倾角对气膜冷却性能的影响较大，倾角越小，全覆盖气膜形成速度越快，绝热气膜冷却效率越高。当倾角从60°减小到30°时，形成全覆盖气膜所需的排数减少约4排，后排的绝热气膜冷却效率从82.8%增加到94.5%。引入气膜孔会对燃烧室内的流动产生影响，气膜孔的引入改善了出口截面高温气体贴近燃烧室壁面的问题，但对燃烧室出口温度分布均匀性改善作用不明显。

关键词：微型涡喷发动机超紧凑燃烧室切向射流冷却效率燃烧室性能

面向持久化键值数据库的自适应热点感知哈希索引

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计算机应用研究 2024年第1期41卷 226-230,253页

作者：王楠吴云贵州大学公共大数据国家重点实验室贵阳550025 贵州大学计算机科学与技术学院贵阳550025

针对现有键值数据库存储系统缺乏热点意识,导致系统在高度倾斜的工作负载下性能较差且不可靠,提出了一种自适应热点感知哈希索引模型,该模型基于key值摘要信息实现了一个高性能哈希表。首先,利用key的摘要信息代替key值,压缩key的存储空... 详细信息

针对现有键值数据库存储系统缺乏热点意识,导致系统在高度倾斜的工作负载下性能较差且不可靠,提出了一种自适应热点感知哈希索引模型,该模型基于key值摘要信息实现了一个高性能哈希表。首先,利用key的摘要信息代替key值,压缩key的存储空间,优化哈希表中桶的数据结构;其次,利用CPU的数据级并行技术以及CPU cache line,对哈希表的探查操作进行优化;最后,为解决摘要信息导致key值无法精准比较,需要额外磁盘I/O的问题,设计了一种自适应key值调度算法,该算法根据当前可用内存大小、哈希索引负载以及访问热点情况动态地调整key值的存储位置。在YCSB仿真数据集上进行了实验,实验表明,相较于最先进的哈希表,自适应热点感知哈希索引在相同内存使用率的情况下,将速度提升至1.2倍。

关键词：持久化键值存储自适应热点感知哈希索引