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快速滤过型净化结合色谱-质谱联用技术检测畜禽肉中多种有毒有害物质残留研究

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快速滤过型净化结合色谱-质谱联用技术检测畜禽肉中多种有毒有害...

作者：郭栩威伊犁师范大学

学位级别：硕士

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基于改进KCF算法的织物折皱回复检测研究

丝绸 2024年第4期61卷 79-86页

作者：郭栩源李忠健王蕾潘如如高卫东江南大学生态纺织教育部重点实验室江苏无锡214122 绍兴文理学院浙江省清洁染整技术研究重点实验室浙江绍兴312000

织物折皱回复性能是评价织物形态稳定性的关键指标。传统折皱回复角测试方法存在检测过程依赖人工操作、难以量化折皱动态演变等问题。为实现对折皱回复全过程的自动化监测,文章提出一种基于改进核相关滤波算法的动态折皱回复检测方法... 详细信息

织物折皱回复性能是评价织物形态稳定性的关键指标。传统折皱回复角测试方法存在检测过程依赖人工操作、难以量化折皱动态演变等问题。为实现对折皱回复全过程的自动化监测,文章提出一种基于改进核相关滤波算法的动态折皱回复检测方法。该方法使用高速摄像机捕捉织物折皱形变回复过程,应用改进的核相关滤波算法检测追踪折皱顶点的运动角度变化。通过引入多特征融合提高检测鲁棒性,利用Canny边缘检测自适应调整目标区域,减小边界效应。在此基础上提取感兴趣区域骨架,计算折皱顶角度随时间变化信息。结果表明,不同织物折皱角度变化规律与织物组织结构高度相关。最后与标准测试结果建立线性模型,验证所提方法的有效性。文章实现了对织物折皱回复全过程的自动化检测与定量评估,提供了一种更为高效准确的折皱回复性能检测新思路,具有广阔应用前景。

关键词：折皱回复角特征融合目标追踪核相关滤波器改进KCF

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非遗传承视野下“湘昆”进校园的现状与对策研究

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新传奇 2024年第22期 72-74页

作者：郭栩郴州职业技术学院

昆曲是传统戏曲中最古老的剧种之一，也是中国传统文化艺术，被联合国教科文组织列入首批“人类口头和非物质遗产代表作”。“湘昆”是湖南昆曲的简称，流行于湘南的郴州、贵阳、嘉禾、新田、宁远、宣章、永兴、常宁等地，是湖南省的传... 详细信息

昆曲是传统戏曲中最古老的剧种之一，也是中国传统文化艺术，被联合国教科文组织列入首批“人类口头和非物质遗产代表作”。“湘昆”是湖南昆曲的简称，流行于湘南的郴州、贵阳、嘉禾、新田、宁远、宣章、永兴、常宁等地，是湖南省的传统戏曲剧种之一，与中国南方的苏昆、北方的北昆同源。在发展演变过程中，“湘昆”既保持了昆曲优美细腻的传统风格，又体现了豪放粗犷的地方特色。在非遗传承视野下，研究“湘昆”的发展现状及其进校园的意义和策略，对于“湘昆”的传承具有重要意义。本文通过问卷调查方式，分析了“湘昆”进校园的现状，深入剖析其面临的困境，并在此基础上提出了推进“湘昆”进校园的对策，旨在推动“湘昆”的传承与发展。

关键词：非遗传承 “湘昆” 进校园现状对策

基于Transformer的多子空间多模态情感分析

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西北大学学报（自然科学版） 2024年第2期54卷 156-167页

作者：田昌宁贺昱政王笛万波郭栩彤西安电子科技大学计算机科学与技术学院陕西西安710071 中国电子科技集团公司第五十四研究所河北石家庄050081

多模态情感分析是指通过文本、视觉和声学信息识别视频中人物表达出的情感。现有方法大多通过设计复杂的融合方案学习多模态一致性信息,而忽略了模态间和模态内的差异化信息,导致缺少对多模态融合表示的信息补充。为此提出了一种基于Tra... 详细信息

