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基于分层融合策略和上下文信息嵌入的多模态情绪识别

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北京大学学报（自然科学版） 2024年第3期60卷 393-402页

作者：孙明龙欧阳纯萍刘永彬任林南华大学计算机学院衡阳421200

现有的多模态融合策略大多将不同模态特征进行简单拼接,忽略了针对单个模态固有特点的个性化融合需求。同时,在情绪识别阶段,独立地看待单个话语的情绪而不考虑其在前后话语语境下的情绪状态,可能导致情绪识别错误。为了解决上述问题,... 详细信息

现有的多模态融合策略大多将不同模态特征进行简单拼接,忽略了针对单个模态固有特点的个性化融合需求。同时,在情绪识别阶段,独立地看待单个话语的情绪而不考虑其在前后话语语境下的情绪状态,可能导致情绪识别错误。为了解决上述问题,提出一种基于分层融合策略和上下文信息嵌入的多模态情绪识别方法,通过分层融合策略,采用层次递进的方式,依次融合不同的模态特征,以便减少单个模态的噪声干扰并解决不同模态间表达不一致的问题。该方法还充分利用融合后模态的上下文信息,综合考虑单个话语在上下文语境中的情绪表示,以便提升情绪识别的效果。在二分类情绪识别任务中,该方法的准确率比SOTA模型提升1.54%。在多分类情绪识别任务中,该方法的F1值比SOTA模型提升2.79%。

关键词：分层融合噪声干扰上下文信息嵌入

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基于可见光与红外图像的弱光条件下目标检测

计算机工程 2024年

作者：王昱婷刘志明万亚平朱涛南华大学计算机学院

图像融合是将多个输入图像合并成一个单一图像的技术。可见光红外图像融合能提高目标检测的准确性，但在低光照场景下往往效果不佳，基于此本文提出了一种新的融合模型DAPR-Net。该模型具有跨层残差连接的编解码结构，将编码器的输出与... 详细信息

图像融合是将多个输入图像合并成一个单一图像的技术。可见光红外图像融合能提高目标检测的准确性，但在低光照场景下往往效果不佳，基于此本文提出了一种新的融合模型DAPR-Net。该模型具有跨层残差连接的编解码结构，将编码器的输出与解码器的对应层的输入相连接，加强各层卷积层间的信息传递。在编码器中设计了双注意力特征提取模块AFEM，这使得网络能够更好地区分融合图像与输入的可见光与红外图像之间的差异，同时保留两者的关键信息。本文在多个公开数据集上进行了实验，并与6种先进方法进行了对比。在LLVIP数据集上，信息熵、空间频率、平均梯度、标准差、视觉保真度指标分别提高了0.849、3.252、7.634、10.38、0.293；在MSRS数据集分别提高了2.105、2.23、4.099、27.938、0.343。在YOLOV5目标检测网络上，LLVIP数据集上的平均精度均值、召回率、精确率、精确度和召回率的调和平均数指标分别提高了8.8%、1.4%、1.9%、1.5%；在MSRS数据集上，分别提高了7.5%、1.4%、8.8%、1.2%。本文的方法相较于其他融合方法表现出更显著的优势。

关键词：低光照可见光红外图像融合目标检测

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基于LoRa设备的人体活动识别研究

计算机工程与科学 2024年第1期46卷 111-121页

作者：崔浩万亚平钟华聂明星肖杨南华大学计算机学院湖南衡阳421001

近年基于LoRa设备建立的诸多传感模型验证了LoRa设备的长距离传感潜力,但使用特征模糊的LoRa无线信号识别人体活动仍然需要进一步研究。分析了LoRa信号受人体活动影响的传播规律,提出了一种LoRa信号处理方法来提取信号变化特征。随后采... 详细信息

近年基于LoRa设备建立的诸多传感模型验证了LoRa设备的长距离传感潜力,但使用特征模糊的LoRa无线信号识别人体活动仍然需要进一步研究。分析了LoRa信号受人体活动影响的传播规律,提出了一种LoRa信号处理方法来提取信号变化特征。随后采集数据创建了2个记录人体活动的LoRa数据集,通过当前先进的深度学习网络检验所提方法的效果。对1个房间内活动种类、活动人员,4个房间内活动人员、活动发生房间的识别准确率均达到了90%以上,对比使用卷积循环神经网络直接进行训练的方法也更节省时间和空间资源。

关键词：无线传感长距离传感人体活动识别 LoRa信号特征提取深度学习

3C-SiC中嬗变原子(Mg、Be、Al)对He间隙原子迁移行为影响的第一性原理研究

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核科学与工程 2024年第1期44卷 1-8页

作者：张洋汤贤成国栋吴飞宏周楠南华大学核科学技术学院湖南衡阳421001 南华大学计算机学院湖南衡阳421001

辐照条件下固体嬗变原子对立方碳化硅(3C-SiC)基体内氦泡形成过程中的作用尚不明确。本文基于密度泛函理论研究了Mg、Be、Al这三种固体嬗变原子对He间隙原子在3C-SiC基体内的形成能以及迁移行为的影响。计算发现,He原子在3C-SiC基体中... 详细信息

