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稀疏群智感知中基于Transformer的主动感知策略研究

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稀疏群智感知中基于Transformer的主动感知策略研究

作者：郝得然吉林大学

学位级别：硕士

随着移动设备的普及和5G网络的发展,移动群智感知成为了一种新的数据收集范式。作为其衍生形式,稀疏群智感知以其低成本和更实用的特点,受到了研究人员的青睐。为了在复杂的感知任务中获得更准确的数据补全与预测结果,强大而先进的深度... 详细信息

随着移动设备的普及和5G网络的发展,移动群智感知成为了一种新的数据收集范式。作为其衍生形式,稀疏群智感知以其低成本和更实用的特点,受到了研究人员的青睐。为了在复杂的感知任务中获得更准确的数据补全与预测结果,强大而先进的深度学习模型,例如Transformer,开始被用于稀疏群智感知中的数据推断与预测中。然而,构建高精度的深度学习模型往往需要大量的训练数据。在有限的感知成本下,目前大多数工作通常随机地选择时空区域来感知训练数据,这不仅忽略了时空区域的重要性,而且可能导致感知数据分布不平衡,影响模型的训练。因此,基于Transformer本身的架构,本文提出了一种主动感知方法,用来在稀疏群智感知中主动地收集更高质量的训练数据,提高Transformer的性能。为了收集更高质量的训练数据,如何在完整的感知地图中挑选部分时空区域进行感知是亟待解决的问题。一般来说,对于稀疏群智感知中的数据推断与预测,不同的时空区域往往有着不同的重要性。例如,某些主干道高峰期时间段的车流量往往是所有街区的车流量的最大值。为了评估不同时空区域的重要性,受到主动学习的启发,考虑到不同因素的影响,本文设计了一种时空区域重要性评估指标。首先,本文聚焦于时空数据的相关性,考虑到不同时空区域的相似性,本文引入主动学习领域中的代表性概念到稀疏群智感知中,同时阐述了评估时空区域代表性的方法,保证所选感知区域能够尽可能多地代表完整感知地图中的感知区域。其次,不同时空区域的数据对深度学习模型的信息量存在差异。为了帮助模型获得更多的信息,本文从模型本身入手,针对Transformer模型及其变体的自注意力机制,提出了一种时空区域信息量的评估方式。最后,通过有效组织两种评估指标,本文提出了一种同时考虑时空区域代表性与时空区域信息量时空区域主动感知算法,在有限的感知成本下,主动地选择更重要的时空区域,提高模型的性能。在三个来自真实世界的数据集上,本文采用两个典型的城市传感任务来评估所提出的方法的性能。首先,本文对比了四种经典的数据补全算法,实验结果充分证明了主动感知方法的优越性。其次,为了排除模型本身性能的影响,本文对比了其他两种常见的感知方法。实验结果表明,在三个不同的数据集上,使用本文所提出的方法感知训练数据,最终模型的补全结果表现出更低的误差。最后,本文进行了消融实验来验证三种评估指标的有效性,同时讨论了算法系数对于主动感知方法的影响。总体而言,这些实验结果为本文提出的方法的可行性和优越性提供了有力支持。

关键词：稀疏群智感知主动学习自注意力机制 Transformer

基于绿色发展的农村人居环境整治专项审计研究 ——以Y县为例

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基于绿色发展的农村人居环境整治专项审计研究 ——以Y县为例

作者：刘得钰哈尔滨商业大学

学位级别：硕士

农村人居环境整治事关我国生态文明建设及民生建设,是实施乡村振兴战略的重点任务,党和国家高度重视,中央以及各省市也相继出台一系列政策,保障农村人居环境能得到真正改善。国家审计是国家治理的重要组成部分与保障,也是党和国家监督... 详细信息

