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一种基于邻域注意力的扩散模型训练方法研究

计算机工程 2024年

作者：姬莉霞周洪鑫肖士杰陈允峰张晗郑州大学网络空间安全学院四川大学计算机学院河南众诚信息科技股份有限公司

生成扩散模型是一种能够学习数据生成过程的模型，它可以根据输入的高斯噪声，逐步去噪生成新的数据样本，因此被广泛应用于图像生成领域。近期，有研究发现扩散模型使用的U-Net骨干网络所提供的归纳偏置对扩散模型并不关键，因此可以利... 详细信息

生成扩散模型是一种能够学习数据生成过程的模型，它可以根据输入的高斯噪声，逐步去噪生成新的数据样本，因此被广泛应用于图像生成领域。近期，有研究发现扩散模型使用的U-Net骨干网络所提供的归纳偏置对扩散模型并不关键，因此可以利用Transformer作为骨干网络使得扩散模型能够继承其他领域的最新成果。然而，Transformer的引入又会导致模型体积过大、训练速度慢等问题。本文针对使用Transformer骨干网络的扩散模型训练速度慢、生成的图像细节性不佳的问题，提出了一种基于邻域注意力架构的扩散模型，该模型引入带有邻域注意力的Transformer骨干网络，利用邻域注意力机制的稀疏全局注意力模式，指数级扩展了扩散模型对图像的感知范围，使模型用较小的代价关注到了全局信息。通过注意力扩展层的渐进式膨胀变化，在模型训练阶段捕获到更多视觉信息，使得模型生成的图像具有更好的全局性。实验证明，这一设计提供了更好的全局一致性，使得生成的图像有较为优秀的全局细节，生成效果优于当前的SOTA模型。

关键词：扩散模型图像生成生成式模型邻域注意力 Transformer

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双休，不加班，优才直接录用……

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供需平衡视角下昆仑山北坡县域单元地表水资源开发利用潜力初探

合肥晚报

作者：周洪

春日的武汉大学校园里，浪漫樱花如约盛放。3月27日下午，“合肥千企万岗请您来”活动走进武汉大学，41家用人单位带来2000余个岗位，静待青春学子。推介会上，合肥真诚欢迎广大珞珈学子到合肥多走走、多看看，亲身体验这片创新创业热... 详细信息

春日的武汉大学校园里，浪漫樱花如约盛放。3月27日下午，“合肥千企万岗请您来”活动走进武汉大学，41家用人单位带来2000余个岗位，静待青春学子。推介会上，合肥真诚欢迎广大珞珈学子到合肥多走走、多看看，亲身体验这片创新创业热土。招聘会上，众多学子表达了到合肥发展的......

关键词：武汉大学综合税

来源： cnki报纸评论

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干旱区地理 2024年第7期47卷 1106-1115页

作者：周洪华杨玉海朱成刚方功焕中国科学院新疆生态与地理研究所荒漠与绿洲生态国家重点实验室干旱区生态安全与可持续发展重点实验室新疆乌鲁木齐830011

定量分析地表水资源开发利用潜力有助于明晰区域水资源禀赋,对区域未来水资源科学规划和可持续开发利用具有重要的指导意义。通过供需水量平衡,从地表径流量、生态需水量、地表水可利用量角度,初步探讨了昆仑山北坡县域单元的地表水资... 详细信息

定量分析地表水资源开发利用潜力有助于明晰区域水资源禀赋,对区域未来水资源科学规划和可持续开发利用具有重要的指导意义。通过供需水量平衡,从地表径流量、生态需水量、地表水可利用量角度,初步探讨了昆仑山北坡县域单元的地表水资源开发利用潜力,以期为昆仑山北坡科学规划和兵团南进布局提供水资源保障依据。结果表明:(1)昆仑山北坡河流径流2000年后呈显著增加趋势,主要河流2001—2010年年均径流量较2000年以前平均增加了23.36%,2011—2020年较2000年以前平均增加了42.89%,其中车尔臣河增幅最大,和田河增幅最小。(2)车尔臣河流域、克里雅河流域和和田河流域的生态基流量分别为4.67×10^(8)m^(3)、5.38×10^(8)m^(3)和20.26×10^(8)m^(3),天然植被生态需水量分别为4.34×10^(8)m^(3)、4.00×10^(8)m^(3)和2.62×10^(8)m^(3)。(3)昆仑山北坡各县域单元现状地表水已用水量范围为0.1×10^(8)~8.73×10^(8)m^(3),地表水资源潜力范围为-0.07×10^(8)~3.17×10^(8)m^(3),空间差异非常显著,其中水资源潜力大于2.00×10^(8)m^(3)的有墨玉县、铁门关市38团、策勒县、且末县、和田县、民丰县和洛浦县。现状区域的地表水资源调蓄能力不足,水资源利用上限偏低,虽有潜力但有水难用,未来昆仑山北坡各县域单元需制定修编更为适宜的地表水资源规划并加强基础水利工程建设,提升地表水资源利用效率,为区域高质量发展提供水资源支撑保障。

关键词：昆仑山北坡地表径流供需平衡生态需水地表水资源潜力

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春日说花神

老同志之友（下半月） 2024年第3期 40-41页

作者：周洪林不详

传说农历二月十二是百花的生日(今年农历二月十二是三月二十一日),人们称之为“花朝”,因此民间便有一个“花朝”之庆。花朝节,俗称百花生日。在我国各民族的民间传统节日中,花朝节是一个文化生活气氛浓烈的盛大节日。《熙朝乐事》记载... 详细信息

