检索结果-南通市图书馆

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

农村幼儿园教师专业心理求助意向的影响因素

陕西学前师范学院学报 2024年第5期40卷 8-14页

作者：李霞曾碧陇南师范高等专科学校学前教育学院甘肃成县742500

为了探讨农村幼儿园教师专业心理求助意向的影响因素,采用方便取样方式,在甘肃省某市选取农村幼儿园教师223名,使用基本情况调查表、简易应对方式问卷(SCSQ)、社会支持量表(SSRS)、情绪调节自我效能感量表(RESE)、寻求心理咨询帮助的行... 详细信息

为了探讨农村幼儿园教师专业心理求助意向的影响因素,采用方便取样方式,在甘肃省某市选取农村幼儿园教师223名,使用基本情况调查表、简易应对方式问卷(SCSQ)、社会支持量表(SSRS)、情绪调节自我效能感量表(RESE)、寻求心理咨询帮助的行为意向量表(ISCI)进行评估。结果显示:学历为硕士及以上水平的农村幼儿园教师在ISCI的心理和人际困扰维度得分显著高于本科和大专水平的农村幼儿园教师,学历为硕士及以上水平的农村幼儿园教师在ISCI的物质滥用困扰维度得分显著低于本科和大专水平的农村幼儿园教师,月收入在5000元以上的农村幼儿园教师在ISCI的心理和人际困扰维度得分显著高于月收入在3000~5000元和月收入小于3000元的农村幼儿园教师;消极应对、客观支持负向预测求助意向,情绪调节自我效能感正向预测求助意向。研究表明:消极应对、客观支持和情绪调节自我效能感是农村幼儿园教师专业心理求助意向的重要影响因素。

关键词：农村幼儿园教师专业心理求助意向影响因素

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于流计算和大数据平台的实时交通流预测

计算机工程与设计 2024年第2期45卷 553-561页

作者：李星辉曾碧魏鹏飞广东工业大学计算机学院广东广州510006

目前交通流预测实时性差,很难满足在线分析和预测任务的需求,基于此提出一种Flink流计算框架和大数据平台结合的实时交通流预测方法。基于流计算框架实时捕捉和预处理数据,包括采用Flink的transform算子对数据进行校验和处理,将处理后... 详细信息

目前交通流预测实时性差,很难满足在线分析和预测任务的需求,基于此提出一种Flink流计算框架和大数据平台结合的实时交通流预测方法。基于流计算框架实时捕捉和预处理数据,包括采用Flink的transform算子对数据进行校验和处理,将处理后的数据sink到大数据的HDFS文件系统,交由下一步的大数据并行框架进行分析建模与训练,实现基于流计算和大数据平台的实时交通流预测。实验结果表明,Flink能够实时捕捉和预处理交通流数据,把数据准时无误送入分布式文件系统中,在此基础上借助大数据框架下的并行分析和建模优势,在实时性数据分析与预测方面取得了较好的效果。

关键词：大数据数据并行流计算框架实时处理交通流预测分布式系统实时性分析

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于单目SLAM稀疏特征的避障方法

计算机工程与设计 2024年第6期45卷 1735-1742页

作者：江明曾碧刘建圻彭泽鑫林中文广东工业大学计算机学院广东广州510006

为在使用单目相机的低成本移动机器人上实现避障,提出一种基于现有单目SLAM系统生成的稀疏特征的可通行区域检测方法。通过使用单目SLAM生成的稀疏地标点标识障碍物,根据环境信息恢复构建三维体素地图,生成二维栅格代价地图。为解决单目... 详细信息

为在使用单目相机的低成本移动机器人上实现避障,提出一种基于现有单目SLAM系统生成的稀疏特征的可通行区域检测方法。通过使用单目SLAM生成的稀疏地标点标识障碍物,根据环境信息恢复构建三维体素地图,生成二维栅格代价地图。为解决单目SLAM中尺度不明确的问题,提出一种基于视觉-轮式编码器的尺度求解器。通过直接使用机器人已有的SLAM框架生成的地标点,在降低系统整合成本同时降低计算量。实验结果表明,在KITTI和DRE数据集上构图的耗时在10 ms~20 ms,可以很好满足在性能受限的设备上的实时避障需求。

关键词：单目视觉同步定位与地图构建代价地图可通行区域避障稀疏特征尺度恢复

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于全局特征点匹配的全局定位方法

计算机工程与应用 2023年第3期59卷 264-275页

作者：彭泽鑫曾碧刘建圻广东工业大学计算机学院广州510006

针对传统全局定位方法存在对传感器要求多、计算量大的问题,提出了一种基于全局特征点匹配的移动机器人定位方法。该方法采用普通2D雷达作为传感器,在机器人建立全局地图的过程中同步地提取全局特征点,在全局定位算法中,通过建立局部地... 详细信息

