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Large sequence models for sequential decision-making:a survey

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Frontiers of computer science 2023年第6期17卷 25-42页

作者： Muning wen Runji LIN Hanjing WANG Yaodong yang Ying wen Luo MAI Jun WANG Haifeng ZHANG Weinan ZHANG School of Electronics Information and Electrical Engineering Shanghai Jiao Tong UniversityShanghai 200241China Digital Brain Lab Shanghai 201306China Institute of Automation Chinese Academy of SciencesBeijing 100190China School of Artificial Intelligence University of Chinese Academy of SciencesBeijing 100049China Institute for Artificial Intelligence Peking UniversityBeijing 100091China School of Informatics The University of EdinburghEdinburgh EH89JUUK Department of computer science University College LondonLondon WC1E 6BTUK

Transformer architectures have facilitated the development of large-scale and general-purpose sequence models for prediction tasks in natural language processing and computer vision,e.g.,GPT-3 and Swin *** originally designed for prediction problems,it is natural to inquire about their suitability for sequential decision-making and reinforcement learning problems,which are typically beset by long-standing issues involving sample efficiency,credit assignment,and partial *** recent years,sequence models,especially the Transformer,have attracted increasing interest in the RL communities,spawning numerous approaches with notable effectiveness and *** survey presents a comprehensive overview of recent works aimed at solving sequential decision-making tasks with sequence models such as the Transformer,by discussing the connection between sequential decision-making and sequence modeling,and categorizing them based on the way they utilize the ***,this paper puts forth various potential avenues for future research intending to improve the effectiveness of large sequence models for sequential decision-making,encompassing theoretical foundations,network architectures,algorithms,and efficient training systems.

关键词： sequential decision-making sequence modeling the Transformer training system

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关于教育中“主体间性”的一些认识

天津大学学报（社会科学版） 2004年第3期6卷 211-215页

作者：王延文王光明天津大学管理学院天津300072 南京师范大学教学与计算机科学学院南京210097

韦伯的理解社会学、加芬克尔的常人方法学、胡赛尔先验现象学和哈贝马斯交往行动理论均对科技理性予以批判,但在构筑他们各自的哲学、揭示社会现象与问题时,站在了不同的方法论立场上,导致对"主体间性"认识视角不尽一致。教育中的主体... 详细信息

韦伯的理解社会学、加芬克尔的常人方法学、胡赛尔先验现象学和哈贝马斯交往行动理论均对科技理性予以批判,但在构筑他们各自的哲学、揭示社会现象与问题时,站在了不同的方法论立场上,导致对"主体间性"认识视角不尽一致。教育中的主体间性是指主体与主体之间相互尊重,在法律、各项学校规章制度与道德规范下的相互理解的关系特征。在学校教育中,科学精神与主体间性应是相辅相承的。为了实现主体间性,要注意运用平等对话与交流及交往等教育方式,但这些教育方式并不能排斥其他教育方式。教育改革过程应树立"主体间性"意识。

关键词：主体间性科技理性交往对话理解交流

Modelling the crop yield gap with a remote sensing-based process model:A case study of winter wheat in the North china Plain

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Journal of Integrative Agriculture 2023年第10期22卷 2993-3005页

作者： yang Xu ZHANG Jia-hua yang Shan-shan WANG Jing-wen BAI Yun ZHANG Sha Research Center for Remote Sensing and Digital Earth College of Computer Science and TechnologyQingdao UniversityQingdao 266071P.R.China Aerospace Information Research Institute Chinese Academy of SciencesBeijing 100094P.R.China

Understanding the spatial distribution of the crop yield gap(YG)is essential for improving crop *** studies have typically focused on the site scale,which may lead to considerable uncertainties when scaled to the regional *** mitigate this issue,this study used a process-based and remote sensing driven crop yield model for winter wheat(PRYM-Wheat),which was derived from the boreal ecosystem productivity simulator(BEPS),to simulate the YG of winter wheat in the North china Plain from 2015 to *** validation based on statistical yield data revealed good performance of the PRYM-Wheat Model in simulating winter wheat actual yield(Ya).The distribution of Ya across the North china Plain showed great heterogeneity,decreasing from southeast to *** remote sensing-estimated results show that the average YG of the study area was 6400.6 kg ha^(–1).The YG of Jiangsu Province was the largest,at7307.4 kg ha^(–1),while the YG of Anhui Province was the smallest,at 5842.1 kg ha^(–1).An analysis of the responses of YG to environmental factors showed no obvious correlation between YG and precipitation,but there was a weak negative correlation between YG and accumulated *** addition,the YG was positively correlated with *** general,studying the specific features of the YG can provide directions for increasing crop yields in the future.