多模态情感分析是指通过文本、视觉和声学信息识别视频中人物表达出的情感。现有方法大多通过设计复杂的融合方案学习多模态一致性信息,而忽略了模态间和模态内的差异化信息,导致缺少对多模态融合表示的信息补充。为此提出了一种基于Transformer的多子空间多模态情感分析(multi-subspace Transformer fusion network for multimodal sentiment analysis,MSTFN)方法。该方法将不同模态映射到私有和共享子空间,获得不同模态的私有表示和共享表示,学习每种模态的差异化信息和统一信息。首先,将每种模态的初始特征表示分别映射到各自的私有和共享子空间,学习每种模态中包含独特信息的私有表示与包含统一信息的共享表示。其次,在加强文本模态和音频模态作用的前提下,设计二元协同注意力跨模态Transformer模块,得到基于文本和音频的三模态表示。然后,使用模态私有表示和共享表示生成每种模态的最终表示,并两两融合得到双模态表示,以进一步补充多模态融合表示的信息。最后,将单模态表示、双模态表示和三模态表示拼接作为最终的多模态特征进行情感预测。在2个基准多模态情感分析数据集上的实验结果表明,该方法与最好的基准方法相比,在二分类准确率指标上分别提升了0.0256/0.0143和0.0007/0.0023。

关键词：多模态情感分析 Transformer结构多子空间多头注意力机制

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在线评论数据挖掘视角下游客情感分析模式构建——以肇庆市七星岩景区为调研对象

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科技创新与应用 2024年第13期14卷 9-13页

作者：郭栩东胡绿李茂强王怡肇庆学院旅游与历史文化学院广东肇庆526061

互联网时代的到来,推动全球的经济发展发生巨大改变。如今互联网已经是人们的生活中不可分割的一部分。旅游行业的业态也随网络时代而转变。随着各旅游平台的兴起,在线评论已经是很普遍的现象,并成为人们旅游消费的重要参考指标。该文... 详细信息

互联网时代的到来,推动全球的经济发展发生巨大改变。如今互联网已经是人们的生活中不可分割的一部分。旅游行业的业态也随网络时代而转变。随着各旅游平台的兴起,在线评论已经是很普遍的现象,并成为人们旅游消费的重要参考指标。该文以肇庆市七星岩景区为调研对象,基于在线评论的视角对数据采集进行剔除过滤、高频词统计及可视化呈现等一系列工作,通过情感分析法对数据进行分析整理,构建游客情感分析模式。经过系列的实证试验分析可以诊断,对于旅游目的地因素,游客的情感更为敏感以及在意;管理和景观是景区提升自身竞争力的重要内容;消费不仅受游客关注度影响,同时也对游客情感有着显著的影响力。提出关于资源管理、经济发展模式和服务、饮食开发的相关建议。

关键词：在线评论游客情感情感分析模式数据挖掘高频词统计

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外商直接投资对我国绿色经济效率的科技水平门槛效应研究

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外商直接投资对我国绿色经济效率的科技水平门槛效应研究

作者：郭栩河南财经政法大学

学位级别：硕士

伴随着世界各国经济文化交融不断加深,一国的技术发展与进步会对经济的发展起到重要的推动作用。尤其在高新科技领域的技术更新迭代,对调节经济结构,转变经济发展方式,增强经济发展新动能具有重要的意义。技术进步往往通过两个途径来实... 详细信息

伴随着世界各国经济文化交融不断加深,一国的技术发展与进步会对经济的发展起到重要的推动作用。尤其在高新科技领域的技术更新迭代,对调节经济结构,转变经济发展方式,增强经济发展新动能具有重要的意义。技术进步往往通过两个途径来实现:一种方式是通过自主创新,另一种则是消化吸收再创新国外技术。近些年来,中国逐渐成为全世界最大FDI吸收国,这有利于促进中国的经济发展,也对高新科技的发展起到了重大的积极作用。在“科教兴国”“绿色发展”等战略布局进一步细化的形势下,FDI的发展进入一个新的阶段的时代背景下,研究FDI对绿色经济效率是否存在科技水平门槛,为我国经济“转方式、调结构”具有重要意义。本文在对外商直接投资通过影响我国科技水平创新,从而影响我国绿色经济效率的理论基础作出梳理分析,使用非线性面板门槛模型研究FDI对绿色经济效率影响的“科技水平门槛”效应。研究结论主要有以下几点:（1）FDI对各个省份的绿色经济效率均存在双重“科技水平门槛”,当科技水平未达到第一个门槛值时,FDI对绿色经济效率的提升没有显著影响;当科技水平高于第一个门槛值小于第二个门槛值时,FDI会抑制绿色经济效率的提升;当科技水平高于第二个门槛值后,FDI能显著促进绿色经济效率的提升。（2）为更好的利用FDI的技术溢出效应促进我国绿色经济效率增长,我们应提高城市化水平,优化产业结构,将经济发展的导向从“三高”模式转变为绿色环保、以科技革新生产力的高质量经济发展模式;加强顶层设计,将政策导向倾斜给高新科技产业,发挥政策的杠杆作用,强化自主创新意识;在教育和研发投入方面,加大资金支持力度,培育人力资本,注重自主创新,完善各项基础设施建设,推动我国科技水平迈向世界前列,进而提升我国的绿色经济效率。

