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A class of simple Lie algebras attached to unit forms

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Frontiers of mathematics in china 2017年第4期12卷 787-803页

作者： Jinjing chen Zhengxin chen school of Mathematical sciences Xiamen University Xiamen 361000 China school of mathematics and computer science & FJKLMAA Fujian Normal UniversityFuzhou 350117 China

Abstract Let n ≥ 3. The complex Lie algebra, which is attached to a unit form xixj and defined by generators and generalized Serre relations, is proved to be a finite-dimensional simple Lie algebra of type A~, and realized by the Ringel-Hall Lie algebra of a Nakayama algebra of radical square zero. As its application of the realization, we give the roots and a Chevalley basis of the simple Lie algebra.

关键词： Nakayama algebras finite-dimensional simple Lie algebras Ringel-Hall Lie Mgebras

Tensor products of tilting modules

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Frontiers of mathematics in china 2017年第1期12卷 51-62页

作者： Meixiang chen Qinghua chen school of mathematics Putian University Putian 351100 China school of mathematics and computer science Fujian Normal University Fuzhou 350007 China

We consider whether the tilting properties of a tilting A-module T and a tilting B-module T′ can convey to their tensor product T T′. The main result is that T T′ turns out to be an （n ＋ m）-tilting A B-modu... 详细信息

关键词： Tensor product tilting module n-tilting module endomorphism algebra

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基于双边结构多尺度动态图的牙齿点云分割

建模与仿真 2024年第3期13卷 2467-2477页

作者：王桢陈胜上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海

牙齿隐形矫治装置设计的关键就是将牙齿区域从口腔内三维点云模型中实现精准分割,并在尽量降低人为干预的需求下,对牙齿区域中的单颗牙齿实现全自动分割。传统分割技术需要依赖于专家的先验知识以及大量的人机交互辅助操作,分割性能易... 详细信息

牙齿隐形矫治装置设计的关键就是将牙齿区域从口腔内三维点云模型中实现精准分割,并在尽量降低人为干预的需求下,对牙齿区域中的单颗牙齿实现全自动分割。传统分割技术需要依赖于专家的先验知识以及大量的人机交互辅助操作,分割性能易受到牙齿形状和位置变化的影响,无法实现全自动分割。因此本文提出了一种Multi-Dynamic Graph of Bilateral Structurest(M-DGB)模型。模型使用双边结构将点云特征信息分别输入坐标边与法向量边,首先利用特征转换模块获得不同尺度的初始全局特征,之后利用多尺度动态图模块中的K近邻图与改进的动态图卷积EdgeConv++模仿卷积神经网络渐近地增加感受野的方式,对局部几何特征实现分层次多尺度学习,进一步提取增强后的局部特征。最后将先前得到的局部增强特征与全局特征密集融合,以获取更具有表达能力的多属性特征。此外,改进了一种混合损失函数,加强牙齿与牙龈的边界分割。将该模型在自制数据集上进行实验,与现有点云分割模型PointNet、PointNet++、MeshSegNet相比,分割精度提高,平均Dice系数为0.972、PPV为0.964、SEN为0.987。

关键词：点云分割三维牙齿模型双边结构动态图卷积混合损失函数

基于LDA和Word2Vec模型的学位论文评阅意见主题挖掘与分析

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福建师范大学学报（自然科学版） 2024年第5期40卷 41-51页

作者：王孟苏进城陈志德福建师范大学研究生院福建福州350117 福建师范大学计算机与网络空间安全学院福建福州350117

选取某高校部分硕士学位论文评阅意见为研究对象,使用自然语言处理和机器学习技术进行自动化的硕士学位论文评阅意见主题挖掘与分析。首先,采用LDA(latent dirichlet allocation)模型对评阅数据进行主题建模,提取文本中的潜在主题,并将... 详细信息