关键词： remote sensing PRYM-Wheat Model yield gap environmental factors North china Plain

基于电子鼻和电子舌与1D-CNN-LSTM模型的花椒产地快速溯源检测

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传感技术学报 2024年第5期37卷 904-912页

作者：张擎杨晓婧金鑫宁陈立同高文王志强姜春磊山东理工大学计算机科学与技术学院山东淄博255000 淄博市工业数字经济发展中心山东淄博255000 烟台黄金职业学院信息工程系山东烟台265401

针对不同产地花椒产品的溯源问题,提出一种基于电子鼻和电子舌结合一维卷积神经网络(One Dimension-Convolutional Neural Networks,1D-CNN)-长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)混合模型的花椒产地快速检测方法。以5个不同产... 详细信息

针对不同产地花椒产品的溯源问题,提出一种基于电子鼻和电子舌结合一维卷积神经网络(One Dimension-Convolutional Neural Networks,1D-CNN)-长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)混合模型的花椒产地快速检测方法。以5个不同产地的花椒为试验对象,采用电子舌和电子鼻分别采集花椒样本的味觉和嗅觉指纹图谱信息,根据信号特点分别设计1D-CNN提取味觉和嗅觉信号中的局部空间特征,然后采用LSTM捕捉信号的时间序列特征,最后采用多层感知机融合两种特征并进行分类识别。实验结果表明,电子鼻与电子舌信息融合对不同产地花椒的分辨准确率优于单一设备,与其他深度模型相比,所提的模型分类准确性更高,其准确率、精确率、召回率、F1分数分别达到99.0%、99.1%、99.0%、0.989。以上研究将为不同产地花椒的快速鉴定提供新的方法,并为其他农产品的产地溯源检测提供新的研究思路。

关键词：传感器信号处理花椒产地溯源电子鼻电子舌特征融合卷积神经网络长短期记忆网络

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有限群的一些定理

济南大学学报（自然科学版） 2001年第4期15卷 344-345页

作者：温凤桐管延勇王晓静济南大学理学院山东济南250022 烟台师范学院数学与计算机科学系山东烟台264025

利用子群的C

关键词：有限群 C-正规 c-单可解群超可解群 Hall-子群

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自动网格法程序的数值模拟测试

湛江海洋大学学报 2003年第3期23卷 51-56页

作者：白义如王晓文白世伟湛江海洋大学工程学院广东湛江524088 中国科学技术大学力学与机械工程系安徽合肥230027 中国科学院武汉岩土力学研究所湖北武汉430071

为了测试改进后的程序,原始网格图和变形网格图皆由计算机生成。在生成变形网格图时,考虑了刚体移动、刚体转动、一般变形这三种变形,另外还生成一幅中间缺少网格点的大变形图像。结果表明:在不同的变形情况下,尤其在中间缺少网格点的... 详细信息

为了测试改进后的程序,原始网格图和变形网格图皆由计算机生成。在生成变形网格图时,考虑了刚体移动、刚体转动、一般变形这三种变形,另外还生成一幅中间缺少网格点的大变形图像。结果表明:在不同的变形情况下,尤其在中间缺少网格点的大变形下,虽然网格点分布不规则,但是程序仍然能够自动分割、编码,而且准确无误;呈二值化分布的网格点误差为0.0058像素以下,呈高斯分布的误差为0.00076像素以下。

关键词：自动网格法变形程序

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多模态知识图谱融合技术研究综述

计算机工程与应用 2024年第13期60卷 36-50页

作者：陈囿任李勇温明孙驰新疆师范大学计算机科学技术学院乌鲁木齐830054 新疆电子研究所乌鲁木齐830013

多模态知识图谱融合了视觉、文本等多种模态信息,并以图的形式展现知识结构。随着人工智能的发展,多模态知识图谱在推荐系统、智能问答和知识搜索等领域发挥了重要作用。与传统知识图谱相比,多模态知识图谱可以多维度理解和展现知识,有... 详细信息