针对传统全局定位方法存在对传感器要求多、计算量大的问题,提出了一种基于全局特征点匹配的移动机器人定位方法。该方法采用普通2D雷达作为传感器,在机器人建立全局地图的过程中同步地提取全局特征点,在全局定位算法中,通过建立局部地图和提取局部地图特征点,实时将局部地图特征点和全局地图特征点进行匹配后求解全局位姿。在两个数据集上的测试,结果优于蒙特卡罗自适应定位(adaptive Monte Carlo localization,AMCL)和Cartographer的全局定位效果,运算速度更快。结果表明,与已有的方法相比,该全局定位方法能够更快地完成全局定位和有效减少计算资源的消耗。

关键词：全局定位全局特征点匹配移动机器人

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于深度学习的口语理解联合建模算法综述

软件学报 2022年第11期33卷 4192-4216页

作者：魏鹏飞曾碧汪明慧曾安广东工业大学计算机学院广东广州510006

口语理解是自然语言处理领域的研究热点之一,应用在个人助理、智能客服、人机对话、医疗等多个领域.口语理解技术指的是将机器接收到的用户输入的自然语言转换为语义表示,主要包含意图识别、槽位填充这两个子任务.现阶段,使用深度学习... 详细信息

口语理解是自然语言处理领域的研究热点之一,应用在个人助理、智能客服、人机对话、医疗等多个领域.口语理解技术指的是将机器接收到的用户输入的自然语言转换为语义表示,主要包含意图识别、槽位填充这两个子任务.现阶段,使用深度学习对口语理解中意图识别和槽位填充任务的联合建模方法已成为主流,并且获得了很好的效果.因此,对基于深度学习的口语理解联合建模算法进行总结分析具有十分重要的意义.首先介绍了深度学习技术应用到口语理解的相关工作,然后从意图识别和槽位填充的关联关系对现有的研究工作进行剖析,并对不同模型的实验结果进行了对比分析和总结,最后给出了未来的研究方向及展望.

关键词：意图识别槽位填充注意力机制胶囊网络任务对话系统深度学习

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

融合权重自适应损失和注意力的人体姿态估计

计算机工程与应用 2023年第18期59卷 145-153页

作者：江春灵曾碧姚壮泽邓斌广东工业大学计算机学院广州510006

在自底向上人体姿态估计方法中存在前景和背景样本不平衡的问题,同时高分辨率网络在特征提取和特征融合时不能有效获得通道信息和空间位置信息。针对以上问题,提出以高分辨率网络(HigherHRNet)为基础融合权重自适应和注意力的自底向上... 详细信息

在自底向上人体姿态估计方法中存在前景和背景样本不平衡的问题,同时高分辨率网络在特征提取和特征融合时不能有效获得通道信息和空间位置信息。针对以上问题,提出以高分辨率网络(HigherHRNet)为基础融合权重自适应和注意力的自底向上人体姿态估计网络WA-HRNet(weight-adaptive fusing attention HRNet)。提出权重自适应损失函数,自适应调整不同区域的损失权重,使得HigherHRNet训练时更加关注人体关键点中心区域;同时为了获取丰富的全局信息进一步定位关键点区域,提出高效全局注意力,加强关键点中心区域的表征;引入热力图分布调制,提高热力图解码关键点位置的准确性。在CrowdPose数据集以及COCO2017数据集上的实验表明,与基线HigherHRNet相比,WA-HRNet在CrowdPose测试集上AP值提升了5.8个百分点,在COCO2017测试集上AP值提升了1.8个百分点达到了72.3%,优于其他自底向上人体姿态估计主流算法。

关键词：人体姿态估计自底向上注意力高分辨率网络

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

联邦学习综述:概念、技术、应用与挑战

计算机应用 2022年第12期42卷 3651-3662页

作者：梁天恺曾碧陈光广州广电运通金融电子股份有限公司研究总院广州510006 广东工业大学计算机学院广州510006

在强调数据确权以及隐私保护的时代背景下,联邦学习作为一种新的机器学习范式,能够在不暴露各方数据的前提下达到解决数据孤岛以及隐私保护问题的目的。目前,基于联邦学习的建模方法已成为主流并且获得了很好的效果,因此对联邦学习的概... 详细信息

