检索结果-南通市图书馆

融合递进式域适应和交叉注意力的事故检测方法

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计算机工程与应用 2024年

作者：张奇周威胡伟超于鹏程东南大学交通学院公安部道路交通安全研究中心

道路交通事故是导致财产损失、人员伤亡和交通拥堵的主要原因之一。快速准确地检测事故对于提高应急救援速度和降低人员伤亡率至关重要。近年来，基于视觉的事故检测方法成为主流，且随深度学习技术的应用取得了显著进展。然而，现有方... 详细信息

道路交通事故是导致财产损失、人员伤亡和交通拥堵的主要原因之一。快速准确地检测事故对于提高应急救援速度和降低人员伤亡率至关重要。近年来，基于视觉的事故检测方法成为主流，且随深度学习技术的应用取得了显著进展。然而，现有方法应用于国内监控场景时存在精度不高的问题，主要原因是用于模型训练的开源数据与国内监控事故视频数据间存在较大的域偏移。为了避免重新构建并标注一个大型国内监控事故数据集的繁琐性，本研究提出了一种域适应双流网络，充分利用现有开源事故数据集实现面向国内监控场景的道路事故检测。具体地，提出了一种“由粗到细”递进式域适应方法，指导模型以捕捉域不变事故外观特征。此外，构建交叉注意力融合网络实现外观特征和运动特征的关联与交互，缓解因场景差异导致的特征偏差问题。实验结果表明，所提方法在国内监控场景下取得了较高的检测性能，验证了其有效性和可靠性。本研究有望为提升人民生命安全和交通效率提供了重要的技术支持。

关键词：智能交通计算机视觉事故检测域适应双流网络

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数据驱动储能电池新材料的筛选和设计

中国科学：技术科学 2024年第4期54卷 584-600页

作者：张奇彭超薛冬峰中国科学院深圳先进技术研究院多尺度晶体材料研究中心深圳518055

数据驱动新材料产业发展是第四研究范式促进材料创新,加快材料应用的多学科多领域交叉融合的技术热点.机器学习(machine learning, ML)作为一种重要的数据驱动方法,其结合第一性原理计算在材料科学、化学、物理学和计算机等跨学科领域... 详细信息

数据驱动新材料产业发展是第四研究范式促进材料创新,加快材料应用的多学科多领域交叉融合的技术热点.机器学习(machine learning, ML)作为一种重要的数据驱动方法,其结合第一性原理计算在材料科学、化学、物理学和计算机等跨学科领域展现出巨大的优势,为储能电池新材料的快速发展带来了新的机遇.为帮助研究人员了解这一新兴领域,本文系统地详述了高通量计算筛选和ML在储能电池材料研究中的最新进展,概括和总结了目前国内外应用较为广泛的在线材料数据库,举例介绍了新数据库的多层次构建,分析了目前数据采集方面的一些难点.论文进一步介绍了ML方法在高通量计算筛选、材料性质预测、材料结构与电化学性能构效关系研究和材料设计方面的应用实例,最后分析讨论了当前ML在储能电池领域面临的一些挑战,并展望了该领域的前沿研究.

关键词： ML 储能电池高通量计算筛选

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地市级公共图书馆智慧服务用户参与意愿研究

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作者：张奇山东师范大学

学位级别：硕士

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基于模态相似性路径的统一多模态实体对齐

中文信息学报 2024年第6期 34-44页

作者：朱柏霖桂韬张奇复旦大学计算机科学技术学院

实体对齐(EA)的目标是从多个知识图谱(KG)中识别等价的实体对，并构建一个更全面、统一的知识图谱。大多数EA方法主要关注KG的结构模式，缺乏对多模态信息的探索。已有的一些多模态EA方法在这个领域做出了良好的尝试。但是，它们存在两... 详细信息

实体对齐(EA)的目标是从多个知识图谱(KG)中识别等价的实体对，并构建一个更全面、统一的知识图谱。大多数EA方法主要关注KG的结构模式，缺乏对多模态信息的探索。已有的一些多模态EA方法在这个领域做出了良好的尝试。但是，它们存在两个缺点：(1)针对不同模态信息采用复杂且不同的建模方式，导致模态建模不一致且建模低效；(2)由于EA中各模态间的异质性，模态融合效果往往不佳。为了解决这些挑战，该文提出了PathFusion,使用模态相似性路径作为信息载体，有效地合并来自不同模态的信息。在真实世界的数据集上的实验结果显示，与最先进的方法相比，PathFusion在Hits@1上提高了22.4%～28.9%,在MRR上提高了0.194～0.245,验证了PathFusion的优越性。

