检索结果-南通市图书馆

优化基层党建打造协同共建新模式——以淮阴师范学院计算机科学与技术学院为例

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

新西部（中旬·理论） 2017年第9期 53-54页

作者：董雅琪淮阴师范学院江苏淮安223300

关键词：党建协同创新

维普期刊数据库评论

在线全文

维普期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于统计特征搜索的多元时间序列预测方法

电子与信息学报 2024年第8期46卷 3276-3284页

作者：潘金伟王乙乔钟博王晓玲华东师范大学计算机科学与技术学院上海200062

时间序列中包含一些长期依赖关系,如长期趋势性、季节性和周期性,这些长期依赖信息的跨度可能是以月为单位的,直接应用现有方法无法显式建模时间序列的超长期依赖关系。该文提出基于统计特征搜索的预测方法来显式地建模时间序列中的长... 详细信息

时间序列中包含一些长期依赖关系,如长期趋势性、季节性和周期性,这些长期依赖信息的跨度可能是以月为单位的,直接应用现有方法无法显式建模时间序列的超长期依赖关系。该文提出基于统计特征搜索的预测方法来显式地建模时间序列中的长期依赖。首先对多元时间序列中的平滑特征、方差特征和区间标准化特征等统计特征进行抽取,提高时间序列搜索对趋势性、周期性、季节性的感知。随后结合统计特征在历史序列搜索相似的序列,并利用注意力机制融合当前序列信息与历史序列信息,生成可靠的预测结果。在5个真实的数据集上的实验表明该文提出的方法优于6种最先进的方法。

关键词：多元时间序列预测注意力机制长期依赖

RR-SC:边缘设备中基于随机计算神经网络的运行时可重配置框架

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

计算机研究与发展 2024年第4期61卷 840-855页

作者：宋玉红沙行勉诸葛晴凤许瑞王寒华东师范大学计算机科学与技术学院上海200062

随着人工智能民主化的发展,深度神经网络已经被广泛地应用于移动嵌入式设备上,例如智能手机和自动驾驶领域等.随机计算作为一种新兴的、有前途的技术在执行机器学习任务时使用简单的逻辑门而不是复杂的二进制算术电路.它具有在资源(如... 详细信息

随着人工智能民主化的发展,深度神经网络已经被广泛地应用于移动嵌入式设备上,例如智能手机和自动驾驶领域等.随机计算作为一种新兴的、有前途的技术在执行机器学习任务时使用简单的逻辑门而不是复杂的二进制算术电路.它具有在资源(如能源、计算单元和存储单元等)受限的边缘设备上执行深度神经网络低能耗、低开销的优势.然而,之前的关于随机计算的工作都仅仅设计一组模型配置并在固定的硬件配置上实现,忽略了实际应用场景中硬件资源(如电池电量)的动态改变,这导致了低硬件效率和短电池使用时间.为了节省电池供电的边缘设备的能源,动态电压和频率调节技术被广泛用于硬件重配置以延长电池的使用时间.针对基于随机计算的深度神经网络,创新性地提出了一个运行时可重配置框架,即RR-SC,这个框架首次尝试将硬件和软件的重配置相结合以满足任务的时间约束并最大限度节省能源.RR-SC利用强化学习技术可以一次性生成多组模型配置,同时满足不同硬件配置(即不同的电压/频率等级)下的准确率要求.RR-SC得到的解具有最好的准确率和硬件效率权衡.同时,多个模型配置运行时在同一个主干网络上进行切换,从而实现轻量级的软件重配置.实验结果表明,RRSC可以在110 ms内进行模型配置的轻量级切换,以保证在不同硬件级别上所需的实时约束.同时,它最高可以实现7.6倍的模型推理次数提升,仅造成1%的准确率损失.

关键词：边缘设备随机计算运行时重配置动态硬件环境轻量级软件重配置强化学习

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于深度学习的EEG数据分析技术综述

浙江大学学报（工学版） 2024年第5期58卷 879-890页

作者：钟博王鹏飞王乙乔王晓玲华东师范大学计算机科学与技术学院上海200062

对近年来的相关工作进行全面分析、横向比较,梳理出基于深度学习的EEG数据分析闭环流程.对EEG数据进行介绍,从深度学习在EEG数据预处理、特征提取以及模型泛化3个关键阶段的应用进行展开,梳理深度学习算法在相应阶段提供的研究思路和解... 详细信息

对近年来的相关工作进行全面分析、横向比较,梳理出基于深度学习的EEG数据分析闭环流程.对EEG数据进行介绍,从深度学习在EEG数据预处理、特征提取以及模型泛化3个关键阶段的应用进行展开,梳理深度学习算法在相应阶段提供的研究思路和解决方案,包括各阶段所存在的难点与问题.全方位总结出不同算法的主要贡献和局限性,讨论深度学习技术在各个阶段处理EEG数据时所面临的挑战及未来的发展方向.