关键词：绿色经济效率面板门槛模型外商直接投资科技水平

基于Transformer的多模态情感分析方法研究

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基于Transformer的多模态情感分析方法研究

作者：郭栩彤西安电子科技大学

学位级别：硕士

随着社交媒体和短视频产业的迅速发展,包括图像、文本、音频、视频在内的多模态数据激增,其中包含丰富的情感信息对人与人的交流或者机器与人的交互十分重要。使用基于Transformer结构搭建的网络对多模态数据进行融合,能够有效解决模态... 详细信息

随着社交媒体和短视频产业的迅速发展,包括图像、文本、音频、视频在内的多模态数据激增,其中包含丰富的情感信息对人与人的交流或者机器与人的交互十分重要。使用基于Transformer结构搭建的网络对多模态数据进行融合,能够有效解决模态异质性问题。现有的多模态情感分析方法存在两个问题:一是现有方法平等地对待每种模态,没有利用不同模态对情感分析贡献度不同的这一性质,导致学习到的融合表示缺乏与情感相关的信息;二是现有方法更注重于通过设计复杂的融合方案学习多模态一致性信息,而忽略了每种模态间和模态内的差异化信息,导致缺少对多模态融合表示的信息补充。与此同时,复杂的三元对称Transformer融合方案带来的冗余信息降低了情感分析的精度。本文结合Transformer结构,提出两种多模态情感分析方法,有效解决现有方法中所存在的两个问题。本文的主要工作如下:(1)针对现有方法平等对待每种模态,无法利用不同模态对情感分析贡献度不同这一性质的问题,提出了基于Transformer的文本增强多模态情感分析方法。该方法建模了不同模态对之间的相互映射,通过学习文本模态到视觉、音频模态的潜在适应,为视觉、音频模态增加语义信息和更多与情感相关的信息。首先使用文本、视觉预训练模型以及音频框架进行特征提取,其次,通过上下文信息编码模块,每种模态的特征表示能够包含上下文相关信息。通过文本增强Transformer模块学习不同模态对之间的跨模态映射,结合基于文本的多头注意力机制,为学习视觉、音频模态间的相互映射提前注入文本模态的信息。同时嵌入单模态标签生成模块以保留模态间差异性。特别地,采用视觉预训练模型Vi T提取包含全局和局部信息的视觉特征。最后,在两个基准多模态情感分析数据集上的实验结果表明本方法是有效的,并且在评价指标平均绝对误差、皮尔逊相关系数上各提升了约0.02,在二分类准确率和F1得分提升了1%至2%。(2)针对现有方法只关注一致性信息而忽略了每种模态间和模态内差异化信息的问题,同时简化三元对称Transformer融合方案,提出了基于Transformer的多子空间多模态情感分析方法。该方法将不同模态映射到私有和共享子空间获得不同模态的私有表示和共享表示,学习每种模态的差异化信息和统一信息。首先,该方法将每种模态的初始特征表示分别映射到各自的私有和共享子空间,来学习每种模态包含独特信息的私有表示与包含统一信息的共享表示。其次,在加强文本模态和音频模态作用的前提下,设计二元协同注意力跨模态Transformer模块对每种模态的共享表示进行融合从而得到三模态表示。将单模态的两种表示融合后生成最终的单模态、双模态融合表示,进一步补充多模态融合表示的信息。最后,在两个基准多模态情感分析数据集上的实验结果表明本方法有效提升多模态情感分析的精度,并且在评价指标平均绝对误差、皮尔逊相关系数上各提升了约0.02,在二分类准确率和F1得分提升了2%至3%。

关键词：多模态情感分析 Transformer结构文本增强多子空间多头注意力机制

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基于机器视觉的织物保形性动态检测方法

基于机器视觉的织物保形性动态检测方法

作者：郭栩源江南大学

学位级别：硕士

本课题针对纺织工业中织物产品的保形性能检测技术进行研究,提出了一种基于机器视觉的织物保形性动态检测方法。该方法可以连续动态检测并评价织物在受力后形变和回复过程中的各项指标,实现对织物保形性能的准确检测。本课题首先对机器... 详细信息