关键词：实体对齐知识图谱多模态学习

基于多任务学习多目标优化的稀土元素组分含量与浓度多维度软测量

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控制理论与应用 2024年第3期41卷 454-467页

作者：张水平张奇涵王碧江西理工大学信息工程学院江西赣州341000

稀土混合萃取溶液中各元素组分含量的在线软测量是优化连续萃取生产过程、确保产品高纯化的前提.现有软测量方法可独立求解单个稀土元素组分含量,但忽略了多元素组分含量间或组分含量与其它相关因素(如浓度)间的共性.本文为探索多稀土... 详细信息

稀土混合萃取溶液中各元素组分含量的在线软测量是优化连续萃取生产过程、确保产品高纯化的前提.现有软测量方法可独立求解单个稀土元素组分含量,但忽略了多元素组分含量间或组分含量与其它相关因素(如浓度)间的共性.本文为探索多稀土元素组分含量间及组分含量与浓度间的共性,将多任务学习方法用于稀土元素组分含量软测量中.首先,构建多任务深度神经网络,提高模型的泛化能力和鲁棒性.其次,提出基于多目标优化算法的稀土多元素组分含量预测方法,通过搜索Pareto最优以提升各任务的预测精度.经多组对比实验表明,该方法在多元素组分含量或多元素组分含量与浓度同时训练时性能最佳,能满足稀土元素组分含量在线检测的精确性和实时性.

关键词：稀土萃取组分含量多任务学习多目标优化机器学习深度学习帕累托

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面向共同富裕的社会保障演进:逻辑动因、实践要义与政策因应

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当代经济管理 2024年第2期46卷 16-27页

作者：李鹏张奇林武汉工程大学管理学院湖北武汉430205 武汉大学社会保障研究中心湖北武汉430072

社会保障在中国特色社会主义建设发展历程中发挥着重要作用。进入扎实推动共同富裕的新时代,社会保障既有历史性发展机遇,也担负更大使命和角色,需要根据共同富裕的实践要求,不断丰富自身理论体系、政策体系和治理体系,推动发展中国特... 详细信息

社会保障在中国特色社会主义建设发展历程中发挥着重要作用。进入扎实推动共同富裕的新时代,社会保障既有历史性发展机遇,也担负更大使命和角色,需要根据共同富裕的实践要求,不断丰富自身理论体系、政策体系和治理体系,推动发展中国特色社会保障新制度文明。文章从共同富裕目标下社会保障历史演进出发,分析了社会保障发展的逻辑动因,阐释了新时代社会保障可以积极广泛融入经济社会发展变革之中,在增长、就业、分配等环节有效协同,以及与政府、市场和社会机制深入互动的实践要义。同时,大力促进和完善社会保障的财富创造、分配协调配套与促就业、稳就业功能。最后从整体性角度提出相应政策建议。

关键词：共同富裕社会保障实践要义政策因应

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中国基层医疗服务发展对老年人健康的影响

人口学刊 2024年第2期46卷 93-107页

作者：陈卫民张奇南开大学经济学院天津300071

实现健康老龄化是我国积极应对人口老龄化的一项重要战略任务。老年人的健康状况和医疗服务需求特点决定了基层医疗服务在促进老年健康中的重要地位。基层医疗服务发展对老年人健康具有重要影响。分析评估我国基层医疗服务发展的成就和... 详细信息

