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国内外农业农村信息化研究的知识图谱分析

中国农机化学报 2024年第10期45卷 215-222页

作者：吴琼李志刚陈敏石河子大学信息科学与技术学院华东理工大学信息科学与工程学院

农业农村信息化是农业农村现代化的战略制高点，是带动农业增效与农民增收的先导力量与重要引擎。以2000—2021年中国知网和Web of Science核心合集数据库中的585篇文章作为数据集，使用知识图谱软件CiteSpace对国内外农业农村信息化的... 详细信息

农业农村信息化是农业农村现代化的战略制高点，是带动农业增效与农民增收的先导力量与重要引擎。以2000—2021年中国知网和Web of Science核心合集数据库中的585篇文章作为数据集，使用知识图谱软件CiteSpace对国内外农业农村信息化的研究现状进行分析。结果表明，国内外在农业农村信息化领域年度发文数量总体呈递增趋势。中国在该领域的发文量最高达84篇。美国在该领域的影响力最高，其中介中心性为0.35。国内外均形成3个主要由科研院所和高校构成的核心研究团队。国内研究热点是信息化、乡村振兴、数字乡村等方面。国际的研究热点是影响、气候变化、农业、保护等方面。国内研究前沿是乡村振兴、数字农业，国际的研究前沿是生产率、系统、决定因素。

关键词：农业农村信息化知识图谱文献计量 CiteSpace

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数字阅读中信息茧房的触发因素及应对策略研究

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图书馆学研究 2024年第1期 68-77页

作者：滕广青梁陈濡庹锐东北师范大学信息科学与技术学院信息管理系东北师范大学信息科学与技术学院

数字阅读中的信息茧房效应容易造成读者信息窄化与知识局限,识别信息茧房的触发因素有助于探寻破茧对策以促进阅读推广。文章选取信息特征、个性化选择、算法推荐、社交环境4个维度的条件变量,采用模糊集定性比较分析(fsQCA)的方法,对... 详细信息

数字阅读中的信息茧房效应容易造成读者信息窄化与知识局限,识别信息茧房的触发因素有助于探寻破茧对策以促进阅读推广。文章选取信息特征、个性化选择、算法推荐、社交环境4个维度的条件变量,采用模糊集定性比较分析(fsQCA)的方法,对信息茧房效应的触发因素进行组态分析。研究发现,数字阅读中信息茧房效应的产生受到多种因素共同影响。由信息特征、个性化选择、算法推荐3个因素联合构成的组态路径覆盖率最高,在非以上3种因素影响的情况下社交环境也会触发信息茧房。文章在此基础上提出消除或削弱数字阅读中信息茧房效应的阅读策略,以期为数字阅读中的信息茧房治理提供科学参考。

关键词：数字阅读信息茧房触发因素模糊集定性比较分析

MMCUP:融合多模态信息的代码注释自动更新方法

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计算机学报 2024年第1期47卷 172-189页

作者：刘诗凡崔展齐陈翔李莉北京信息科技大学计算机学院北京100101 南通大学信息科学技术学院江苏南通226019

良好的代码注释对于程序维护有着重要价值.但在实际开发过程中,开发人员经常会在更改代码后忽略更新相应的代码注释,导致更新后的代码和注释不一致,对软件可维护性造成影响.现有注释更新方法在进行注释更新时,通常仅将代码视为普通文本... 详细信息

良好的代码注释对于程序维护有着重要价值.但在实际开发过程中,开发人员经常会在更改代码后忽略更新相应的代码注释,导致更新后的代码和注释不一致,对软件可维护性造成影响.现有注释更新方法在进行注释更新时,通常仅将代码视为普通文本进行处理,忽视了代码结构信息.为此,本文提出了一种融合多模态信息的代码注释更新方法MMCUP(Multi-Modal Comment UPdating).MMCUP使用了旧代码注释、代码编辑序列和AST差异序列三种模态的信息来训练基于Transformer架构的模型,以对注释进行更新.实验结果表明,,MMCUP在Accuracy、Recall@5等指标上相较于CUP和HatCUP等方法至少提高了5.8%和4.4%.