传说农历二月十二是百花的生日(今年农历二月十二是三月二十一日),人们称之为“花朝”,因此民间便有一个“花朝”之庆。花朝节,俗称百花生日。在我国各民族的民间传统节日中,花朝节是一个文化生活气氛浓烈的盛大节日。《熙朝乐事》记载说:“花朝月夕,世俗恒言,二八两月为春秋之半,胡以二月半为花朝,八月半为月夕。”而洛阳以二月初二为花朝节;东京(开封)则以二月十二为花朝节;江浙地区也向以二月十二为花朝节。

关键词：花朝节江浙地区东京(开封) 百花生日民间传统节日农历

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基于物理实验数据的回归分析

科学技术创新 2024年第4期 183-188页

作者：周洪亮江苏电子信息职业学院江苏淮安

讨论大学物理实验数据回归分析所涉及的数学运算,探讨编写程序进行线性拟合、相关分析等运算。Python是应用于机器学习、大数据和建模的语言,拥有庞大的库和专业的数据处理功能,可以进行数值运算和符号运算、作图和动画、微积分、统计... 详细信息

讨论大学物理实验数据回归分析所涉及的数学运算,探讨编写程序进行线性拟合、相关分析等运算。Python是应用于机器学习、大数据和建模的语言,拥有庞大的库和专业的数据处理功能,可以进行数值运算和符号运算、作图和动画、微积分、统计等运算。Python擅长各类回归分析,语言逻辑清晰,语句简洁,提高了计算速度和计算正确率。运用最小二乘矩阵解,SVD奇异值分解,numpy、scipy、sklearn的回归模型和梯度下降法,拟合铜——康铜热电偶的温差电动势的线性回归模型,计算铜——康铜的温差电动势的温度系数。最小二乘矩阵解析解可能因矩阵奇异而不能运用;SVD适应能力更强,计算更快速,功能也更强,对接近奇异矩阵有很好的效果;梯度下降可能不收敛或者只有局部最优解,迭代次数可能很多;sklearn回归分析功能更丰富,能适用于各类数据处理。

关键词：最小二乘法梯度下降 SVD奇异值分解线性回归

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《城市街头小店一》钢笔速写

城市发展研究 2024年第4期31卷 39-39页

作者：周洪蛟湖南涉外经济学院人文艺术学院

关键词：

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如何行使股东优先购买权

上海企业 2024年第3期 35-36页

作者：周洪波上海市恒业律师事务所

周律师:您好!我手中持有某个公司一定比例的股权。去年,一位朋友想购买我部分股权,我考虑后与他签订了股权转让协议并收取了部分钱款。今年,购买我股权的朋友要求我履行相应的工商变更登记。但是,该公司其他股东不同意,认为我侵犯了他... 详细信息

周律师:您好!我手中持有某个公司一定比例的股权。去年,一位朋友想购买我部分股权,我考虑后与他签订了股权转让协议并收取了部分钱款。今年,购买我股权的朋友要求我履行相应的工商变更登记。但是,该公司其他股东不同意,认为我侵犯了他们的优先购买权。

关键词：优先购买权工商变更登记股权转让协议律师

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ChatGPT生成与学者撰写文献摘要的对比研究——以信息资源管理领域为例

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图书情报工作 2024年第8期68卷 35-47页

作者：张强王潇冉高颖王常珏周洪安徽工程大学人文学院芜湖241000 华中师范大学信息管理学院武汉430079 安徽工程大学计算机与信息学院芜湖241000 中国科学院大学经济与管理学院北京101190 中国科学院武汉文献情报中心武汉430071

[目的/意义]探究ChatGPT生成与学者撰写的中文论文摘要之间的异同,为AI生成学术论文检测及相关研究提供借鉴。[方法/过程]首先,以信息资源管理领域为例,分别抽取图书馆学、情报学、档案学近3年各500篇高被引论文,基于获取的论文题目采用... 详细信息

[目的/意义]探究ChatGPT生成与学者撰写的中文论文摘要之间的异同,为AI生成学术论文检测及相关研究提供借鉴。[方法/过程]首先,以信息资源管理领域为例,分别抽取图书馆学、情报学、档案学近3年各500篇高被引论文,基于获取的论文题目采用Prompt方式应用ChatGPT工具生成对应的摘要文本,构建数据集合;其次,采用9种机器学习及深度学习算法对ChatGPT生成与学者撰写的摘要文本进行分类检测;最后,从文本特征、主题模型、ROUGE评测对二者的异同进行多角度分析,从而揭示二者之间的异同点。[结果/结论]基于数据集所训练的主流机器学习及深度学习算法可以有效地分辨摘要是AI生成还是学者撰写,其中BERT和ERNIE的效果最好,而机器学习算法中RF和Xgboost效果最好。ChatGPT生成的摘要字符数量、句子数量较学者撰写的要多,关键词多为模版化的转折性词语;两者的文本主题大部分相同,在“学科体系”“数字人文”等主题上存在差异;ROUGE及余弦相似度定量分析表明ChatGPT生成的摘要与学者撰写的摘要文本存在明显的“形似”而非“神似”的现象。

关键词： ChatGPT 文本分类文本特征论文摘要

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