农村人居环境整治事关我国生态文明建设及民生建设,是实施乡村振兴战略的重点任务,党和国家高度重视,中央以及各省市也相继出台一系列政策,保障农村人居环境能得到真正改善。国家审计是国家治理的重要组成部分与保障,也是党和国家监督体系的重要组成,各级审计机关对农村人居环境整治工作组织开展了专项审计、政策落实跟踪审计,对推进落实农村人居环境改善与提升发挥积极作用。“十四五”时期我国针对农村人居环境整治工作提出更高要求,进行重点专项规划,践行“绿水青山就是金山银山”理念,实现绿色高质量发展,从全面推开向整体提升迈进,从探索建立机制向促进长治长效深化;“二十大”强调推动绿色发展,促进人与自然和谐共生。所以农村人居环境整治需结合生态文明等思想,深入推进农村环境污染防治,形成绿色高质量发展格局。因而新时期农村人居环境整治领域需要国家审计进一步发挥监督与治理评价作用,关注农村人居环境治理方式创新和治理能力提升的新要求以及农村人居环境整治的主要任务,基于绿色发展角度对农村人居环境整治专项审计进行研究,不仅可以丰富相关领域理论成果,还有利于国家审计发挥重要职能,保障农村地区实现绿色高质量发展,全面实现乡村振兴。论文借鉴“两山”理论、国家治理理论、公共受托责任理论等最新研究成果以及我国环境污染防治、生态文明建设等实践经验,以绿色发展为导向对农村人居环境整治专项审计进行研究,围绕农村人居环境整治主要任务及治理能力,探究新的审计目标如促进完善农村人居环境整治科学统筹规划、长效管护机制为导向促进领导干部管理能力提升等,并根据目标确定并提升审计重点内容如关注项目技术创新、把脉农村人居环境整治长效管护机制的运行等,同时创新审计方法。在理论分析基础上,选择农村人居环境整治行动成果显著的Y县,对农村人居环境整治专项审计具体案例展开分析,揭示审计内容范围、审计指标利用以及审计结果披露等方面存在的问题。最后,提出基于绿色发展的农村人居环境整治理念提高审计治理能力、确定绿色发展的专项审计工作重点、利用大数据技术为专项审计赋能、强化对审计成果运用等对策建议。论文从绿色发展视角出发,把握农村人居环境整治专项审计问题,深层次的分析问题产生原因并提出相关改善建议,同时提出农村人居环境整治专项审计的整体保障措施,从而为审计的实施提供了新思路,通过审计的方式促进农村人居环境整治政策落实、完善各项整治配套措施,充分发挥国家审计促进绿色持续发展以及提高政府治理能力的重大作用。

关键词：专项审计农村人居环境整治绿色发展乡村振兴

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基于精益生产的F公司生产线优化研究

基于精益生产的F公司生产线优化研究

作者：马得珲中北大学

学位级别：硕士

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基于深度学习的防护装备检测算法研究

基于深度学习的防护装备检测算法研究

作者：姚得旭齐鲁工业大学

学位级别：硕士

目标检测是计算机视觉领域的一个重要研究方向,随着深度学习技术的迅速发展和卷积神经网络(CNN)的广泛应用,目标检测在自动驾驶、安全监控、医疗诊断等诸多领域呈现出巨大的应用潜力。在施工现场的防护装备检测方面,研究者们提出了多种... 详细信息

目标检测是计算机视觉领域的一个重要研究方向,随着深度学习技术的迅速发展和卷积神经网络(CNN)的广泛应用,目标检测在自动驾驶、安全监控、医疗诊断等诸多领域呈现出巨大的应用潜力。在施工现场的防护装备检测方面,研究者们提出了多种高效的目标检测算法,这些算法不仅为安全生产提供了有力的技术支持,而且在实际应用中取得了显著成效,为有效防范生产事故、保障工人安全做出了重要贡献。尽管深度学习技术在目标检测方面显著提升了检测效率,但在复杂施工场景和恶劣天气条件下,常见的遮挡、目标形变、复杂背景、光照条件以及天气状况变化等因素会导致防护装备的检测精度下降,容易出现漏检和误检等问题。为了解决复杂施工场景和恶劣天气条件下的防护装备检测难题,本文把安全帽作为防护装备检测的主要研究对象,通过对基于深度学习的目标检测算法进行研究,对YOLOv5算法进行针对性的改进,旨在提升实际应用场景中的防护装备检测性能。同时,通过安全帽检测技术的优化与完善,为防护服、防护面罩等防护装备的检测性能提升提供有价值的参考。本文的主要研究内容和贡献如下:(1)针对复杂施工场景中,安全帽检测性能易受遮挡、光照变化、目标形变等因素影响的问题,本文提出了一种基于YOLOv5的改进目标检测算法:DMO-YOLOv5。该算法首先对YOLOv5的检测尺度进行改进,通过增加检测尺度,使算法提高对更小目标的特征提取能力。然后,添加多光谱通道注意力(MSCA)机制,动态调整特征通道的权重,以增强算法对目标的特征学习,同时解决全局平均池化(GAP)导致的信息丢失问题。最后对激活函数、边界框回归损失函数和后处理方法进行了改进。采用Mish激活函数来提高算法的泛化能力,并解决Leaky Re LU激活函数导致的梯度爆炸问题;采用CIo U损失函数来提高边界框回归的精度,同时加速预测框的收敛速度;采用DIo UNMS作为后处理方法,提高对被遮挡目标预测框的滤波能力。最终,经过实验验证,改进后的检测算法在检测性能上优于其它几种著名算法。(2)针对恶劣天气条件下,能见度低、图像模糊、光照不均等因素严重影响安全帽检测性能的问题,本文提出了一种基于YOLOv5的改进的目标检测算法:RDC-YOLOv5。首先,该算法在检测前设置恢复网络来增强图像中的特征细节信息,增强网络对模糊背景下特征细节信息的学习,缓解因图像质量下降引起的检测难题。其次,增加检测尺度,提高对更小目标以及模糊边缘特征信息的提取能力。最后,设置跨层连接机制,进一步放大浅层网络中目标的细粒度特征,从而进一步加强算法对目标细节特征的提取能力。该算法在多个公开数据集上进行了测试,验证了其具有更出色的检测效果和鲁棒性。