选取某高校部分硕士学位论文评阅意见为研究对象,使用自然语言处理和机器学习技术进行自动化的硕士学位论文评阅意见主题挖掘与分析。首先,采用LDA(latent dirichlet allocation)模型对评阅数据进行主题建模,提取文本中的潜在主题,并将评阅意见转化为主题分布向量;其次,结合Word2Vec模型将评阅意见的关键词转化为向量表达;最后,采用TextRank方法提取关键词,以揭示评阅专家的关注核心主题。实验结果表明,所提方法能为高校管理人员提供切实有效的分析工具,有助于他们更好地分析总结评阅意见,同时也为硕士研究生撰写高质量学位论文提供有益借鉴。

关键词：硕士学位论文自然语言处理 LDA模型 Word2Vec模型 TextRank方法

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采用DenseNet模型的AD自动分类方法

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宁德师范学院学报（自然科学版） 2024年第1期36卷 65-72页

作者：陈玉思陈培坤叶宇光泉州师范学院数学与计算机科学学院福建泉州362000 智能计算与信息处理福建省高等学校重点实验室福建泉州362000 福建省大数据管理新技术与知识工程重点实验室福建泉州362000 厦门硅田系统工程有限公司福建厦门361021

为研究深度学习算法对阿尔茨海默病分类的准确性,提出密集卷积神经网络方法,对阿尔茨海默病进行分类.利用预处理后的数据训练密集卷积神经网络结构,并分类阿尔茨海默病和认知正常者.测试结果表明,文中方法获得的分类准确率为98.91%,分... 详细信息

为研究深度学习算法对阿尔茨海默病分类的准确性,提出密集卷积神经网络方法,对阿尔茨海默病进行分类.利用预处理后的数据训练密集卷积神经网络结构,并分类阿尔茨海默病和认知正常者.测试结果表明,文中方法获得的分类准确率为98.91%,分类阿尔茨海默病和轻度认知障碍的准确率为94.54%,准确率较其他算法有一定提升,为阿尔茨海默病的精准分类提供了一种有效的解决方案.

关键词：阿尔茨海默病脑部磁共振成像图像深度学习密集的网络

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利用***技术实现物理实验三维仿真

实验室研究与探索 2024年第2期43卷 89-92,97页

作者：陈安琪熊阳陈欣然丰宇硕童亚拉李君妍湖北工业大学理学院武汉430068 湖北工业大学计算机学院武汉430068 华中师范大学信息管理学院武汉430079

虚拟仿真实验教学能弥补传统物理实验的不足,现有物理实验仿真软件大都是二维的,教学效果有限。采用*** 3D技术,以“撒克逊碗下沉实验”为例,通过构建三维模型突破平面限制,实现一个立体的、在线的交互式虚拟仿真系统:通过对实验器材和... 详细信息

虚拟仿真实验教学能弥补传统物理实验的不足,现有物理实验仿真软件大都是二维的,教学效果有限。采用*** 3D技术,以“撒克逊碗下沉实验”为例,通过构建三维模型突破平面限制,实现一个立体的、在线的交互式虚拟仿真系统:通过对实验器材和过程三维建模,实现立体仿真,设计了4种实验探究变量间关系,虚拟教师提升可观察性,视频、语音增加了趣味性。应用实践表明,该系统能大大提高教学效果。

关键词：物理实验立体仿真三维建模 Three.js技术撒克逊碗

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面向GPU并行编程的线程同步综述

软件学报 2024年第2期35卷 1028-1047页

作者：高岚赵雨晨张伟功王晶钱德沛首都师范大学信息工程学院北京100048 中国人民大学信息学院北京100872 北京航空航天大学计算机学院北京100191

并行计算已成为主流趋势.在并行计算系统中,同步是关键设计之一,对硬件性能的充分利用至关重要.近年来,GPU(graphic processing unit,图形处理器)作为应用最为广加速器得到了快速发展,众多应用也对GPU线程同步提出更高要求.然而,现有GP... 详细信息