关键词：代码注释更新程序理解代码-注释共同演化深度学习序列到序列模型

基于话头话体共享结构信息的机器阅读理解研究

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中文信息学报 2024年第5期38卷 32-40页

作者：韩玉蛟罗智勇张明明赵志琳张青北京语言大学信息科学学院北京100083

机器阅读理解(Machine Reading Comprehension,MRC)任务旨在让机器回答给定上下文的问题来测试机器理解自然语言的能力。目前,基于大规模预训练语言模型的神经机器阅读理解模型已经取得重要进展,但在涉及答案要素、线索要素和问题要素... 详细信息

机器阅读理解(Machine Reading Comprehension,MRC)任务旨在让机器回答给定上下文的问题来测试机器理解自然语言的能力。目前,基于大规模预训练语言模型的神经机器阅读理解模型已经取得重要进展,但在涉及答案要素、线索要素和问题要素跨标点句、远距离关联时,答案抽取的准确率还有待提升。该文通过篇章内话头话体结构分析,建立标点句间远距离关联关系,补全共享缺失成分,辅助机器阅读理解答案抽取;设计和实现融合话头话体结构信息的机器阅读理解模型,在公开数据集CMRC2018上的实验结果表明,模型的F 1值相对于基线模型提升2.4%,EM值提升6%。

关键词：机器阅读理解话头话体结构分析注意力机制预训练语言模型

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用于意图识别的自适应多标签信息学习模型

山东大学学报（工学版） 2024年第1期54卷 45-51,62页

作者：马坤刘筱云李乐平纪科陈贞翔杨波济南大学信息科学与工程学院山东济南250022

为解决多标签文本分类在捕获标签关系时忽视标签共现特性的问题,提出基于统计特征的自适应多标签信息学习方法(adaptive label feature learning,ALFL),用于检测内容营销文章。构建主题先验自适应标记狄利克雷主题模型(labeled latent d... 详细信息

为解决多标签文本分类在捕获标签关系时忽视标签共现特性的问题,提出基于统计特征的自适应多标签信息学习方法(adaptive label feature learning,ALFL),用于检测内容营销文章。构建主题先验自适应标记狄利克雷主题模型(labeled latent dirichlet allocation with adaptive topic priors,LDATP),根据每个文本的标签集合情况,与标签集合对应的全部营销主题约束模型生成主题词概率分布;构建标签信息整合网络(label information integration network,LIIN),利用主题词概率分布和标签的图结构学习标签相关信息,获得标签嵌入表示;进行文本和标签空间之间的信息交互,捕获语义特征以识别营销文章。试验结果表明,基于统计特征的ALFL方法以召回率为80.92%、准确率为88.14%,优于其他基线模型,具有更高的预测准确性。

关键词：多标签文本分类标签共现主题模型图结构标签嵌入

基于混合注意力机制的多信息行人过街意图预测

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控制与决策 2024年

作者：桑海峰刘玉龙刘泉恺沈阳工业大学信息科学与工程学院

提前预测道路两旁的行人是否存在过街意图或一段时间后是否会出现过街行为是自动驾驶汽车面临的重要挑战之一.行人过街与否受到道路上多种因素的影响,对于自动驾驶汽车而言,可以根据车载前置摄像机来观察并记录行人历史轨迹、行人周围... 详细信息

提前预测道路两旁的行人是否存在过街意图或一段时间后是否会出现过街行为是自动驾驶汽车面临的重要挑战之一.行人过街与否受到道路上多种因素的影响,对于自动驾驶汽车而言,可以根据车载前置摄像机来观察并记录行人历史轨迹、行人周围环境等来分析该行人未来一段时间后是否会出现过街行为.如何有效融合这些不同模态的多元信息是准确预测行人过街意图的重要问题,本文提出了一种基于混合注意力机制的多信息融合预测模型,该模型使用了一种基于交叉注意力机制的图像特征融合网络来提取原始图像与语义图像之间的互补信息并使模型更加关注与对行人过街行为有关的图像部分.本文还提出了一种融合注意力机制的分级GRU模块用以捕捉不同模态的非视觉信息对行人过街意图的影响.本文在PIE与JAAD数据集上对所提出模型进行对比试验且达到了领先于同类研究的性能,并针对所提出模块进行了广泛的消融实验证明了其有效性.