实现健康老龄化是我国积极应对人口老龄化的一项重要战略任务。老年人的健康状况和医疗服务需求特点决定了基层医疗服务在促进老年健康中的重要地位。基层医疗服务发展对老年人健康具有重要影响。分析评估我国基层医疗服务发展的成就和不足,更好地发挥基层医疗服务在促进健康老龄化和建设健康中国中的作用具有重要的现实意义。本文从老年人感知的基层医疗服务可及性、服务可得性和服务适配性三个维度构建反映基层医疗服务发展水平的综合指标,利用2015年和2018年中国健康与养老追踪调查(CHARLS)数据,实证检验和分析我国基层医疗服务发展水平对老年人健康的影响及其作用机制。研究发现老年人感知的基层医疗服务发展水平越高,自评健康水平就越高,自评健康改善状况也越好,说明基层医疗服务发展对老年人健康具有积极作用,且结论具有稳健性。基层医疗服务发展会改善医疗服务便利性,降低医疗服务费用,促进老年人的医疗服务利用,降低老年人医疗服务需求未满足的程度;基层医疗服务还担负着向辖区居民开展疾病预防与控制、健康教育、居民健康档案管理、慢性病患者健康管理、老年健康与医养结合服务等初级卫生保健服务的职责,可以改善老年人健康管理水平;基层医疗服务发展能够提高老年人健康素养,有助于培养健康生活方式与行为,最大限度消除健康危险因素,从而促进老年人健康。机制检验发现医疗服务需求满足程度、健康管理状况、健康素养与行为在基层医疗服务发展影响老年人健康过程中发挥了部分中介作用。异质性分析结果表明基层医疗服务发展对老年健康的影响在不同地区、不同年龄阶段、不同收入水平和健康状况的老年群体之间存在显著差异。中西部地区和农村地区老人、中低龄老人、低收入老人和罹患慢性病的老人从基层医疗服务发展中受益更大。政府应进一步优化基层医疗资源配置,增强基层医疗服务能力,增加服务供给,在提高老年人医疗服务需求满足程度的同时提高老年人健康管理水平,提升老年人健康素养,培养健康行为方式,更好地发挥基层医疗服务促进老年人健康的作用。

关键词：基层医疗服务老年人健康医疗服务需求健康管理健康素养

带高斯核的支持向量数据描述问题的高效积极集法

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计算机应用 2024年

作者：张奇业曾心蕊北京航空航天大学数学科学学院

针对积极集法求解支持向量数据描述(SVDD)问题时，在大规模数据场景下每次迭代计算量大、效率低的问题，设计了一种带高斯核的SVDD问题的高效积极集法(ASM-SVDD)。首先，利用SVDD对偶模型约束条件特殊性，每次迭代求解一个降维的等式约... 详细信息

针对积极集法求解支持向量数据描述(SVDD)问题时，在大规模数据场景下每次迭代计算量大、效率低的问题，设计了一种带高斯核的SVDD问题的高效积极集法(ASM-SVDD)。首先，利用SVDD对偶模型约束条件特殊性，每次迭代求解一个降维的等式约束问题。其次，通过矩阵操作实现积极集的更新，每次更新计算只与当前支持向量及单个样本点有关，极大降低计算量。另外，由于ASM-SVDD算法是传统积极集法的一种变体，应用积极集法理论得到该算法的有限终止性。最后，基于仿真和真实数据集，验证ASM-SVDD算法性能。结果表明随训练轮次增加，ASM-SVDD算法可以有效提升模型性能。与求解SVDD的快速增量算法FISVDD相比，ASM-SVDD算法在典型的低维高样本数据集shuttle上训练得到的目标函数值可减小25.9%，对支持向量的识别能力可提高10.0%。同时，该算法在不同数据集上的F1分数相比FISVDD均能提高，在超大规模数据集criteo上可提高0.07%。可见，ASM-SVDD算法在可以进行异常值检测的同时，训练得到的超球体更稳定，且对测试样本的判断准确率也更高，适用于大规模数据场景下的异常值检测。

关键词：支持向量数据描述二次规划积极集法异常值检测有限终止性

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适应于弱光环境的ORB-SLAM算法

北京邮电大学学报 2024年第1期47卷 106-111页

作者：黎萍操超超电子科技大学中山学院机电工程学院中山528402 广东工业大学自动化学院广州510006

针对视觉同步定位与地图构建(SLAM)算法在弱光照或黑暗等复杂条件下定位失败和跟踪丢失等问题,提出了一种基于ORB-SLAM2算法的适合弱光环境的ORB-SLAM算法,其中应用了一种新的自适应图像增强模块,利用多尺度高斯函数提取的输入图像照度... 详细信息

针对视觉同步定位与地图构建(SLAM)算法在弱光照或黑暗等复杂条件下定位失败和跟踪丢失等问题,提出了一种基于ORB-SLAM2算法的适合弱光环境的ORB-SLAM算法,其中应用了一种新的自适应图像增强模块,利用多尺度高斯函数提取的输入图像照度分量,所设计的校正因子可根据照度分量进行动态调整,从而自适应地调整图像亮度。在公开数据集上进行了算法性能测试。结果表明,该算法能够有效地增强弱光照甚至黑暗等复杂条件下视觉图像的特征匹配,从而有效提升ORB-SLAM算法的鲁棒性。

关键词：弱光环境同步定位与地图构建图像增强多尺度高斯函数自适应校正