并行计算已成为主流趋势.在并行计算系统中,同步是关键设计之一,对硬件性能的充分利用至关重要.近年来,GPU(graphic processing unit,图形处理器)作为应用最为广加速器得到了快速发展,众多应用也对GPU线程同步提出更高要求.然而,现有GPU系统却难以高效地支持真实应用中复杂的线程同步.研究者虽然提出了很多支持GPU线程同步的方法并取得了较大进展,但GPU独特的体系结构及并行模式导致GPU线程同步的研究仍然面临很多挑战.根据不同的线程同步目的和粒度对GPU并行编程中的线程同步进行分类.在此基础上,围绕GPU线程同步的表达和执行,首先分析总结GPU线程同步存在的难以高效表达、错误频发、执行效率低的关键问题及挑战;而后依据不同的GPU线程同步粒度,从线程同步表达方法和性能优化方法两个方面入手,介绍近年来学术界和产业界对GPU线程竞争同步及合作同步的研究,对现有研究方法进行分析与总结.最后,指出GPU线程同步未来的研究趋势和发展前景,并给出可能的研究思路,从而为该领域的研究人员提供参考.

关键词：通用图形处理器(GPGPU) 并行编程线程同步性能优化

基于改进的VIKOR群体决策法在冷链配送中心选址的应用

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物流科技 2024年第17期47卷 150-156页

作者：陈嘉鑫李梅刘鹂园陈洋南宁学院食品与质量工程学院广西南宁530200 南宁师范大学物流管理与工程学院广西南宁530001 南宁师范大学广西人机交互与智能决策重点实验室广西南宁530001 南宁师范大学地理科学与规划学院广西南宁530001

冷链配送中心选址一直是相关企业的重点工作,为了能够更好的找到最优地址,文章提出了一种基于前景-后悔理论的VIKOR群体决策方法,首先利用前-景后悔理论依此求出多个专家的综合前景值和综合效用值,打破了决策者完全理性的假设,描述了决... 详细信息

冷链配送中心选址一直是相关企业的重点工作,为了能够更好的找到最优地址,文章提出了一种基于前景-后悔理论的VIKOR群体决策方法,首先利用前-景后悔理论依此求出多个专家的综合前景值和综合效用值,打破了决策者完全理性的假设,描述了决策者真实的决策行动,避免了决策者产生消极的情绪,其次通过VIKOR求出群体效益和个体遗憾,根据各冷链配送中心的利益比率对各地址进行排序得到最优解,并通过案例分析和对比分析证实了该方法的全面性和准确性。

关键词：前景-后悔理论 VIKOR法群体决策选址

基于YOLOv8改进的打架斗殴行为识别算法:EFD-YOLO

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计算机工程与科学 2024年第10期46卷 1825-1834页

作者：曹雨淇徐慧英朱信忠黄晓陈晨周思瑜盛轲浙江师范大学计算机科学与技术学院(人工智能学院) 浙江金华321004 浙江师范大学教育学院浙江金华321004

在当今社会,打架斗殴检测技术对于防范暴力事件和冲突至关重要。结合监控摄像头和目标检测,能够实时监测人群活动,从而有效预防潜在威胁。因此,提出了一种基于YOLOv8改进的打架斗殴行为识别算法EFD-YOLO。EFD-YOLO采用EfficientRep替换... 详细信息

在当今社会,打架斗殴检测技术对于防范暴力事件和冲突至关重要。结合监控摄像头和目标检测,能够实时监测人群活动,从而有效预防潜在威胁。因此,提出了一种基于YOLOv8改进的打架斗殴行为识别算法EFD-YOLO。EFD-YOLO采用EfficientRep替换主干网络,提高了特征提取的效率,并在监控范围内实现准确实时的特征提取。引入FocalNeXt焦点模块,通过深度卷积和跳跃连接的结合,解决了遮挡问题和多尺度特征需求问题。采用Focal-DIoU作为边界框回归损失函数,在复杂情况下减少了误检的问题。实验结果显示,EFD-YOLO算法相较于YOLOv8n在mAP@0.5指标上提升了4.2%,在mAP@0.5:0.95指标上提升了2.5%,满足关键场所中实时检测打架斗殴行为的需求。

关键词：目标检测打架斗殴 YOLOv8 EfficientRep FocalNeXt Focal-DIoU

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