辐照条件下固体嬗变原子对立方碳化硅(3C-SiC)基体内氦泡形成过程中的作用尚不明确。本文基于密度泛函理论研究了Mg、Be、Al这三种固体嬗变原子对He间隙原子在3C-SiC基体内的形成能以及迁移行为的影响。计算发现,He原子在3C-SiC基体中主要稳定于由Si或C原子组成的四面体间隙中,且易于在相邻间隙间迁移。当嬗变原子浓度从0增至5%(物质的量分数)时,碳四面体间隙位点的He原子形成能先是骤降、然后随着固体原子浓度的增大而线性改变,而硅四面体间隙位点的He原子形成能则是和固体原子浓度呈多次函数关系。同时,三种固体原子也使He原子的迁移势垒和扩散系数发生明显改变,He原子从C原子间隙迁移到Si原子间隙的迁移势垒随着固体原子浓度的升高而线性降低、扩散系数逐渐增大;从Si原子间隙迁移到C原子间隙的迁移势垒与浓度呈多次函数关系,扩散系数与势垒曲线反相关。无论哪种路径和掺杂浓度,固体原子的加入都促进了He原子的迁移,这为气泡的成核生长提供了有利条件。

关键词：碳化硅氦泡扩散密度泛函理论虚晶体近似

兼顾通信效率与效用的自适应高斯差分隐私个性化联邦学习

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计算机学报 2024年第4期47卷 924-946页

作者：李敏肖迪陈律君重庆大学计算机学院

近年来,由于联邦学习中的通信参数(或梯度)会给参与方本地敏感数据带来重大的隐私泄露风险,联邦学习隐私保护引起了广泛的关注.然而,梯度交换频繁、数据分布异构、参与方本地硬件资源受限等一系列不可避免的因素给联邦学习隐私保护增加... 详细信息

近年来,由于联邦学习中的通信参数(或梯度)会给参与方本地敏感数据带来重大的隐私泄露风险,联邦学习隐私保护引起了广泛的关注.然而,梯度交换频繁、数据分布异构、参与方本地硬件资源受限等一系列不可避免的因素给联邦学习隐私保护增加了挑战难度.为了以一种统一的方式同时有效地解决数据隐私、模型效用、通信效率以及参与方数据非独立同分布等四个方面的问题,本文提出了一种新的兼顾通信效率与效用的自适应高斯差分隐私个性化联邦学习(Communication-efficient and Utility-aware Adaptive Gaussian Differential Privacy for Personalized Federated Learning, CUAG-PFL)方法.具体而言,本文提出一种动态层级压缩模型梯度的方案先为通信模型梯度每一层动态生成特定的压缩率,再根据压缩率构造对应的确定性二进制测量矩阵去除梯度冗余信息.随后,通过同时优化裁剪阈值、敏感度和噪声尺度等隐私相关参数来对压缩的模型梯度执行自适应高斯差分隐私操作.此外,本文对CUAG-PFL进行了严格的隐私分析.为了验证CUAG-PFL在隐私、效用、通信效率以及个性化四个方面的优势,本文在CIFAR-10和CIFAR-100两个真实联邦数据集上进行了大量实验模拟、对比和分析,结果表明CUAG-PFL能够提高参与方本地数据隐私性、通信效率和模型效用,同时解决了数据非独立同分布的问题.特别地,即使在隐私预算仅为0.92且上行通信量减少68.6%时,CUAG-PFL因隐私保护和梯度压缩所引起的模型效用损失仅为1.66%.

关键词：自适应高斯差分隐私隐私—效用权衡动态层级压缩通信高效个性化联邦学习隐私计算

高校二级学院文化建设探索与实践——以南华大学计算机科学与技术学院为例

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高校二级学院文化建设探索与实践——以南华大学计算机科学与技术...

驾驶素质缺失测试眼状态的深度学习分类方法研究

决策论坛——决策科学化与民主化学术研讨会

作者：冯国涛罗晨晖南华大学

学院文化建设是高校校园文化建设的重要组成部分,对提升学院的着育人水平有着重要的意义,影响着学生的成长成才。一方面对学生的专业知识学习、理想信念形成、价值观念、行为方式,完善的人格将产生直接影响;另一方面又能促进本学院发展... 详细信息

学院文化建设是高校校园文化建设的重要组成部分,对提升学院的着育人水平有着重要的意义,影响着学生的成长成才。一方面对学生的专业知识学习、理想信念形成、价值观念、行为方式,完善的人格将产生直接影响;另一方面又能促进本学院发展、提高学院核心竞争力。本研究是针对南华大学计算机科学与技术学院的个案研究,也是对此学院文化建设过程的实践经验总结和理论提升,本文通过分析学院文化建设的意义,继而总结出学院文化建设的原则和策略。