关键词：行人过街意图预测交叉注意力机制自动驾驶视频分析计算机视觉多信息融合

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基于双层像素值排序的可逆信息隐藏

上海理工大学学报 2024年第3期46卷 243-250页

作者：李想李晓龙北京交通大学信息科学研究所北京100044

基于像素值排序(pixel-value-ordering,PVO)的可逆隐藏方法借助像素块内的最值关系进行有效预测和可逆嵌入,具有显著优势。然而,现有基于PVO的方法大多在单一序列中进行预测和修改,导致每个像素块内参与生成直方图的像素数量相对固定。... 详细信息

基于像素值排序(pixel-value-ordering,PVO)的可逆隐藏方法借助像素块内的最值关系进行有效预测和可逆嵌入,具有显著优势。然而,现有基于PVO的方法大多在单一序列中进行预测和修改,导致每个像素块内参与生成直方图的像素数量相对固定。为了解决这一问题,提出了一种基于双层像素值排序的可逆信息隐藏方法,它在像素块中分层得到两个有序序列,并在两个序列之间进行跨序列预测,因此能够自适应地确定生成直方图的像素数量。同时,为双层嵌入所生成的直方图设计了不同的修改规则,以减少嵌入失真。实验结果表明,本方法具有较好的可逆嵌入性能。

关键词：可逆信息隐藏像素值排序双层预测预测误差扩展

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利用图像平滑结构信息指导图像修复

光学精密工程 2024年第4期32卷 549-564页

作者：张家骏廉敬刘冀钊董子龙张怀堃兰州交通大学电子与信息工程学院甘肃兰州730000 兰州大学信息科学与工程学院甘肃兰州730000

利用图像结构特征进行图像修复,是近年来在深度学习技术广泛应用背景下出现的新方法。应用该方法可以在缺失区域内生成合理的内容,但图像修复结果过于依赖图像结构的提取内容,且在实际训练中会出现错误的持续传播和累积,一旦图像结构存... 详细信息

利用图像结构特征进行图像修复,是近年来在深度学习技术广泛应用背景下出现的新方法。应用该方法可以在缺失区域内生成合理的内容,但图像修复结果过于依赖图像结构的提取内容,且在实际训练中会出现错误的持续传播和累积,一旦图像结构存在噪声或失真会直接影响到图像的生成质量。该方法处在探索应用阶段,尚存在网络训练难度大、鲁棒性较差、生成图像上下文语义不一致等问题。为此,本文提出了一种图像平滑结构指导修复的并行网络结构。图像平滑结构的生成内容不直接作为下一级网络的输入,只为网络的解码层提供指导信息。同时,为了更好地匹配和均衡结构与图像之间的特征关系,本文结合transformer提出了一种多尺度特征指导模块。该模块利用transformer联系全局特征的强大建模能力,对结构和图像纹理之间的特征进行匹配和均衡。实验结果表明,本文方法在三个常用的数据集上能够有效地恢复图像缺损内容,并且可以作为图像编辑工具实现目标移除。

关键词：图像修复深度学习平滑结构 Transformer

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基于JPEG图像的模块化可逆信息隐藏方法

计算机应用研究 2024年第4期41卷 1177-1183页

作者：张成欧博廖鑫湖南大学信息科学与工程学院长沙410082

当前的可逆信息隐藏方法为了寻求更好的嵌入性能,通常会基于给定的图像内容对修改模式和嵌入参数作出自适应的调整。然而,通过细化自适应程度或扩大解空间来寻找更优解时,会造成计算复杂度高、时间成本难以承受等问题。为此,提出了一种... 详细信息

当前的可逆信息隐藏方法为了寻求更好的嵌入性能,通常会基于给定的图像内容对修改模式和嵌入参数作出自适应的调整。然而,通过细化自适应程度或扩大解空间来寻找更优解时,会造成计算复杂度高、时间成本难以承受等问题。为此,提出了一种适用于JPEG图像的模块化可逆嵌入方法来提高自适应寻优的效率。通过比较不同情况下最优解的嵌入性能,对原有的解空间进行优化、筛选,从而生成一个适用于不同图像的通用修改模式集合。每一个修改模式被定义为在多直方图修改框架下的最优嵌入点集合。在嵌入时,为给定的图像内容自适应地从预设的解集中选定合适的修改模式。实验在USC-SIPI数据集上与五个具有代表性的方法进行了比较。相比于同类算法,所提算法可将峰值信噪比提升0.03~1.81 dB。对于文件大小扩展,所提算法的性能结果可比两个经典方法分别减少12.4%和5.1%。实验结果表明,相比于主流经典方法,该方法在含密图像质量和文件大小扩展方面有更好的性能表现,并能以较低的计算复杂度取得与最近的高效方法相近的自适应嵌入效果。

关键词：可逆信息隐藏 JPEG图像模块式优化自适应修改时间复杂度