在强调数据确权以及隐私保护的时代背景下,联邦学习作为一种新的机器学习范式,能够在不暴露各方数据的前提下达到解决数据孤岛以及隐私保护问题的目的。目前,基于联邦学习的建模方法已成为主流并且获得了很好的效果,因此对联邦学习的概念、技术、应用和挑战进行总结与分析具有重要的意义。首先,阐述了机器学习的发展历程以及联邦学习出现的必然性,并给出联邦学习的定义与分类;其次,介绍并分析了目前业界认可的三种联邦学习方法:横向联邦学习、纵向联邦学习和联邦迁移学习;然后,针对联邦学习的隐私保护问题,归纳并总结了目前常见的隐私保护技术;此外,还对联邦学习的现有主流开源框架进行了介绍与对比,同时给出了联邦学习的应用场景;最后,展望了联邦学习所面临的挑战和未来的研究方向。

关键词：联邦学习隐私保护横向联邦学习纵向联邦学习联邦迁移学习开源框架

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

融合多特征与语义图卷积网络的摔倒检测方法

计算机工程 2023年第5期49卷 277-285,294页

作者：陈文轩曾碧郭植星广东工业大学计算机学院广州510006

摔倒事件严重影响老年人的生命健康,对摔倒行为进行检测可以降低老年人再次跌倒的风险,从而保证其生活能力以及提高生活质量。目前基于视觉的摔倒检测方法在实验数据集上能够取得较好的精度,但是无法很好地泛化到现实环境中,在实际应用... 详细信息

摔倒事件严重影响老年人的生命健康,对摔倒行为进行检测可以降低老年人再次跌倒的风险,从而保证其生活能力以及提高生活质量。目前基于视觉的摔倒检测方法在实验数据集上能够取得较好的精度,但是无法很好地泛化到现实环境中,在实际应用时往往并不符合动作判断逻辑。针对该问题,对比光流法以及基于人体姿态估计的方法,在2D人体姿态估计的基础上提出一种鲁棒的摔倒检测方法。设计一种摔倒检测优化框架,构建融合多特征与语义图卷积的检测模型,采用更贴合动作判断逻辑的训练策略对该模型进行训练,以提高摔倒检测系统在现实环境中的泛化性。在Le2i Fall Detection Dataset、UP Fall Detection Dataset和Multiple Cameras Fall Detection Dataset这3个公开数据集以及自收集数据集上进行实验,结果表明,该模型的总体检测准确率达到98.3%,基于所提优化框架与训练策略的模型配合YOLOv3和Alpha_pose实现的整体摔倒检测方法在GTX1060显卡中帧率达到约25FPS,在现实场景测试中体现出较好的鲁棒性,相较以往的基于视觉的检测方法更适合部署在实际应用环境中。

关键词：图卷积网络轻量级网络摔倒检测多特征融合语义信息训练策略

融合思维链和低秩自适应微调的方面情感三元组抽取

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

计算机工程 2024年第7期50卷 53-62页

作者：曾碧卿陈鹏飞姚勇涛华南师范大学软件学院广东佛山528225

方面情感三元组抽取(ASTE)任务是方面级情感分析的重要子任务之一,传统的监督学习方法在该任务上取得了SOTA或接近SOTA的效果。然而,随着深度神经网络的发展,生成式大型语言模型(LLM)为该任务带来了更多的可能性。目前大多数工作都是直... 详细信息

方面情感三元组抽取(ASTE)任务是方面级情感分析的重要子任务之一,传统的监督学习方法在该任务上取得了SOTA或接近SOTA的效果。然而,随着深度神经网络的发展,生成式大型语言模型(LLM)为该任务带来了更多的可能性。目前大多数工作都是直接对LLM进行微调,但是忽略了LLM的幻觉现象,导致性能下降。提出一种融合思维链技术和LLM低秩自适应(Lo RA)微调LFC方法,实现生成式的ASTE新范式,以提升任务性能。在LFC中,首先基于思维链技术,通过人工构造少量推理样本,并利用LLM生成具有推理结构的增强数据集。将增强数据集用于微调Chat GLM3-6B模型的学习。在微调过程中,采用Lo RA微调技术提高在低资源环境下适配ASTE任务的效果。实验结果表明,LFC方法相比于最优的基线模型在Res14、Lap14、Res15和Res164个数据集上的F1值分别提升8.37、12.31、11.07和8.43个百分点,该方法不仅能够准确地识别三元组,而且在一定程度上优化了LLM的幻觉现象。

关键词：方面情感三元组抽取大型语言模型低秩自适应微调思维链提示学习