关键词：目标检测 YOLOv5 注意力机制防护装备安全帽

阴部神经阻滞预防前列腺电切术后导尿管相关膀胱刺激征的临床观察

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阴部神经阻滞预防前列腺电切术后导尿管相关膀胱刺激征的临床观察

作者：韩得明新疆医科大学

学位级别：硕士

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泰安市泰山石主题公园规划设计研究

泰安市泰山石主题公园规划设计研究

作者：苗得智山东建筑大学

学位级别：硕士

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基于BLSTM的手语识别方法研究

基于BLSTM的手语识别方法研究

作者：余得水重庆理工大学

学位级别：硕士

手语作为人类沟通中的特殊且富含深层内涵的表达方式,对听障群体与他人的沟通交流起着重要的影响,为社会不同群体间搭建沟通的桥梁。聋哑人群与正常人群之间有着巨大的沟通障碍,与此同时较低的手语普及程度,使其很难真正融入和参与社会... 详细信息

手语作为人类沟通中的特殊且富含深层内涵的表达方式,对听障群体与他人的沟通交流起着重要的影响,为社会不同群体间搭建沟通的桥梁。聋哑人群与正常人群之间有着巨大的沟通障碍,与此同时较低的手语普及程度,使其很难真正融入和参与社会活动。在我国最近的“五年规划”中,也提及要为聋哑人群提供更多发展机会,帮助和引导其追求美好生活。早期的手语识别主要是以穿戴式设备采集肌电信号为主,此方法成本高昂不利于推广。随着深度学习技术的不断发展,近年来,手语识别技术也在持续更新,以视频、骨骼点数据为主的手语识别方法逐渐占据主流。本文聚焦于手语识别研究中的动态孤立词手语识别,针对动态孤立手语识别的研究中常规卷积时序方法存在的不足,本文提出了融合时间注意力机制的BLSTM网络(TA-BLSTM)、基于vision transformer、时间注意力机制、BLSTM网络(ViT-TA-BLSTM)的手语识别网络模型和双流分支输入模型,通过CSL-500数据集验证网络效果,主要工作如下:(1)针对手语动作间关联性欠佳、关键动作时段的注意力权重较低等手语孤立词识别中的常见问题,本文设计一种基于时间注意力机制的BLSTM(TABLSTM)的孤立词手语识别网络模型。首先,该模型对数据集中的骨骼点数据进行预处理,旨在优化网络训练与收敛效果。接着,借鉴人眼注意力机制,引入时间注意力网络,以强化对手语动作中关键时间段的学习。最后,通过BLSTM网络,增强动作之间的时序关联。实验结果表明,融合时间注意力机制的BLSTM手语识别模型的准确率比单纯的BLSTM网络提升了5.2%。通过实验数据,证明了本文设计网络模型的优越性。(2)针对手语识别过程中存在的手语表征能力不足问题,设计一种基于vision transformer、TA-BLSTM的手语孤立词识别网络模型。本网络现将RGB视频变换为图像序列,提取出视频中的关键帧,然后通过VIT提取关键帧中的特征属性,接着通过TA-BLSTM网络来达到时序学习的目的。针对动态孤立手语识别过程中,存在的手语RGB视频存在大量视觉冗余信号问题,本文提出一种双流分支输入的动态孤立词手语识别模型,在RGB视频输入分支的基础上结合骨骼点数据输入,进一步提升手语孤立词识别准确率。通过实验对比,RGB视频输入模型准确率为93.49%,双流输入模型准确率为96.09%,相较于其他手语孤立词识别方法,本文方法继续提高手语识别进度,更具有优越性。

