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基于RoBERTa和对抗训练的中文医疗命名实体识别

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华东理工大学学报（自然科学版） 2023年第1期49卷 144-152页

作者：郭瑞张欢欢华东理工大学信息科学与工程学院上海200237

BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)和神经网络模型相结合的方法目前已被广泛应用于中文医疗命名实体识别领域。但BERT在中文中是以字为粒度切分的,没有考虑到中文分词。而神经网络模型往往局部不稳定,即... 详细信息

BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)和神经网络模型相结合的方法目前已被广泛应用于中文医疗命名实体识别领域。但BERT在中文中是以字为粒度切分的,没有考虑到中文分词。而神经网络模型往往局部不稳定,即使微小的扰动也可能误导它们,导致模型的鲁棒性差。为了解决这两个问题,提出了一种基于RoBERTa(A Robustly OptimizedBERTPre-trainingApproach)和对抗训练的中文医疗命名实体识别模型(ATRBC)。首先,使用RoBERTa-wwm-ext-large(ARobustlyOptimizedBERTPre-training Approach-whole word masking-extended data-large)预训练模型得到输入文本的初始向量表示;其次,在初始向量表示上添加一些扰动来生成对抗样本;最后,将初始向量表示和对抗样本一同依次输入双向长短期记忆网络和条件随机场中,得到最终的预测结果。在CCKS 2019数据集上的实验结果表明,AT-RBC模型的F1值达到了88.96%;在Resume数据集上的实验结果表明,AT-RBC模型的F1值也达到了97.14%,证明了该模型的有效性。

关键词：医疗命名实体识别 RoBERTa-wwm-ext-large 对抗训练双向长短期记忆网络条件随机场

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2022年度机械设计与制造学科国家自然科学基金管理工作综述

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中国机械工程 2023年第4期34卷 379-386页

作者：叶鑫朱明亮黄志权国家自然科学基金委员会工程与材料科学部北京100085 华东理工大学机械与动力工程学院上海200237 太原科技大学机械工程学院太原030024

介绍了2022年度国家自然科学基金委员会工程与材料科学部机械设计与制造学科(工程科学二处)科学基金项目的申请、评审和资助情况以及科学基金项目的进展与结题情况,阐述了学科在落实科学基金改革、加强人才培养和研讨未来发展方向等方... 详细信息

介绍了2022年度国家自然科学基金委员会工程与材料科学部机械设计与制造学科(工程科学二处)科学基金项目的申请、评审和资助情况以及科学基金项目的进展与结题情况,阐述了学科在落实科学基金改革、加强人才培养和研讨未来发展方向等方面的具体举措,展望了2023年的主要工作。

关键词：机械设计与制造学科国家自然科学基金科学基金改革项目资助

基于能效的THz-NOMA系统资源分配算法

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华东理工大学学报（自然科学版） 2023年第3期49卷 450-456页

作者：于海增袁伟娜孙叔欢朱煜华东理工大学信息科学与工程学院上海200237

太赫兹(Terahertz,THz)频带与非正交多址接入(Non-Orthogonal Multiple Access,NOMA)技术相结合在实现大规模连接和超高速通信方面有着突出的优势。但是目前关于下行THz-NOMA系统的资源分配问题研究还很少,现有的方案存在算法复杂度高... 详细信息

太赫兹(Terahertz,THz)频带与非正交多址接入(Non-Orthogonal Multiple Access,NOMA)技术相结合在实现大规模连接和超高速通信方面有着突出的优势。但是目前关于下行THz-NOMA系统的资源分配问题研究还很少,现有的方案存在算法复杂度高和系统性能低等缺点。以能量效率为优化目标,研究下行THz-NOMA系统的资源分配问题:首先,为了降低用户和子信道间的匹配复杂度,将该问题等效为双边匹配(Two Side Match,TSM)问题,提出了基于TSM的匹配算法;其次,针对子信道间功率分配问题的非凸性,通过将非凸函数转化为两个凸函数的差分,迭代求解凸子问题得到该问题的解。对于子信道内用户功率分配,推导出了最优功率分配的闭式解。仿真结果表明,本文提出的子信道匹配算法比开关匹配算法复杂度更低,提出的功率分配算法比传统的功率分配算法可实现更高的系统能效。

