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基于多尺度风格自适应的手写维文识别模型

计算机工程与设计 2024年第9期 2749-2756页

作者：闫林王磊艾孜麦提·艾尼瓦尔杨雅婷李晓中国科学院新疆理化技术研究所多语种信息技术研究室中国科学院大学计算机科学与技术学院中国科学院新疆理化技术研究所新疆民族语音语言信息处理实验室

基于字符形态与书写风格的强关联性，提出一种多尺度风格自适应的手写维文识别模型，模型从浅层笔划到深层序列建模多尺度风格特征，提高对手写风格的自适应能力。针对手写维文特点改进Transformer提取多尺度笔划特征；构建多尺度风格... 详细信息

基于字符形态与书写风格的强关联性，提出一种多尺度风格自适应的手写维文识别模型，模型从浅层笔划到深层序列建模多尺度风格特征，提高对手写风格的自适应能力。针对手写维文特点改进Transformer提取多尺度笔划特征；构建多尺度风格自适应模块提取序列特征；构建特征泛化融合模块对笔划特征和序列特征进行深度融合，提升识别效果。实验结果表明，该模型在真实手写维文测试集WER、CER分别下降3.75%、0.19%,在IAM数据集中验证了模型迁移性。

关键词：手写维文识别手写风格多尺度特征金字塔网络视觉自注意力模型长短期记忆网络特征融合

数据驱动的新型非线性光学材料理论设计研究进展

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人工晶体学报 2024年第9期53卷 1475-1493页

作者：储冬冬杨志华潘世烈中国科学院新疆理化技术研究所晶体材料研究中心

非线性光学晶体是全固态激光器的核心器件，在信息技术、国防安全等方面具有广泛且重要的应用。随着高性能计算技术的发展，计算辅助实验的“自上而下”靶向设计逐渐成为非线性光学材料设计的重要组成部分。同时，基于高通量计算获取的... 详细信息

非线性光学晶体是全固态激光器的核心器件，在信息技术、国防安全等方面具有广泛且重要的应用。随着高性能计算技术的发展，计算辅助实验的“自上而下”靶向设计逐渐成为非线性光学材料设计的重要组成部分。同时，基于高通量计算获取的大规模结构性能信息，进一步为数据挖掘、机器学习的算法训练提供了坚实的数据基础，促进了材料设计的第四范式的发展。本文从非线性光学晶体的计算材料设计入手，探讨了数据驱动的非线性光学理论设计的新范式，对本团队近年来在高通量筛选、晶体结构预测以及机器学习加速非线性光学材料设计等方向的研究进展进行了综述。

关键词：晶体结构预测高通量筛选机器学习非线性光学材料材料设计

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HLF区块链交易时延动态优化方法研究

计算机工程与应用 2024年第14期60卷 257-266页

作者：李天祥韩云飞阿不都热衣木江·阿白马玉鹏王轶中国科学院新疆理化技术研究所乌鲁木齐830011 中国科学院大学北京100049 新疆民族语音语言信息处理实验室乌鲁木齐830011 新疆维吾尔自治区信息中心乌鲁木齐830011

Hyperledger Fabric(HLF)性能优化是区块链研究的热点问题,但当前工作对低负载生产环境中的交易时延关注不足,成为影响联盟链落地应用的重要因素。针对这一问题,提出了面向HLF的交易时延动态自适应优化方法:综合考虑交易到达率与交易大... 详细信息

Hyperledger Fabric(HLF)性能优化是区块链研究的热点问题,但当前工作对低负载生产环境中的交易时延关注不足,成为影响联盟链落地应用的重要因素。针对这一问题,提出了面向HLF的交易时延动态自适应优化方法:综合考虑交易到达率与交易大小维度,对HLF(v2.2)进行全面的性能评估,并给出了一组静态推荐配置参数;基于性能评估数据,使用XGBoost建立HLF性能模型,获得应用负载、网络配置、交易时延间的映射关系;对非饱和动态负载与突发注入攻击等场景进行模拟,获得贴近生产环境的应用负载输入;基于贝叶斯优化算法,对HLF进行动态自适应配置参数优化,有效降低HLF交易处理时延。通过实验,验证了优化方法的有效性,在多组随机动态负载输入中取得了平均53%、最高97%的交易时延优化效果。

关键词：区块链性能优化 Hyperledger Fabric 交易时延贝叶斯优化

复杂场景下小农经营区地块级苹果园模块化制图方法框架

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地球信息科学学报 2024年第1期26卷 197-211页

作者：寇雯齐沈占锋王浩宇李硕焦淑慧雷雅婷中国科学院空天信息创新研究院国家遥感应用工程技术研究中心北京100101 中国科学院大学资源与环境学院北京100049 中国科学院大学电子电气与通信工程学院北京100049

实现复杂场景下地块级苹果园的精准制图,是中国苹果产业精细化管理面临的迫切需求。然而,传统的地块级分类制图框架在处理小农经营区内的大量细碎地块时,可靠性大幅度降低。本文提出一种适用于复杂场景下小农经营区的地块级苹果园模块... 详细信息

