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基于因果干预的无偏面部动作单元识别

电子学报 2024年

作者：邵志文陈必宽祝汉城周勇姚睿马利庄中国矿业大学计算机科学与技术学院矿山数字化教育部工程研究中心上海交通大学计算机科学与工程系华东师范大学计算机科学与技术学院

面部动作单元（Action Unit,AU）识别是计算机视觉与情感计算领域的热点课题. AU识别属于多标签二分类任务，目前面临着标签不均衡等挑战.现有的主流算法利用AU之间的关联，通过调整采样率和AU的权重来进行标签重均衡化.然而，这些方法... 详细信息

面部动作单元（Action Unit,AU）识别是计算机视觉与情感计算领域的热点课题. AU识别属于多标签二分类任务，目前面临着标签不均衡等挑战.现有的主流算法利用AU之间的关联，通过调整采样率和AU的权重来进行标签重均衡化.然而，这些方法仅仅使模型预测时从偏向出现频率高的标签转为偏向出现频率低的标签，并未解决偏置问题.根据出现频率的高低可将AU划分为头类和尾类，公平对待每一类是实现AU无偏识别的关键.本文引入因果推理理论，提出基于因果干预的无偏化方法（Causal Intervention for Unbiased facial action unit recognition,CIU），以解决多AU间不均衡的问题.通过调整不平衡域和平衡但不可见域上的经验风险实现模型的无偏性.大量实验结果表明，本方法在基准数据集BP4D、DISFA上超越已有的方法，其中在DISFA上超越当前最先进方法1.1%，且可以学习到无偏的特征表示.

关键词：因果推理无偏性面部动作单元识别多标签二分类标签不均衡经验风险

道岔贝氏体钢轨轧后冷却过程的弯曲变形及微观组织演变规律

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机械工程学报 2024年第14期60卷 139-152页

作者：岑耀东陈林包喜荣李晓娜内蒙古科技大学材料与冶金学院包头014010

道岔钢轨由于具有非对称的横断面特征使其轧制、热处理、矫直等工艺非常复杂,生产难度极大。针对道岔贝氏体钢轨的平直度和残余应力兼顾问题,通过Gleeble-1500热模拟试验机测定了CCT曲线,采用扫描电镜(Scanningelectron microscope,SEM... 详细信息

道岔钢轨由于具有非对称的横断面特征使其轧制、热处理、矫直等工艺非常复杂,生产难度极大。针对道岔贝氏体钢轨的平直度和残余应力兼顾问题,通过Gleeble-1500热模拟试验机测定了CCT曲线,采用扫描电镜(Scanningelectron microscope,SEM)观察了不同冷速下的微观组织,利用有限元软件进行了相变前与相变区间控制冷却的模拟计算。结果表明,当未变形的奥氏体以0.05~1℃/s的冷速连续冷却时,随着冷速的增快,组织由粒状贝氏体逐步转变为马氏体。当变形处理的奥氏体以0.2~2℃/s的冷速连续冷却时,随着冷速的增快,组织由粒状贝氏体逐步转变为大量马氏体+少量板条贝氏体;相变区间控制冷却采用轨头表面中心冷至500℃,再由500℃冷却到300℃(钢轨表面冷速0.4℃/s),然后空冷至室温可得到的贝氏体量为35.6%,纵向最大拉应力、最大压应力及最终Y方向和Z方向的弯曲挠度均符合要求。相变前控制冷却采用轨头表面中心冷至500℃(轨头上表面及非工作侧和轨腰冷速3℃/s,轨头工作侧3.5℃/s),再由500℃空冷至室温后可得到99.3%贝氏体组织的同时,最终残余应力值及弯曲挠度均符合要求。通过控制冷却实现了减小弯曲变形度和降低矫后残余应力的目的。

关键词：道岔钢轨贝氏体控制冷却组织

基于机器学习的材料弹性性能预测及可视化分析

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工程科学学报 2024年第6期46卷 1120-1129页

作者：林轩杰江汉同李倩周玉玲臧怀娟任永生詹曙马文会合肥综合性国家科学中心人工智能研究院合肥230601 合肥工业大学计算机与信息学院合肥230601 真空冶金国家工程实验室昆明650093 昆明理工大学冶金与能源工程学院昆明650093