本课题针对纺织工业中织物产品的保形性能检测技术进行研究,提出了一种基于机器视觉的织物保形性动态检测方法。该方法可以连续动态检测并评价织物在受力后形变和回复过程中的各项指标,实现对织物保形性能的准确检测。本课题首先对机器视觉技术的发展应用和现有织物保形性检测研究进行了综述,分析了机器视觉技术在工业应用中的优势,以及现有的织物保形性各类检测设备与标准测试方法,指出目前方法存在难以对织物形变动态过程进行连续检测的不足。为了解决这一问题,本课题设计了一种基于机器视觉技术的织物保形性动态检测方法,构建了一套织物保形性动态检测专用装置,该装置可以对织物施加压力并使其产生形变,同时使用高速相机对全过程进行图像采集。在对所采集图像的处理方面,文章采用了目标跟踪与图像分割相结合的技术对织物形变关键区域进行定位与提取。其中,本课题提出了一种改进的基于多特征表达与自适应边界调整的核相关跟踪算法,可以稳定跟踪织物形变顶点,避免边界失调问题对结果产生的误差。在获得形变区域图像后,本课题进行了形态学图像预处理,通过阈值分割、骨架提取算法简化形变轮廓。本课题通过构建卷积特征提取算法模型对预处理后的形变图像进行特征表达,并采用余弦相似度分析相邻帧间的特征差异,研究了图像特征差异随时间的动态变化规律。通过对特征差异的分析拟合,本课题提取了三个与织物保形性相关的指数函数特征指标,建立了这些指标与标准测试方法所得结果之间的线性回归模型,结果显示所提取的保形性动态检测指标能够有效检测织物保形性能,并与标准方法结果具有高度一致性,从而验证了所构建方法的可行性。总体来说,本课题提出了一种基于机器视觉技术对织物保形性能实现动态检测与指标提取的新思路,也为其他非刚性物体的形变检测提供了借鉴。本课题中的研究方法可以推动纺织检测技术的进步,使保形性测评更精准、高效。后续研究可继续扩展检测指标种类,丰富模型与算法框架,以期获得更全面、通用的保形性动态检测与分析方案。

关键词：织物保形性机器视觉目标跟踪算法图像处理特征提取

基于文本挖掘的在线协作学习交互质量自动化分析研究

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基于文本挖掘的在线协作学习交互质量自动化分析研究

作者：郭栩宁天津师范大学

学位级别：硕士

交互是在线协作学习活动的基本单元和关键,是学习环境的核心要素。交互分析是探索协作学习规律、理解交互过程动态变化的核心,同时也是学习者掌握协作学习目标程度的诊断依据。而“李克东难题”的提出让教育界学者意识到文本交互缺少深... 详细信息

交互是在线协作学习活动的基本单元和关键,是学习环境的核心要素。交互分析是探索协作学习规律、理解交互过程动态变化的核心,同时也是学习者掌握协作学习目标程度的诊断依据。而“李克东难题”的提出让教育界学者意识到文本交互缺少深度的分析和讨论,交互质量并不理想,如何实现文本交互过程的深度分析,帮助提升文本交互质量成为研究的重点。面对当前在线协作学习交互质量分析存在分析理论不完备、分析方法不一、自动化工具缺失的现状。本研究致力于实现在线协作学习交互质量自动化分析,以“理论研究-算法模型-平台开发”为主线,尝试通过设计面向交互质量评价的指标体系、构建表现性能良好的分析方法以及开发自动化分析的工具和平台,将交互质量的自动化分析从理论层面落地到实践层面。在理论研究阶段,以探究社区为核心理论基础,明确认知交互、教学交互、社会交互和情感交互等作为交互质量的分析维度,并确定衡量不同分析维度的指标,为交互质量提供明确的分析方向。同时为实现交互质量分析维度及其衡量指标从理论有效落地实践,以分析维度和衡量指标作为指导设计了在线协作学习交互质量分析编码框架。在线协作学习交互质量分析指标体系为当前在线学习交互质量自动化分析提供了新思路和分析指导,同时为后续算法模型构建和平台开发提供理论基础。在算法模型构建阶段,采用机器学习的文本分类技术,通过数据获取、文本分类标注、数据预处理、词嵌入、模型训练和模型评价等步骤,获得交互质量各个分析维度上文本分类性能表现最佳的算法模型,为实现交互文本自动化分类提供技术支持,最后利用设计了交互质量计算方法以达到交互质量计算的目的,为衡量交互质量提供计算依据。在可视化平台开发阶段,结合构建的分析指标体系、算法模型、可视化技术和网页开发技术构建了在线协作学习交互质量自动化分析平台,平台实现了交互质量的自动化分析和分析结果可视化,教师可通过平台实时掌握交互质量,为后续管理在线协作学习交互过程提供科学、有力的支持。

关键词：在线协作学习交互质量自动化分析文本挖掘