实现复杂场景下地块级苹果园的精准制图,是中国苹果产业精细化管理面临的迫切需求。然而,传统的地块级分类制图框架在处理小农经营区内的大量细碎地块时,可靠性大幅度降低。本文提出一种适用于复杂场景下小农经营区的地块级苹果园模块化制图方法框架。①基于模拟人类对目标场景视觉感知的分层策略,从深秋季的单幅超高空间分辨率(Very High Resolution,VHR)影像中提取冗余的候选地块;②利用非对称瓶颈网络(Depth-wise Asymmetric Bottleneck Network,DABNet)模型与长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)模型,分别从VHR影像与时间序列影像中提取苹果园的空间特征像素与时序特征像素。然后,构建元特征描述特征像素在候选地块中的分布情况,与地块的内在特征共同组成苹果园地块的分类特征;③使用随机森林(Random Forest,RF)将候选地块分类为苹果园地块和非苹果园地块。以山东省栖霞市西城镇为研究区,从43238个候选地块中提取出30292个苹果园地块,分类总体精度达到92.7%。利用RF算法自带的平均精度减少指标(Mean Decrease in Accuracy,MDA)对17种分类子特征进行特征重要性分析,证明本文提出的元特征比传统人工设计特征具有更强的信息抽象与特征表达能力。该框架成功实现场景复杂的小农经营区地块级苹果园制图,可推进精准果园农业的发展。

关键词：苹果园复杂场景地块级分类深度学习元特征时间序列数据超高空间分辨率影像

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基于生成对抗网络的维语场景文字修改网络

计算机与现代化 2024年第1期 41-46页

作者：付鸿林张太红杨雅婷艾孜麦提·艾瓦尼尔马博新疆农业大学计算机与信息工程学院新疆农业信息化工程技术研究中心中国科学院新疆理化技术研究所多语种信息技术研究室

通过对维语的场景文字检测与识别研究发现，人工采集标注自然场景文字图像是耗时耗力的，因此人工合成的数据是作为训练数据的主要来源。为获得更加真实的数据，本文提出一种基于生成对抗网络的维语场景文字修改网络，利用高效的Transfo... 详细信息

通过对维语的场景文字检测与识别研究发现，人工采集标注自然场景文字图像是耗时耗力的，因此人工合成的数据是作为训练数据的主要来源。为获得更加真实的数据，本文提出一种基于生成对抗网络的维语场景文字修改网络，利用高效的Transformer模块构建网络，充分提取图像全局与局部特征来完成维语场景文字图像修改，并添加微调模块，对最终结果进行微调。采用WGAN思想策略训练模型，可有效应对模型崩溃以及梯度爆炸等问题。通过在英文-英文，英文-维文的文字修改实验来验证模型的泛化能力和鲁棒性，无论在客观评价指标（SSIM、PSNR）还是视觉上均取得不错效果，并在真实场景数据集SVT以及ICDAR 2013上进行了验证。

关键词：生成对抗网络场景文字修改维语场景文字图像高效Transformer WGAN

结合桥梁难分样本优化的大清河流域水坝遥感检测

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自然资源遥感 2024年

作者：郭勇张琳翔许泽宇蔡中祥中国科学院空天信息创新研究院国家遥感应用工程技术研究中心信息工程大学地理空间信息学院

水坝的检测对于城市规划、生态环境评估等有着重要意义。目前基于遥感的水坝检测研究主要是基于样本集的算法改进或在小区域上的检测，缺乏在大尺度地学区域的实践应用。而在大区域中，水坝分布稀疏，地表存在更多的桥梁等地物会对水坝... 详细信息

水坝的检测对于城市规划、生态环境评估等有着重要意义。目前基于遥感的水坝检测研究主要是基于样本集的算法改进或在小区域上的检测，缺乏在大尺度地学区域的实践应用。而在大区域中，水坝分布稀疏，地表存在更多的桥梁等地物会对水坝的检测形成显著干扰。为应对这一问题，该文以大清河流域为例，研究大尺度区域内的水坝遥感检测。该文研究主要分为两个阶段，第一阶段是将容易与水坝混淆的桥梁作为难分负样本(即容易产生假阳性的样本)参加训练，基于DIOR公开数据集改进适合于水坝提取的神经网络结构；第二阶段是基于优化后的网络以及大区域多源样本数据进行微调训练获取模型，并实现大清河区域的水坝检测。优化后的模型模型在第一阶段测试得到了78.3%的水坝检测精度，在第二阶段大清河流域检测得到了330处水坝，其结果与现有公开的水坝空间分布数据集GRandD相符，且更为详细。结果表明，结合桥梁样本优化训练后的模型可以有效避免对桥梁的误提取，从而提高检测精度。

关键词：水坝难分负样本大清河流域 CenterNet网络目标检测

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基于主成分分析的核桃品种油用性状综合评价

食品工业科技 2024年第2期45卷 235-242页

作者：徐梦婷王强郝艳宾齐建勋张赟齐丁保淼陈永浩北京市农林科学院林业果树研究所北京100093 长江大学生命科学学院湖北荆州434025 中国农业科学院农产品加工研究所北京100193 北京市落叶果树工程技术研究中心北京100097

