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基于增强对象学习和注意力网络的视频描述方法

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吉林大学学报(工学版) 2024年

作者：蔡晓东龙顺宏梁焜峻桂林电子科技大学信息与通信学院

在视频描述任务中，常见问题之一是对象描述不够具体，主要原因在于模型没有充分学习视频中的对象信息。同时，视频包含了丰富的特征信息，如对象信息、运动信息和上下文信息，这使得如何提升模型在生成描述时学习关键信息的能力是一项... 详细信息

在视频描述任务中，常见问题之一是对象描述不够具体，主要原因在于模型没有充分学习视频中的对象信息。同时，视频包含了丰富的特征信息，如对象信息、运动信息和上下文信息，这使得如何提升模型在生成描述时学习关键信息的能力是一项具有挑战性的任务。为解决上述问题，本文提出了一种基于增强对象学习和注意力网络的方法。首先，设计了一种新的增强对象学习模块，旨在充分地学习视频中的对象信息，从而实现对视频内容的准确描述。其次，构建了一种注意力网络，致力于有效地关注不同类型信息，以提升模型在生成描述时学习关键信息的能力。在MSVD和MSR-VTT数据集上的实验中，本文提出的方法生成的描述展现出了更高水平的具体性和准确性，同时在各项评价指标上均超过了目前的先进方法，有效验证了该方法的可行性。

关键词：深度学习视频描述增强对象学习注意力网络

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基于模拟法矿区贯通误差预计的可视化研究

煤炭技术 2024年第3期43卷 86-90页

作者：胡荣明庞兆峻竞霞杨彦臻魏青博西安科技大学测绘科学与技术学院西安710054

矿山测量中的贯通误差预计工作,是利用最小二乘准则与误差传播律进行误差最大限度估算,常绘制二维平面图对贯通误差的累积过程进行表达。为探讨矿区贯通误差预计工作的新方式,尝试在模拟法贯通误差预计的基础上,通过Web三维引擎进行贯... 详细信息

矿山测量中的贯通误差预计工作,是利用最小二乘准则与误差传播律进行误差最大限度估算,常绘制二维平面图对贯通误差的累积过程进行表达。为探讨矿区贯通误差预计工作的新方式,尝试在模拟法贯通误差预计的基础上,通过Web三维引擎进行贯通误差预计图的三维可视化表达。利用3D绘图协议WebGL、JavaScript以及HTML设计建模,综合实现设计坐标的随机值模拟、点位与相对误差椭圆生成、三维巷道及设计导线生成等工作,同时利用three.js库将设计信息融合进而实现人机交互。在三交一号矿井贯通工程中,针对此模型进行了可行性分析并结合Spring框架开发应用系统,结果表明:目标贯通处的误差预计大小为99.8 mm,满足贯通允许偏差,且符合并能反映出误差累积的规律和大小,通过进一步的场景渲染与系统的前后端设计,可为矿区贯通误差预计工作的开展提供Web三维服务。

关键词：贯通误差预计蒙特卡洛模拟法三维可视化矿井巷道 Web应用

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紫金山3种优势乔木细根功能性状的序级变化特征

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中南林业科技大学学报 2024年 54-63页

作者：牛莹莹袁在翔谷雨晴吴茜邹朋峻关庆伟南京林业大学生物与环境学院南京林业大学南方现代林业协同创新中心中国林业科学研究院热带林业研究所

【目的】明晰紫金山3种优势乔木细根功能性状在序级间的变化特征，为深入理解不同根序细根在地下生理生态过程中的作用提供理论依据。【方法】以紫金山3种优势乔木糙叶树、朴树和枫香为对象，采用随机区组设计设置3个20 m×20 m的样方... 详细信息

【目的】明晰紫金山3种优势乔木细根功能性状在序级间的变化特征，为深入理解不同根序细根在地下生理生态过程中的作用提供理论依据。【方法】以紫金山3种优势乔木糙叶树、朴树和枫香为对象，采用随机区组设计设置3个20 m×20 m的样方，采集优势树种的细根，分析不同树种细根直径、比根长、比表面积、根组织密度、C、N及P含量等功能性状随序级的变化特征。【结果】1）树种对细根形态性状和化学性状都有显著影响，而序级只对细根直径、比根长、比表面积、细根N、P含量和C/N有显著影响。2）随着序级升高，3种优势乔木的细根直径和C/N呈现增加趋势，比根长、比表面积、N含量和P含量整体呈现减小趋势，根组织密度和C含量随序级增加没有明显的变化规律。3）在1～5级根中，朴树的直径最小，比根长和比表面积最大；糙叶树的根组织密度最大；朴树的C含量最高；枫香的C/N最小。在1级根中，糙叶树的N含量最高，朴树的P含量最高。糙叶树和枫香的细根生物量随着序级升高而增加，朴树的1级根生物量大于2、3级根生物量。4）主成分分析表明，3种优势乔木的细根功能性状分为两个变异维度，糙叶树偏向于资源获取型，朴树偏向于自主觅食资源获取型，而枫香偏向于不同策略的权衡。【结论】细根功能性状和多维度根系策略在树种之间存在差异，表明糙叶树和朴树细根对养分的获取效率较高，枫香细根养分获取效率较低；但枫香细根的分解速率可能快于糙叶树和朴树。