关键词：非正交多址接入太赫兹通信资源分配算法功率分配算法能量效率

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基于区域时空二合一网络的动作检测方法

华东理工大学学报（自然科学版） 2022年第1期48卷 105-111页

作者：汤强朱煜郑兵兵郑婕华东理工大学信息科学与工程学院上海200237

视频动作检测研究是在动作识别的基础上进一步获取动作发生的位置和时间信息。结合RGB空间流和光流时间流,提出了一种基于SSD的区域时空二合一动作检测网络。改进了非局部时空模块,在光流中设计了像素点筛选器来提取运动关键区域信息,... 详细信息

视频动作检测研究是在动作识别的基础上进一步获取动作发生的位置和时间信息。结合RGB空间流和光流时间流,提出了一种基于SSD的区域时空二合一动作检测网络。改进了非局部时空模块,在光流中设计了像素点筛选器来提取运动关键区域信息,只对空间流中筛选出的动作关键区域进行相关性计算,有效获得动作长距离依赖并改善非局部模块计算成本较大的缺陷,同时降低了视频背景噪声的干扰。在基准数据集UCF101-24上进行了实验,结果表明所提出的区域时空二合一网络具有更好的检测性能,视频级别的平均精度(video_AP)达到了43.17%@0.5。

关键词：视频动作检测 SSD 双流网络非局部模块 UCF101-24

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基于耳蜗图多示例分析的音频场景分类模型

华东理工大学学报（自然科学版） 2022年第1期48卷 99-104页

作者：林巧颖陈宁华东理工大学信息科学与工程学院上海200237

音频场景分类(Acoustic Scene Classification,ASC)是计算听觉场景领域最具挑战的任务之一。传统的ASC模型大多采用基于线性频率分析的手工特征加基于深度学习的分类模型方法。然而,一方面,由于基于线性频率分析的特征提取方法无法模拟... 详细信息

音频场景分类(Acoustic Scene Classification,ASC)是计算听觉场景领域最具挑战的任务之一。传统的ASC模型大多采用基于线性频率分析的手工特征加基于深度学习的分类模型方法。然而,一方面,由于基于线性频率分析的特征提取方法无法模拟人耳基底膜的非线性频率选择特性,从而造成特征分辨率低下的问题;另一方面,现有的分类模型无法解决由于音源复杂且音频事件高度重叠所造成的分类准确率低下的问题。为了解决以上问题,提出了基于耳蜗图多示例分析的音频场景分类模型,一方面采用中心频率按照等效带宽均匀分布的余弦滤波器组对信号频谱进行滤波以模拟人耳听觉感知特性;另一方面,通过引入多示例学习刻画整个数据结构的特点以提高分类准确率。此外,为了抵抗音频事件的频移影响,在多示例学习分类模型的分类预测整合器中采用平均池化方法。在DCASE 2018和DCASE 2019竞赛所提供的Task1a数据集上的实验结果表明,本文提出的模型比DCASE 2018竞赛所提供的基线系统以及传统的基于Log Mel特征提取和多示例学习的模型实现了更高的分类准确率,同时也验证了平均池化要优于最大池化。

关键词：耳蜗图特征深度学习多示例分析音频场景分类

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一种基于师生间注意力的AD诊断模型

华东理工大学学报（自然科学版） 2023年第4期49卷 583-588页

作者：李宜儒罗健旭华东理工大学信息科学与工程学院上海200237

提出了一种卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)和长短期记忆网络(Long Short Term Memory,LSTM)级联的阿尔兹海默病(AD)的诊断模型,先用CNN提取图像的深层特征,再用LSTM对序列特征进行分类,这样将3D的核磁共振成像(MRI)... 详细信息

提出了一种卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)和长短期记忆网络(Long Short Term Memory,LSTM)级联的阿尔兹海默病(AD)的诊断模型,先用CNN提取图像的深层特征,再用LSTM对序列特征进行分类,这样将3D的核磁共振成像(MRI)图像视为2D图像的序列,考虑了切片序列间的关联信息。为了提高模型在小样本数据上的性能表现,采用知识蒸馏算法训练轻量级的学生模型,同时引入师生间的注意力机制提高模型分类的准确率。实验表明,该诊断模型在ADNI(Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative)数据集上取得了良好的性能。