在工程材料的应用中,弹性模量是重要的性能参数,找到特定弹性性能的材料是新材料合成领域的热点问题,如何快速且准确的预测弹性在工程上具有重要意义.通过实际实验测量大量材料的弹性性能并不现实.因此,通过计算机模拟筛选材料数据,选... 详细信息

在工程材料的应用中,弹性模量是重要的性能参数,找到特定弹性性能的材料是新材料合成领域的热点问题,如何快速且准确的预测弹性在工程上具有重要意义.通过实际实验测量大量材料的弹性性能并不现实.因此,通过计算机模拟筛选材料数据,选出候选材料,再通过实际实验进行验证,是一种理想的新材料发现方法.目前材料性能预测的主要计算方法是基于第一性原理的高通量计算,这类方法效率低下,难以高效地完成大批量的材料筛选任务.而基于材料统计学的机器学习预测方法,可通过大数据挖掘,快速预测材料性能,成为一种有可能替代高通量计算的方案.本文将特征选择方法和机器学习模型进行组合,从中选择最有效的弹性模量预测组合方案,并设计交互界面对输入特征和材料弹性性能的关系进行可视化分析.实验表明Pearson/RFE和GBDT的组合模型性能最好,同时通过可视化分析发现每原子能量、熔点、密度等特征对于预测结果的影响较大.这些重要的特征可以从特征–目标关系中初步预测弹性模量的范围,目标属性值也可反过来估计材料的重要特征.这些研究成果可应用于探究弹性的影响因素、预测大批量材料性能和可视化分析指导材料合成.

关键词：特征选择机器学习弹性性能预测可视化数据挖掘

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面向加密货币交易介质及过程的安全综述

信息网络安全 2024年第3期24卷 330-351页

作者：刘峰江佳齐黄灏华东师范大学计算机科学与技术学院上海200062

由区块链技术和密码学共同构成的去中心化加密货币正遭受日益增多的安全攻击,如何确保加密货币交易安全成为当前的热门议题。而作为交易介质的加密货币以及用于存管的加密钱包成为了安全研究的焦点。为此,研究人员开发了多种密钥管理和... 详细信息

由区块链技术和密码学共同构成的去中心化加密货币正遭受日益增多的安全攻击,如何确保加密货币交易安全成为当前的热门议题。而作为交易介质的加密货币以及用于存管的加密钱包成为了安全研究的焦点。为此,研究人员开发了多种密钥管理和检测技术,以确保加密钱包的机密性、完整性和可用性。同时,针对中心化和去中心化交易所的安全漏洞及攻击手段,研究人员也提出了相应的检测和预防策略。此外,文章综合评述了加密货币交易过程中的潜在攻击类型、检测技术与防御措施。最后,对加密货币交易体系的安全问题进行了总结,并对未来发展的方向展开了前瞻讨论。

关键词：加密货币加密钱包加密货币交易所智能合约交易过程安全

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基于关联事件场的智能化仿真社会实验方法

图学学报 2024年第1期45卷 191-198页

作者：陈玉珑张志忠马利庄叶淑兰陈敏刚上海交通大学电子信息与电气工程学院上海200240 华东师范大学计算机科学与技术学院上海200062 华东师范大学政治与国际关系学院上海200241 上海计算机软件技术开发中心上海201112

智能化进程正在迅速推动数字中国建设,不断改变相关社会和人文形态,同时引发了人工智能涉及的社会衍生风险等关键问题。在遵循社会伦理和隐私保护前提下,前瞻性探索新型人工智能社会实验模式,规范人工智能技术的发展,具有重要的现实意... 详细信息

智能化进程正在迅速推动数字中国建设,不断改变相关社会和人文形态,同时引发了人工智能涉及的社会衍生风险等关键问题。在遵循社会伦理和隐私保护前提下,前瞻性探索新型人工智能社会实验模式,规范人工智能技术的发展,具有重要的现实意义。探讨了在特定社会实验环境下的事件场构建方式方法,以及人物、行为和场景三者的关联关系,基于数据和实验的社会化传导模式以及社会衍生效应进行预测。尝试通过前瞻性的虚拟仿真博弈实验,验证智能化仿真社会实验模式的有效性,为政府提供前瞻性的决策工具和智慧管理建议。

关键词：仿真实验事件场数字化身情感计算

基于深度强化学习的数据中心热感知能耗优化方法

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计算机科学 2024年第S01期51卷 726-733页