关键词：功能性状细根形态化学性状优势树种细根序级

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唐国峻作品

传媒 2024年第6期 I0009-I0009页

作者：唐国峻山东工艺美术学院

中小学人工智能课程需要何种智能硬件?——现状分析与发展方向

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远程教育杂志 2024年第1期42卷 74-83页

作者：钟柏昌余峻展谢作如华南师范大学教育信息技术学院广东广州510631 温州科技高级中学浙江温州325014

深度学习代表人工智能技术的最新发展,是中小学人工智能课程的核心内容。人工智能教育硬件是中小学生学习人工智能不可或缺的工具,其发展现状和发展方向理应得到重视。首先,结合人工智能课程的核心内容和人工智能技术的发展趋势,探索了... 详细信息

深度学习代表人工智能技术的最新发展,是中小学人工智能课程的核心内容。人工智能教育硬件是中小学生学习人工智能不可或缺的工具,其发展现状和发展方向理应得到重视。首先,结合人工智能课程的核心内容和人工智能技术的发展趋势,探索了中小学人工智能课程的目标定位。然后,依据教育性、代表性、受众面和面向深度学习等原则确定了智能硬件样本,对智能硬件样本的计算资源、硬件功能、应用性能和资源服务进行分析发现,中小学人工智能教育硬件存在计算资源整体较低、应用性能重复度高、新手工具相对缺乏和学段分层不够明显等问题。基于此,提出要落实学段课程目标以构建良好硬件生态、提供在线接入服务以弥补计算资源短缺、构建共建共享平台以形成多方协同机制等举措,以期促进我国智能硬件行业和中小学人工智能课程的高质量发展。

关键词：中小学人工智能课程深度学习人工智能教育硬件现状分析开发建议

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土壤对模拟雨水径流中重金属的吸附能力探究

环境化学 2024年

作者：常艳红包峻松南雪李迎霞北京师范大学

本文系统研究了雨水集中入渗设施的土壤对模拟雨水径流中常见6种重金属的吸附过程，探究了不同浓度梯度下重金属的竞争吸附情况，分析了不同pH及不同土壤类型理化性质的差异对土壤吸附重金属的影响.在综合分析研究结果及全国各省份锌矿... 详细信息

本文系统研究了雨水集中入渗设施的土壤对模拟雨水径流中常见6种重金属的吸附过程，探究了不同浓度梯度下重金属的竞争吸附情况，分析了不同pH及不同土壤类型理化性质的差异对土壤吸附重金属的影响.在综合分析研究结果及全国各省份锌矿、铅矿及铜矿储量，全国土壤pH分布和土壤有机质含量分布的基础上，对全国各省份海绵城市建设中可能存在的重金属污染风险提出控制建议.土壤对模拟雨水径流混合溶液吸附实验结果表明，土壤对As、Cr、Cd、Pb、Cu、Zn 6种重金属的吸附在40—60 min内可达到吸附平衡.其中Pb在3 min内即可吸附完全，但土壤对Cr的吸附量很低，对As吸附率约为55%，对Cu、 Zn和Cd的吸附率均可达90%以上；在探究不同浓度梯度下多种重金属的吸附时，当溶液浓度超过60 mg·L-1后，竞争吸附现象较为明显；碱性条件下更利于土壤对Cd、Cu、Zn的吸附，酸性条件下更利于土壤对As的吸附；不同类型土壤对重金属吸附的实验结果显示，土壤有机质含量与重金属吸附量呈正相关；在对土壤pH、有机质含量和锌、铜、铅矿产资源储量五种因素可能带来的重金属风险分析中，内蒙古自治区、云南省和江西省等地区的综合指数较高，在海绵城市建设中应加强对雨水径流和集中入渗土壤中重金属浓度的监测.本研究可为我国在建设海绵城市过程中防范重金属污染风险提供参考和科学依据.