关键词：头皮脑电(EEG) 闭环流程深度学习预处理特征提取模型泛化

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于全局局部协同的非均匀图像去雾方法

自动化学报 2024年第7期50卷 1333-1344页

作者：罗小同杨汶锦曲延云谢源厦门大学信息学院计算机科学与技术系厦门361005 华东师范大学计算机科学与技术学院上海200063

近年来,基于卷积神经网络(Convolutional neural network,CNN)的图像去雾方法在合成数据集上取得了显著的进展,但由于真实场景中存在雾分布不均的问题,卷积运算的局部感受野难以有效捕获到上下文指导信息,从而导致全局结构信息丢失.因此... 详细信息

近年来,基于卷积神经网络(Convolutional neural network,CNN)的图像去雾方法在合成数据集上取得了显著的进展,但由于真实场景中存在雾分布不均的问题,卷积运算的局部感受野难以有效捕获到上下文指导信息,从而导致全局结构信息丢失.因此,真实场景下的图像去雾任务面临着巨大的挑战.考虑到Transformer具有捕获长距离语义信息依赖关系的优势,有利于引导全局结构信息重建.然而,标准Transformer结构的高计算复杂度阻碍了其在图像恢复中的应用.针对上述提到的问题,提出一个由Transformer和卷积神经网络组成的双分支协同非均匀图像去雾网络***分支用于提取全局结构信息,同时设计稀疏自注意力模块(Sparse self-attention modules,SSM)以降低计算复杂度.卷积神经网络分支用于获取局部信息,从而恢复纹理细节.在真实非均匀有雾场景下的实验结果表明,该方法不管是在客观评价还是在主观视觉效果方面均达到优异的性能.

关键词：图像去雾卷积神经网络 Transformer 特征融合稀疏自注意力

维普期刊数据库博看期刊

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

面向自组织人群的建筑安全评估算法

浙江大学学报（工学版） 2024年第9期58卷 1844-1856页

作者：武慧何高奇李晨王长波华东师范大学计算机科学与技术学院上海200062

为了解决室内建筑节点不合理与人群逃生路线选择困难的问题,提出面向自组织人群的建筑安全评估算法.基于IndoorGML建立室内空间的水平平面结构和垂直层级结构,形成拓扑空间中的节点关联图,以表示多层建筑物的空间结构.通过对单元空间的... 详细信息

为了解决室内建筑节点不合理与人群逃生路线选择困难的问题,提出面向自组织人群的建筑安全评估算法.基于IndoorGML建立室内空间的水平平面结构和垂直层级结构,形成拓扑空间中的节点关联图,以表示多层建筑物的空间结构.通过对单元空间的风险、通行率的定义,设计基于A^(*)算法的安全疏散路线选择算法.通过分析逃生路线的选择人数、单条逃生路线上节点的最高风险、单条逃生路线的平均逃生时间,找出室内建筑不合理节点并提出优化方案.构建模拟场景进行仿真实验,对比不同路线选择方法的结果,分析并验证所提评估算法的有效性.结果表明,所提出的方法能够找出建筑拥堵的主要因素及其对疏散的影响程度,有助于在建筑设计阶段开展科学的建筑安全评估.

关键词：人群仿真建筑安全评估 Indoor GML 自组织人群安全疏散路线选择

高效率时间复用Duan-Lukin-Cirac-Zoller存储方案的实验研究

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

物理学报 2024年第18期73卷 16-23页

作者：温亚飞庄园园王志强高士回太原师范学院物理系晋中030619 太原师范学院计算机科学与技术学院晋中030619 太原师范学院计算物理与应用物理研究所晋中030619

大规模广域量子网络的构建需要在量子节点之间进行纠缠交换及量子中继等过程,基于自发拉曼散射过程在冷原子中制备空间复用、时间复用以及多模式复用的光与原子纠缠界面为实现量子中继提供有效技术途径,其中读出效率的高低具有至关重要... 详细信息

大规模广域量子网络的构建需要在量子节点之间进行纠缠交换及量子中继等过程,基于自发拉曼散射过程在冷原子中制备空间复用、时间复用以及多模式复用的光与原子纠缠界面为实现量子中继提供有效技术途径,其中读出效率的高低具有至关重要的作用.通过设计可扩展型脉冲光制备技术及能级的合理选择,本文构建了具有高效率的六路时间复用的光与原子纠缠源.实现纠缠源纠缠产生概率5.83倍的增强,同时读出效率约38%,对应Bell参数约为2.35.本研究成果为长距离量子通信及广域大规模量子网络构建提供有效资源及技术支撑.