作者：李丹阳吴良基刘慧姜静清东北大学软件学院沈阳110169 东北大学冶金学院沈阳112000 内蒙古民族大学计算机科学与技术学院内蒙古通辽028000

随着数据中心规模的不断扩大,所引起的高能耗、高运营成本和环境污染等问题日益严重,严重影响了数据中心的可持续性。大多数数据中心能耗优化方法为了降低计算能耗,会将任务集中在尽可能少的服务器上,但这样做往往会导致数据中心热点的... 详细信息

随着数据中心规模的不断扩大,所引起的高能耗、高运营成本和环境污染等问题日益严重,严重影响了数据中心的可持续性。大多数数据中心能耗优化方法为了降低计算能耗,会将任务集中在尽可能少的服务器上,但这样做往往会导致数据中心热点的产生,并且提高了冷却能耗。为了解决这一问题,文中首先对数据中心进行建模,并将数据中心总能耗优化问题建模为一个任务调度问题,并且要求调度过程中不产生数据中心热点。为了解决该问题,文中提出了一种基于深度强化学习的数据中心任务调度方法,并使用奖励塑造对该方法进行优化,在不产生热点的前提下降低数据中心的总能耗。最后,通过仿真环境和真实数据中心负载跟踪数据进行了实验。仿真实验结果表明,所提方法相比其他现有的调度方法能够更好地降低数据中心总能耗,最多降低了25.5%。此外,提出的优化方法还不会产生热点,这进一步证明了其优越性。

关键词：数据中心能耗优化热点任务调度深度强化学习奖励塑造

基于压力—速度解耦的深水井筒多相流高精度数值模拟新算法

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天然气工业 2024年第2期44卷 132-144页

作者：娄文强王志远孙大林张剑波孙小辉孙宝江油气钻完井技术国家工程研究中心·长江大学石油工程学院油气钻采工程湖北省重点实验室中国石油大学(华东)石油工程学院中国石油大学(华东)计算机科学与技术学院

深水钻完井过程中,受海水及海底地质条件复杂影响,井筒压力控制精度要求高、控制难度大。高精度、高稳定性的深水井筒多相流动模拟器成为解决井筒压力精细化控制的关键。为解决深水井筒高动态流动系统的预测难题,针对深水井筒多相流动... 详细信息

深水钻完井过程中,受海水及海底地质条件复杂影响,井筒压力控制精度要求高、控制难度大。高精度、高稳定性的深水井筒多相流动模拟器成为解决井筒压力精细化控制的关键。为解决深水井筒高动态流动系统的预测难题,针对深水井筒多相流动漂移流模型,将对流迎风分裂方法(AUSMV)的通量分裂方法与交错网格技术进行融合,优化了压力—密度解耦的高刚度问题,形成了压力—速度解耦的数值算法,并利用二阶优化守恒律的单调迎风—中心方案(OMUSCL2)空间重构+两步龙格库塔时间重构技术提升了数值算法的精度,最后建立了深水井筒多相流高精度数值求解算法,并验证了数值算法的精度与性能。研究结果表明:(1)与常规AUSMV算法相比,新算法具有较低的数值耗散,间断物理信息捕捉能力强,对井筒内气液两相前缘位置的识别度更高;(2)与注气量10×10^(4)m^(3)/d和15×10^(4)m^(3)/d井喷实验对比,新算法模拟井底压力的平均误差分别为1.79%和1.86%;(3)新算法在井口气体剧烈膨胀、超音速流动模拟方面表现出了良好的稳定性和鲁棒性。结论认为,该新算法不仅提升了常规数值算法的精度,同时可为复杂高动态流动系统的井筒压力调控提供有效的技术支撑,有助于提高我国深水井筒压力控制的理论水平,保障深水油气的有效开发。

关键词：深水多相流压力—速度解耦 OMUSCL2 AUSMV 交错网格

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基于知识图谱的大坝安全智能监控预警方法

工程科学与技术 2024年第3期56卷 32-40页

作者：龚士林孙辅庭黄维陈铿沈海尧中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司浙江杭州310014 国家能源局大坝安全监察中心浙江杭州311122 浙江大学计算机科学与技术学院浙江杭州310015

大坝监测点数量众多、分布无序,传统监控方法难以描述监测点之间的空间关系和结构机理关联特性。针对此问题,本文提出一种基于知识图谱的大坝安全智能监控预警方法。首先,参照知识图谱要素特征,明确大坝监测点命名规则、拟定监测点空间... 详细信息