针对核桃油用加工专用品种不明确的现状,本研究以26个主栽核桃品种为研究对象,对其油用性状进行综合评价,以期筛选出适宜油用加工的核桃专用品种。通过测定各品种的7个表观性状以及19个理化与营养品质性状,对各性状的变异系数和相关性... 详细信息

针对核桃油用加工专用品种不明确的现状,本研究以26个主栽核桃品种为研究对象,对其油用性状进行综合评价,以期筛选出适宜油用加工的核桃专用品种。通过测定各品种的7个表观性状以及19个理化与营养品质性状,对各性状的变异系数和相关性进行分析,并通过主成分分析、聚类分析对与油用品质密切相关的性状进行综合评价。结果表明,核桃坚果的品质性状指标间存在一定的相关性。其中出仁率与壳厚呈极显著负相关(P信息。综合相关性分析和主成分分析得出评价核桃品种油用性状的代表性指标为坚果三径、壳厚、仁重、单果重、出仁率、水分、粗脂肪、粗蛋白、棕榈酸、硬脂酸、油酸、亚油酸、亚麻酸、总生育酚、总甾醇。根据综合评价值得分较高的品种包括云南华宁大白壳、新疆温185、北京辽宁1号、云南细香、甘肃清香、河北香玲等,表明上述品种更适宜油用加工,为核桃油用加工专用品种筛选提供了参考。

关键词：核桃表观性状理化与营养品质主成分分析综合评价

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基于BDANet的地震灾害建筑物损毁评估

自然资源遥感 2024年

作者：赵金玲黄健梁梓君赵学丹靳涛葛行行邵远征中国石油新疆油田分公司数据公司武汉大学地球空间信息技术协同创新中心

破坏性地震建筑物损毁快速评估是震后科学评估的决策依据与技术保障,对于人道主义救援和应急响应具有重要意义。鉴于现有遥感影像震后建筑物损毁大多基于灾前灾后图像分割来完成,对于震后建筑物数量难以快速统计的问题,以U-Net深度卷积... 详细信息

破坏性地震建筑物损毁快速评估是震后科学评估的决策依据与技术保障,对于人道主义救援和应急响应具有重要意义。鉴于现有遥感影像震后建筑物损毁大多基于灾前灾后图像分割来完成,对于震后建筑物数量难以快速统计的问题,以U-Net深度卷积神经网络为主体模型,提出一种3阶段的BDANet(building damage assessment convolutional neural network)震后建筑物损毁信息评估与预测一体化网络框架。首先,利用U-Net的编码-解码网络结构提取建筑物位置信息;其次,通过灾前灾后影像训练建筑物损毁评估部分,对建筑物分割结果进行损毁定位与等级评估;最后,对不同等级的损毁建筑物数量进行预测,为灾后救援与灾后重建提供数据支撑。并以2017年墨西哥中部莫雷洛斯州发生的7.1级地震与2023年土耳其发生7.8级地震为例展开研究,实验对震后建筑物损毁等级进行评估及统计,验证了本文方法的准确性与可靠性,相关实验结果可为灾后风险评估提供及时、准确的数据支撑和技术保障。

关键词：遥感影像地震灾害建筑物损毁损毁评估 U-Net

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基于改进主题分布特征的神经网络语言模型

电子与信息学报 2018年第1期40卷 219-225页

作者：刘畅张一珂张鹏远颜永红中国科学院声学研究所语言声学与内容理解重点实验室北京100190 中国科学院大学北京100049 中国科学院新疆理化技术研究所新疆民族语音语言信息处理实验室乌鲁木齐830011

在递归神经网络(RNN)语言模型输入中增加表示当前词所对应主题的特征向量是一种有效利用长时间跨度历史信息的方法。由于在不同文档中各主题的概率分布通常差别很大,该文提出一种使用文档主题概率改进当前词主题特征的方法,并将改进后... 详细信息

在递归神经网络(RNN)语言模型输入中增加表示当前词所对应主题的特征向量是一种有效利用长时间跨度历史信息的方法。由于在不同文档中各主题的概率分布通常差别很大,该文提出一种使用文档主题概率改进当前词主题特征的方法,并将改进后的特征应用于基于长短时记忆(LSTM)单元的递归神经网络语言模型中。实验表明,在PTB数据集上该文提出的方法使语言模型的困惑度相对于基线系统下降11.8%。在SWBD数据集多候选重估实验中,该文提出的特征使LSTM模型相对于基线模型词错误率(WER)相对下降6.0%;在WSJ数据集上的实验中,该特征使LSTM模型相对于基线模型词错误率(WER)相对下降6.8%,并且在eval92测试集上,改进隐含狄利克雷分布(LDA)特征使RNN效果与LSTM相当。

关键词：语音识别语言模型隐含狄利克雷分布长短时记忆