关键词： BLSTM 手语识别深度学习卷积神经网络时序建模

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混合曲率空间中的几何自适应元学习方法

计算机学报 2024年第10期47卷 2289-2306页

作者：高志武玉伟贾云得北京理工大学计算机学院智能信息技术北京市重点实验室北京100081 深圳北理莫斯科大学广东省智能感知与计算重点实验室广东深圳518172

元学习通过学习先验知识,能帮助模型快速适应新任务.在适应新任务的过程中,空间几何结构与数据几何结构的匹配程度对模型泛化起着重要作用.现实世界数据具有多样的非欧几何结构,例如自然语言具有非欧层级结构,人脸图像具有非欧环状结构... 详细信息

元学习通过学习先验知识,能帮助模型快速适应新任务.在适应新任务的过程中,空间几何结构与数据几何结构的匹配程度对模型泛化起着重要作用.现实世界数据具有多样的非欧几何结构,例如自然语言具有非欧层级结构,人脸图像具有非欧环状结构等.已有研究表明,真实数据的非欧结构同黎曼流形的几何结构相匹配,从理论上提供了利用黎曼流形来建模数据的可行性.本文提出了混合曲率空间(mixed-curvature space)中的几何自适应元学习方法,利用多个混合曲率空间来表示数据,并生成与数据非欧结构相匹配的黎曼几何.本文构建了多混合曲率神经网络,将混合曲率空间的几何结构表示为曲率空间的曲率、数量和维度,由此通过梯度下降过程实现对数据非欧结构的几何自适应.本文进一步引入几何初始化生成策略和几何更新策略,通过少数几步迭代,空间几何结构即可快速匹配数据非欧结构,加速了梯度下降过程.本文在小样本分类和小样本回归等任务上进行了实验验证.与欧氏空间的元学习方法相比,本文方法在小样本分类任务上取得了约3%的准确率提升,在小样本回归任务上将均方误差减少了一半,验证了本文方法的有效性.

关键词：元学习几何自适应混合曲率空间黎曼流形

黑龙江省乡村振兴背景下高等农业职业教育存在的问题及对策研究

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黑龙江省乡村振兴背景下高等农业职业教育存在的问题及对策研究

作者：吕得鹏哈尔滨商业大学

学位级别：硕士

乡村振兴战略被视为解决“三农”问题、实现农业农村现代化的总抓手。高等农业职业教育作为现代职业教育体系的重要组成部分,持续为乡村建设输送高素质、高质量人才,是乡村发展的活力源泉。它不仅对赋能乡村振兴具有独特作用,还肩负着... 详细信息

乡村振兴战略被视为解决“三农”问题、实现农业农村现代化的总抓手。高等农业职业教育作为现代职业教育体系的重要组成部分,持续为乡村建设输送高素质、高质量人才,是乡村发展的活力源泉。它不仅对赋能乡村振兴具有独特作用,还肩负着培育高素质农民、促进乡村产业发展、建设乡风文明以及巩固拓展脱贫攻坚成果等重要使命。黑龙江省,作为农业大省,实施乡村振兴战略一直是政府农业工作的重中之重。因此,对高等农业职业教育提出了更高的要求。这不仅体现在培养学生的实践能力和专业技能上,还要求教育机构与地方农业产业深度对接,确保教育内容与实际需求相匹配,培养适应新时代农业发展需求的专业人才。该文旨在分析在黑龙江省高等农业职业教育与乡村振兴战略的内在价值关联的基础上,并结合当今时代背景,以黑龙江省高等农业职业院校为主体进行了实地调研和问卷调查,通过分析问卷调查以及实地调研得出数据,大致了解了黑龙江省乡村振兴背景下高等农业职业教育相关主体现状、黑龙江省乡村振兴背景下高等农业职业教育院校的学生培养现状、黑龙江省乡村振兴背景下高等农业职业教育生源现状、黑龙江省乡村振兴背景下高等农业职业教育毕业生就业现状,发现了黑龙江省高等农业职业教育的院校规模不足、黑龙江省高等农业职业教育师资力量薄弱、黑龙江省高等农业职业教育专业设置存在不合理,以及黑龙江省高等农业职业教育生源质量差且毕业生存在“离农”现象等迫切需要解决的问题,分析这些问题的成因,结合相关理论,借鉴国内外典型经验,提出加强黑龙江省高等农业职业教育院校的规模建设,加强黑龙江省高等农业教育师资建设,完善黑龙江省高等农业职业教育院校专业设置,以及提升黑龙江省公众对农业的重视以及情感等对策,以期黑龙江省高等农业职业教育能够更好地顺应乡村振兴的战略布局,为推动实现黑龙江省农业农村现代化提供人才保障。

关键词：乡村振兴农业职业教育高等农业职业教育