关键词：阿尔兹海默病小样本深度学习知识蒸馏注意力机制

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基于对抗网络的声纹识别域迁移算法

华东理工大学学报（自然科学版） 2022年第2期48卷 231-236页

作者：季敏飞陈宁华东理工大学信息科学与工程学院上海200237

针对声纹识别任务中常常出现的由于真实场景语音与模型训练语料在内部特征(情感、语言、说话风格、年龄)或外部特征(背景噪声、传输信号、麦克风、室内混响)等方面的差异所导致的模型识别率低的问题,提出了一种基于对抗网络的声纹识别... 详细信息

针对声纹识别任务中常常出现的由于真实场景语音与模型训练语料在内部特征(情感、语言、说话风格、年龄)或外部特征(背景噪声、传输信号、麦克风、室内混响)等方面的差异所导致的模型识别率低的问题,提出了一种基于对抗网络的声纹识别域迁移算法。首先,利用源域语音对X-Vector的声纹识别模型进行训练;然后,采用域迁移方法将源域训练的XVector模型迁移至目标域训练数据;最后,在目标域测试数据上检测迁移后的模型性能,并将其与迁移前的模型性能进行对比。实验中采用AISHELL1作为源域,采用VoxCeleb1和CNCeleb分别作为目标域对算法性能进行测试。实验结果表明,采用本文方法进行迁移后,在VoxCeleb1和CN-Celeb的目标域测试集上的等错误率分别下降了21.46%和19.24%。

关键词：声纹识别迁移学习对抗网络

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基于双区块链的PKI模型

应用科学学报 2022年第3期40卷 528-538页

作者：王诚郑红黄建华钱诗慧华东理工大学信息科学与工程学院上海200237

公钥基础设施(public key infrastructure,PKI)体系为实施电子商务、电子政务、办公自动化等提供了非常重要的安全服务。该文以区块链和智能合约为基础构建了证书颁发机构(certificate authority,CA),提出基于双区块链的分布式PKI模型,... 详细信息

公钥基础设施(public key infrastructure,PKI)体系为实施电子商务、电子政务、办公自动化等提供了非常重要的安全服务。该文以区块链和智能合约为基础构建了证书颁发机构(certificate authority,CA),提出基于双区块链的分布式PKI模型,以医疗PKI为应用场景,用区块链和智能合约技术管理证书和病人信息,保证了证书发布和撤销的透明性,实现了病人信息的隐私保护和访问控制,解决了传统的PKI中存在的单点故障、多CA互信、证书发放不安全、证书透明性以及快速验证等问题。安全性分析和实验表明该模型可以解决传统PKI和现有单链PKI模型中存在的多种问题,有效保护了病人的隐私,并显著提高了证书发放和验证的效率。

关键词：公钥基础设施证书颁发机构区块链智能合约

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坐标并行注意力下密集空洞卷积的脉络膜分割

华东理工大学学报（自然科学版） 2023年第2期49卷 247-254页

作者：刘渝夏源祥万永菁华东理工大学信息科学与工程学院上海200237

脉络膜的变化与很多眼科疾病密切相关。医生在诊断过程中常需要手动分割光学断层扫描图像(Optical Coherence Tomography,OCT)中的脉络膜,再定量分析脉络膜健康状况,但人工分割费时费力。脉络膜自动分割难点在于OCT图像中脉络膜下边界模... 详细信息

脉络膜的变化与很多眼科疾病密切相关。医生在诊断过程中常需要手动分割光学断层扫描图像(Optical Coherence Tomography,OCT)中的脉络膜,再定量分析脉络膜健康状况,但人工分割费时费力。脉络膜自动分割难点在于OCT图像中脉络膜下边界模糊,很难捕捉上下文信息,并且脉络膜结构跟视网膜结构比较类似,容易混淆。为了解决该难点,本文提出了融合坐标并行注意力模块和密集空洞卷积模块的残差编解码模型;设计了一种桥结构,包含了注意力机制和空洞卷积,在增加模型感受野的同时抑制浅层噪声;同时为了使模型关注脉络膜结构信息,引入了一种包含结构相似性的混合损失函数来训练模型。实验结果表明,该模型能有效提升对脉络膜的分割精度,在OCT脉络膜数据集上,Dice系数和Jaccard相似度达到了97.63%和95.28%。

关键词：脉络膜分割坐标并行注意力密集空洞卷积残差模型混合损失函数