关键词：高校二级学院文化建设

来源： cnki会议评论

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计算机工程 2024年

作者：杨旺达万亚平邹刚闵晓珊王沂陆宇程南华大学计算机学院中南大学湘雅医院南华大学北京邮电大学国际学院

统计显示由驾驶员的不安全行为导致的交通事故占多数，针对驾驶认知素质特性的研究，搭建虚拟驾驶场景评估驾驶者的驾驶素质，可以最大限度地贴近现实环境和操作，唤醒驾驶者的潜在驾驶能力和应对能力，对减少马路杀手有积极意义。眼球... 详细信息

统计显示由驾驶员的不安全行为导致的交通事故占多数，针对驾驶认知素质特性的研究，搭建虚拟驾驶场景评估驾驶者的驾驶素质，可以最大限度地贴近现实环境和操作，唤醒驾驶者的潜在驾驶能力和应对能力，对减少马路杀手有积极意义。眼球运动可以极大程度反映出驾驶者的认知状态，但目前多数眼动状态识别研究主要关注在自然状态中基本视觉运动方向或者眼睑的闭合，识别类别的能力和效果对于驾驶场景的认知状态评估有限。研究收集了十类静态眼动方向的双眼数据，并提出融合注意力机制的多尺度眼状态图像识别模型。首先使用部分卷积设计双分支特征融合模块，加强模型特征提取能力的同时减少计算冗余；然后在双分支特征融合的残差模块中嵌入改进的坐标注意力机制，提升模型对不同尺度特征的信息表征能力；最后对模型的通道结构和数量进行调整，平衡模型的参数量与识别准确率。实验结果表明，所提出的方法在提出的10类眼动状态数据集上识别准确率达到95.1%，相比改进前的网络提高3.4个百分点；在Eye Chimera数据集和MRL眼睛数据集上的识别准确率分别为95.1%和98.95%，可以满足在虚拟驾驶测试环境下眼动状态识别的要求，并为进一步结合多参数分析驾驶素质缺失任务奠定基础。

关键词：驾驶认知眼状态图像分类特征融合注意力模块

基于深度学习的二维人体姿态估计:现状及展望

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计算机学报 2024年第1期47卷 231-250页

作者：李佳宁王东凯张史梁北京大学计算机学院北京100871

二维人体姿态估计旨在从摄像机拍摄的图像中识别并定位每个行人的人体关键点.作为行人分析和理解领域的基础任务之一,人体姿态估计能够为多个下游任务和应用提供支持.近年来,随着深度学习技术的进步,人体姿态估计的研究迎来快速发展.基... 详细信息

二维人体姿态估计旨在从摄像机拍摄的图像中识别并定位每个行人的人体关键点.作为行人分析和理解领域的基础任务之一,人体姿态估计能够为多个下游任务和应用提供支持.近年来,随着深度学习技术的进步,人体姿态估计的研究迎来快速发展.基于图像包含的行人数量,人体姿态估计可以分为单人姿态估计和多人姿态估计两大类.本文首先介绍人体姿态估计的研究背景、问题定义、任务难点以及当前方法中的关键点表示方法.在此基础上,本文进一步总结和介绍了具有代表性的单人姿态估计和多人姿态估计方法.单人姿态估计方法包括回归法和检测法,主要关注于网络结构设计、热力图编解码、多任务学习等.对于多人姿态估计,本文分别介绍了基于热力图预测的方法和基于向量场回归的方法.随后,本文总结了当前常用的代表性数据集和性能度量方法,总结了代表性方法在几个常用数据集上的性能,对它们的预测错误的场景进行了详细分析和对比.最终,本文分析了现有二维人体姿态估计算法仍未有效解决的难题,对未来研究进行了展望.

关键词：单人姿态估计多人姿态估计深度学习自顶向下自底向上向量场回归

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软件中代码注释质量问题研究综述

软件学报 2024年第2期35卷 513-531页

作者：王潮徐卫伟周明辉北京大学计算机学院北京100871

代码注释作为辅助软件开发群体协作的关键机制,被开发者所广泛使用以提升开发效率.然而,由于代码注释并不直接影响软件运行,使其常被开发者忽视,导致出现代码注释质量问题,进而影响开发效率.代码注释中存在的质量问题会影响开发者理解... 详细信息

代码注释作为辅助软件开发群体协作的关键机制,被开发者所广泛使用以提升开发效率.然而,由于代码注释并不直接影响软件运行,使其常被开发者忽视,导致出现代码注释质量问题,进而影响开发效率.代码注释中存在的质量问题会影响开发者理解相关代码,甚至可能产生误解从而引入代码缺陷,因此这一问题受到研究者的广泛关注.采用系统文献调研,对近年来国内外学者在代码注释质量问题上的研究工作进行系统的分析.从代码注释质量的评价维度、度量指标以及提升策略这3个方面总结研究现状,并提出当前研究所存在的不足、挑战及建议.

关键词：代码注释软件文档自然语言处理机器学习