关键词：重金属土壤吸附雨水径流海绵城市

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深度学习的视网膜血管分割研究综述

计算机科学与探索 2024年

作者：汪有崧裴峻鹏李增辉王伟上海理工大学健康科学与工程学院海军军医大学中国人民解放军海军特色医学中心

视网膜眼底图像的分割结果可为糖尿病视网膜病变、青光眼和年龄相关性黄斑病等眼科疾病的诊断提供辅助。通过准确分割视网膜血管，医生能够更好地了解患者眼部状况，为诊断、治疗和评估提供有力支持。本文对近年来的基于深度学习的眼底... 详细信息

视网膜眼底图像的分割结果可为糖尿病视网膜病变、青光眼和年龄相关性黄斑病等眼科疾病的诊断提供辅助。通过准确分割视网膜血管，医生能够更好地了解患者眼部状况，为诊断、治疗和评估提供有力支持。本文对近年来的基于深度学习的眼底血管分割论文进行回顾整理，介绍了最常用于眼底血管分割的数据集，以及预处理方式，并将近期的模型算法分为单网络模型、多网络模型以及transformer模型几个大类。对每一类网络中所存在的各个模块文章都进行了介绍分析，探讨了它们的优势以及在处理眼底血管分割任务时的局限性。这些分析有助于理解不同模块的特点和适用场景。其次，本文将所检索的模型数据总结在综合表格中，通过比较不同算法模型在同一数据集上的表现，以及根据相同的评价指标获得的分数，比较各算法模型的优劣，分析分数较好算法存在优势的原因，并指出了现如今的算法所存在的缺陷，最后总结深度学习的方法在视网膜血管分割中面临的诸多挑战，指出了未来深度学习在眼底血管分割方面可侧重的发展方向。

关键词：眼底图像血管分割深度学习

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新型折板式空腹拟扁网壳的静力性能研究

空间结构 2024年第2期30卷 38-46,37页

作者：丁旭张华刚蒋沅峻贵州大学空间结构研究中心贵州贵阳550025 贵州大学贵州省结构工程重点实验室贵州贵阳550025

折板式空腹拟扁网壳是结合空腹夹层板和折板网壳的力学优势形成的一种新型结构.为了研究结构在静力作用下的力学性能,基于有限元软件ANSYS对结构的内力及变形情况进行分析.结果表明结构的整体刚度很好;结构整体承受压力作用,下弦梁主要... 详细信息

折板式空腹拟扁网壳是结合空腹夹层板和折板网壳的力学优势形成的一种新型结构.为了研究结构在静力作用下的力学性能,基于有限元软件ANSYS对结构的内力及变形情况进行分析.结果表明结构的整体刚度很好;结构整体承受压力作用,下弦梁主要承受拉力作用.对结构矢跨比和构件刚度进行参数化分析,结果表明:矢跨比是影响结构整体刚度的主要因素,矢跨比和整体刚度呈线性相关关系,建议在实际工程中矢跨比取1/5;边梁刚度和屋面板厚度变化对结构的变形和内力分布也会产生较大影响,建议边梁截面高度取结构跨度的1/40~1/55,截面宽度取边梁截面高度的1/2.5~1/1.5;脊梁、弦梁的刚度变化对结构的内力和变形影响较小,实际工程中满足构造要求即可.

关键词：折板式空腹拟扁网壳静力性能参数化分析

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面向数字货币量化交易的OAC模型研究

智能科学与技术学报 2024年

作者：许波贺一峻李祥霞广东财经大学信息学院广东省智能商务工程技术研究中心

针对数字货币量化交易中存在的问题，即大量且复杂因子以及因子状态空间维度较高，导致交易模型制定策略的准确性和风险控制能力难以兼顾，提出了一种改进的OAC模型—OAC＿LSTM＿ATT。该模型采用了LSTM和多头注意力机制来优化OAC的网络... 详细信息

针对数字货币量化交易中存在的问题，即大量且复杂因子以及因子状态空间维度较高，导致交易模型制定策略的准确性和风险控制能力难以兼顾，提出了一种改进的OAC模型—OAC＿LSTM＿ATT。该模型采用了LSTM和多头注意力机制来优化OAC的网络结构，从而提高OAC对时间序列数据的建模能力和泛化能力。通过这种融合，智能体Agent在量化交易环境中可以更加灵活和准确地做出交易决策，进一步提高交易策略的质量和效果。实验结果显示，在比特币市场中，累计收益率达到了16.36%，最大回撤率为9.08%，夏普比为0.014，波动率为13.09%。在以太坊市场中，对应的指标为16.30%、8.56%、0.014和13.42%。与PPO、LSTM＿PPO和A2C等模型相比，OAC＿LSTM＿ATT在有效性和稳定性方面具有一定优势，为量化交易策略制定提供了有价值的参考。

关键词：量化交易深度强化学习注意力机制长短期记忆网络数字货币