多模态知识图谱融合了视觉、文本等多种模态信息,并以图的形式展现知识结构。随着人工智能的发展,多模态知识图谱在推荐系统、智能问答和知识搜索等领域发挥了重要作用。与传统知识图谱相比,多模态知识图谱可以多维度理解和展现知识,有更好的表示和应用能力。为了深入研究多模态知识图谱,对多模态知识图谱价值及类别进行了详细的分析与阐述,根据多模态知识图谱构建中融合方法的不同,从多源异构数据文本转换、表示学习、实体对齐、特征抽取方面进行对比和总结,重点对跨模态知识图谱融合技术分类叙述。对多模态知识图谱的应用进展进行了分析,并探讨了多模态知识图谱的局限性,提出了多模态知识图谱领域今后的研究方向。

关键词：多模态知识图谱语言模型融合技术预训练技术

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联合深度学习和宽度学习的纹理样图自动提取

中国图象图形学报 2024年第4期29卷 1003-1017页

作者：吴惠思梁崇鑫颜威文振焜深圳大学计算机与软件学院深圳518060

目的纹理样图是指一幅用于描述纹理特征的图像,纹理样图多样性在纹理合成任务中是至关重要的,它可以为合成的纹理带来更丰富、多样和逼真的外观,同时为艺术家和设计师提供了更多的创作灵感和自由度。当前,纹理样图的提取主要通过手工... 详细信息

目的纹理样图是指一幅用于描述纹理特征的图像,纹理样图多样性在纹理合成任务中是至关重要的,它可以为合成的纹理带来更丰富、多样和逼真的外观,同时为艺术家和设计师提供了更多的创作灵感和自由度。当前,纹理样图的提取主要通过手工剪裁和算法自动提取,从大量的图像中手工剪裁提取出高质量的纹理样图十分耗费精力和时间,并且该方式易受主观驱动且多样性受限。目前先进的纹理样图自动提取算法基于卷积神经网络的Trimmed T-CNN(texture convolutional neural network)模型存在推理速度慢的问题。基于此,本文致力于利用互联网上丰富的图像资源,自动快速地从各种图像中裁剪出理想且多样的纹理样图,让用户有更多的选择。方法本文提出一个结合深度学习和宽度学习的从原始图像中自动提取纹理样图的方法。为了获取理想的纹理样图,首先通过残差特征金字塔网络提取特征图,有效地从输入图像中识别样图候选者,然后采用区域候选网络快速自动地获取大量的纹理样图候选区域。接下来,利用宽度学习系统对纹理样图的候选区域进行分类。最后,使用评分准则对宽度学习系统的分类结果进行评分,从而筛选出理想的纹理样图。结果为了验证本文方法的有效性,收集大量理想纹理样图并将它们分成6个类进行实验验证,本文模型的准确度达到了94.66%。与当前先进的方法 Trimmed T-CNN相比,本文模型准确度提高了0.22%且速度得到了提升。对于分辨率为512×512像素、1 024×1 024像素和2 048×2 048像素的图像,算法速度分别提快了1.393 8 s、1.864 3 s和2.368 7 s。结论本文提出的纹理样图自动提取算法,综合了深度学习和宽度学习的优点,使纹理样图的提取结果更加准确且高效。

关键词：宽度学习卷积神经网络(CNN) 纹理样图提取目标检测区域候选网络特征金字塔网络(FPN)

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NA、PA样本下密度核估计的相合性

数学研究 2002年第3期35卷 309-319页

作者：文志诚杨善朝广西师范大学数学与计算机科学学院广西师范大学数学与计算机科学学院广西桂林541004

设 { Xn,n 1}为同分布的 NA或 PA随机变量序列 ,f (x)为 X1 概率密度函数 ,基于样本 X1 ,X2 ,… ,Xn,本文对密度函数 f (x)的核估计进行了讨论 ,在适当条件下证明了其强相合和 r阶矩相合 .

关键词： NA、PA样本密度函数核估计强相合矩相合