大坝监测点数量众多、分布无序,传统监控方法难以描述监测点之间的空间关系和结构机理关联特性。针对此问题,本文提出一种基于知识图谱的大坝安全智能监控预警方法。首先,参照知识图谱要素特征,明确大坝监测点命名规则、拟定监测点空间相邻关系和数据序列相似关系的判定规则、提取监测点的内在属性特征,提出大坝安全监控知识体系;其次,以Neo4j图数据库为基底,采用网状图结构描述监测点的复杂关系和内部特征,构建大坝安全监控知识图谱;然后,基于图数据库知识引导和多级关系查询能力,建立监测点的关联响应机制,将异常监测点识别出来并划分为不同异常测点组,明确各异常测点组之间的结构机理关联特性;进一步,提出多测点聚集度概念并构建异常测点组的空间影响区域算法,并以坝体的异常影响区域为核心计算大坝运行性态分数,从大坝整体结构层面进行综合监控预警;最后,以一座混凝土重力坝的部分坝段为例,验证所提出方法的可行性。研究表明:该方法充分利用知识图谱在信息融合、类脑推理方面的优势,将大坝监测点整合成数据网络进行统一分析,提出异常监测点的结构影响区域概念,并以此为依据对大坝安全进行评判,在综合考虑监测点数量、空间分布、结构机理关联特性情况下实现多测点大坝安全监控预警。

关键词：知识图谱大坝多测点监控预警聚集度多级查询

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微表情峰值帧定位引导的分类算法

中国图象图形学报 2024年第5期29卷 1447-1459页

作者：李博凯吴从中项柏杨臧怀娟任永生詹曙合肥综合性国家科学中心人工智能研究院合肥230601 合肥工业大学计算机与信息学院合肥230601 昆明理工大学冶金与能源工程学院昆明650093

目的微表情是人在外界信息和刺激下做出的无意识面部动作,是判断受试人情绪和行为的重要佐证,在社会安全、商业谈判和心理辅导等领域都有着广泛的应用。微表情不同于一般的表情,分类与定位较为困难。针对这种情况,提出了一种基于光流... 详细信息

目的微表情是人在外界信息和刺激下做出的无意识面部动作,是判断受试人情绪和行为的重要佐证,在社会安全、商业谈判和心理辅导等领域都有着广泛的应用。微表情不同于一般的表情,分类与定位较为困难。针对这种情况,提出了一种基于光流窗口的双分支微表情定位网络(dual-branch optical flow spotting network,DFSN)和一种利用峰值帧光流信息的微表情分类网络,以识别视频中的微表情。方法在定位任务中,首先提取面部图像,选择光流窗口大小和位置,计算面部光流并进行预处理;接下来输入双分支网络中进行两次分类,分别针对有无微表情和在有微表情前提下微表情所处阶段分类,并结合两个损失函数抑制过拟合;最后绘制出微表情强度曲线,曲线峰值所处位置即为所求微表情峰值帧。在分类任务中,选取视频起始帧和定位网络取得的峰值帧作为光流窗口,并利用欧拉运动放大算法(Eulerian motion magnification,EMM)放大微表情,最后采用峰值帧光流信息分类微表情视频。结果微表情定位网络分别在CASME Ⅱ(Chinese Academy of Sciences Micro-expression Database Ⅱ)数据集和CASME数据集上按照使用留一被试交叉验证法进行了实验,与目前最好的定位方法比较,此网络在CASME Ⅱ上获得了最低的NMAE(normalized mean absolute error)值0.101 7,比Optical flow+UPC方法提高了9%。在CASME上获得的NMAE值为0.137 8,在此数据集上为次优定位方法。在定位网络得到的峰值基础上,分类网络在CASME Ⅱ上取得了89.79%的准确率,在CASME上取得了66.06%的准确率。若采用数据集标注的峰值,分类网络在CASME Ⅱ上取得了91.83%的准确率,在CASME上取得了76.96%的准确率。结论提出的微表情定位网络可以有效定位视频中微表情峰值帧的位置,帮助后续网络进行分类,微表情分类网络可以有效区分不同种类的微表情视频。

关键词：微表情定位情感计算峰值帧微表情分类图像识别深度学习