关键词：高效率时间复用存储能级跃迁选择脉冲光制备技术

改进型DeepLabV3+的糖尿病眼底病变分割

同方期刊数据库

同方期刊数据库博看期刊评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

华中科技大学学报（自然科学版） 2024年第5期52卷 90-97页

作者：马晓普刘文涛李贺南阳师范学院计算机科学与技术学院河南南阳473061 南阳师范学院生命科学与农业工程学院河南南阳473061

针对糖尿病视网膜眼底病变多类分割难及小病灶识别率低的问题,提出一种融合注意力机制与改进型DeepLabV3+的糖尿病视网膜眼底病变多类病症分割方法.该方法首先通过使用MobileNetV2网络提取病灶特征,减少参数量并提高算法训练速度;接着... 详细信息

针对糖尿病视网膜眼底病变多类分割难及小病灶识别率低的问题,提出一种融合注意力机制与改进型DeepLabV3+的糖尿病视网膜眼底病变多类病症分割方法.该方法首先通过使用MobileNetV2网络提取病灶特征,减少参数量并提高算法训练速度;接着通过优化空洞空间卷积金字塔池化中的空洞卷积层数与空洞率,以提高捕获小病灶特征的能力;然后基于DeepLabV3+网络模型进行改进,借助坐标注意力机制感知病灶方向和位置信息,从而提高识别精度;最后采用FGADR和IDRiD数据集分别训练和测试所提出的模型.实验结果表明:所提出方法的平均交并比(MIoU)指标为73.75%,具有较高的分割精度,验证了模型有效性.

关键词：糖尿病视网膜眼底病变深度学习 DeepLabV3+网络坐标注意力多类分割

基于多任务联合学习的古代经典礼学文献礼俗专名自动识别方法研究

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

数据分析与知识发现 2024年第7期8卷 56-66页

作者：斯日古楞林民郭振东张树钧李斌高颖杰内蒙古师范大学文学院呼和浩特010022 内蒙古民族大学计算机科学与技术学院通辽028043 内蒙古师范大学计算机科学技术学院呼和浩特010022 海南大学计算机科学与技术学院海口570228

【目的】针对现有通用命名实体识别模型在古籍特定领域的局限性,提出一种多任务深度学习模型,专门用于多类型礼俗专名的自动识别,以提升古籍中复杂礼俗专名的识别精度和效率。【方法】首先构建包含6个类别的礼俗专名标注语料库,然后构... 详细信息

【目的】针对现有通用命名实体识别模型在古籍特定领域的局限性,提出一种多任务深度学习模型,专门用于多类型礼俗专名的自动识别,以提升古籍中复杂礼俗专名的识别精度和效率。【方法】首先构建包含6个类别的礼俗专名标注语料库,然后构建融合古文预训练语言模型的礼俗专名识别和自动标点一体化模型MJL-SikuRoBERTa-BiGRU-CRF。该模型利用SikuRoBERTa和BiGRU训练语料库并获取上下文语义信息,再由CRF层对两个子任务进行标签约束,生成全局最优的专名和标点标签序列。【结果】所提模型在礼俗专名识别任务上的F1值为84.34%,在自动标点任务上的F1值为75.30%。其中,在宫室、器物、服饰专名类别上效果显著,F1值达到85%以上;在饮食、车具、物产类别上表现稍显不足,F1值为76%~81%。【局限】模型未在更细粒度专名分类上进行验证。另外,本文尝试对专名识别方法进行数据增强,以提高礼俗专名识别效果,但并没有将其应用于所有类别。【结论】本文构建的一体化模型更适用于中国古代礼学文献的礼俗专名识别任务,可为古代礼仪信息抽取、知识库自动构建提供有效支持。

关键词：专名识别古代礼学文献多任务学习古汉语预训练模型