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惩罚对齐法:测量不变性检验的新方法

心理科学进展 2025年第1期33卷 176-190,I0008-I0013页

作者：温聪聪厦门大学国际学院厦门361005

Asparouhov和Muthén在2023年提出了一种全新的惩罚结构方程模型框架。惩罚对齐法是该模型框架在测量不变性检验领域的应用范例。惩罚对齐法继承了多组探索性因子分析在探索性因子分析框架内进行测量不变性检验和可以估计交叉载荷等优点... 详细信息

Asparouhov和Muthén在2023年提出了一种全新的惩罚结构方程模型框架。惩罚对齐法是该模型框架在测量不变性检验领域的应用范例。惩罚对齐法继承了多组探索性因子分析在探索性因子分析框架内进行测量不变性检验和可以估计交叉载荷等优点,继承了对齐法使用成分损失函数、允许模型中存在一定量不等参数等优点,同时继承了贝叶斯结构方程模型对模型参数设置先验分布、通过检验模型参数的近似测量不变性达到潜因子均值比较的目的等优点。此外,惩罚对齐法还克服了传统测量不变性检验方法的一些不足。本文以大学生职业价值观研究为例,比较了多组验证性因子分析、基于验证性因子分析的惩罚对齐法分析、基于探索性结构方程模型的惩罚对齐法分析拟合样本数据的效果,演示了如何使用惩罚对齐法进行测量不变性检验和多组比较。

关键词：测量不变性检验惩罚对齐法贝叶斯结构方程模型探索性结构方程模型对齐先验分布

ViTAU:基于Vision transformer和面部动作单元的面瘫识别与分析

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工程科学学报 2025年第2期47卷 351-363页

作者：高嘉蔡文浩赵俊莉段福庆青岛大学计算机科学技术学院青岛266071 北京师范大学人工智能学院北京100875

面部神经麻痹(Facial nerve paralysis,FNP),通常称为贝尔氏麻痹或面瘫,对患者的日常生活和心理健康产生显著影响,面瘫的及时识别和诊断对于患者的早期治疗和康复至关重要.随着深度学习和计算机视觉技术的快速发展,面瘫的自动识别变得可... 详细信息

面部神经麻痹(Facial nerve paralysis,FNP),通常称为贝尔氏麻痹或面瘫,对患者的日常生活和心理健康产生显著影响,面瘫的及时识别和诊断对于患者的早期治疗和康复至关重要.随着深度学习和计算机视觉技术的快速发展,面瘫的自动识别变得可行,为诊断提供了一种更准确和客观的方式.目前的研究主要集中关注面部的整体变化,而忽略了面部细节的重要性.面部不同部位对识别结果的影响力并不相同,这些研究尚未对面部各个区域进行细致区分和分析.本项研究引入结合Vision transformer(ViT)模型和动作单元(Action unit,AU)区域检测网络的创新性方法用于面瘫的自动识别及区域分析.ViT模型通过自注意力机制精准识别是否面瘫,同时,基于AU的策略从StyleGAN2模型提取的特征图中,利用金字塔卷积神经网络分析受影响区域.这一综合方法在YouTube Facial Palsy(YFP)和经过扩展的Cohn Kanade(CK+)数据集上的实验中分别达到99.4%的面瘫识别准确率和81.36%的面瘫区域识别准确率.通过与最新方法的对比,实验结果展示了所提的自动面瘫识别方法的有效性.

关键词： Transformer 面部动作单元多分辨率特征图生成器热力图回归

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高校科技投入与产出动态关系及效率演进

黑龙江高教研究 2025年第2期 54-61页

作者：汪树坤厦门大学

运用面板向量自回归(PVAR)模型和超效率SBM模型，选取2007—2017年30所研究型大学和53所非研究型大学科技投入与产出的数据，使用PVAR模型分析两类大学科技投入与产出的动态关系并运用超效率SBM模型对其投入与产出效率进行测算。研究发... 详细信息

运用面板向量自回归(PVAR)模型和超效率SBM模型，选取2007—2017年30所研究型大学和53所非研究型大学科技投入与产出的数据，使用PVAR模型分析两类大学科技投入与产出的动态关系并运用超效率SBM模型对其投入与产出效率进行测算。研究发现，研究型大学与非研究型大学的货币资本投入与产出存在正向影响，但这种影响并不具有持续性，高校科技产出主要依赖货币资本的投入，最大促进作用分别存在1年和2年的滞后期，且只在短期内显著。引入滞后期测度出的科技投入与产出效率表明，高校科技投入与产出效率整体水平较低，研究型大学明显高于非研究型大学。研究为科学认识高校科技投入与产出规律和进一步提高高校科技投入与产出效率提供新的参考视角。

关键词：高校科技投入与产出 PVAR模型超效率SBM模型动态演进

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国家级一流本科专业建设点的布局及特征分析

黑龙江高教研究 2025年第2期 8-16页

作者：陈祥祺厦门大学

国家级一流本科专业的建设工作体现一流本科、一流专业和一流人才的建设旨向，其布局更深谙着我国一流本科教育的长远规划，故尝试对收集到的11 502个国家级一流本科专业建设点进行基本情况的统计分析和空间布局的聚类分析，借此明晰国... 详细信息

国家级一流本科专业的建设工作体现一流本科、一流专业和一流人才的建设旨向，其布局更深谙着我国一流本科教育的长远规划，故尝试对收集到的11 502个国家级一流本科专业建设点进行基本情况的统计分析和空间布局的聚类分析，借此明晰国家级一流本科专业建设点在全国范围内的地域分布及配置情况。结果显示：国家级一流本科专业建设点的布局存续着“三不均”和“三具有”之特征，即国家级一流本科专业建设点的地域分布不均、校际分布不均和学科分布不均，具有重点的区域集聚、具有鲜明的战略导向和具有动态的调整机制。有鉴于此，有针对性地提出具体的实践策略，以期为国家级一流本科专业建设点全面落实“双万计划”的目标要求提供指引。

关键词：一流本科教育国家级一流本科专业建设点布局特征

改进U2-Net的激光条纹中心线高精度提取

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光电子·激光 2025年第1期36卷 61-68页

作者：陈新禹孙晓雨孙延鹏沈阳航空航天大学人工智能学院沈阳航空航天大学电子信息工程学院

针对复杂环境下激光条纹中心线提取算法稳定性差、精度低等问题，提出一种基于改进U2-Net的中心线提取新方法。首先，在U2-Net网络中加入TSA（transformer-self-attention）、TCA（transformer-cross-attention）模块以提高模型的特征... 详细信息

针对复杂环境下激光条纹中心线提取算法稳定性差、精度低等问题，提出一种基于改进U2-Net的中心线提取新方法。首先，在U2-Net网络中加入TSA（transformer-self-attention）、TCA（transformer-cross-attention）模块以提高模型的特征提取能力，实现精准像素级分割，有效去除图像中的噪声、毛刺，为后续中心线提取提供高质量的图像源；其次，根据使用场景特点，对传统Steger方法进行改进，完成激光条纹中心线高精度提取；最后，采用信度评价机制对光条中心点进行精度分析。实验结果表明，本文提出的改进U2-Net相较其他主流语义分割网络具有更高的提取精度、更好的抗噪声性能，在此基础上提取的像素中心点的信度值更高，达到传统Steger算法的1.9倍，满足高精度工业测量的需求。

关键词：线结构光语义分割光条中心提取信度评价

跨越新生适应障碍:中国大学入学教育的运行机制及其成效

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华东师范大学学报（教育科学版） 2025年第1期43卷 49-66页

作者：鲍威何元皓何峰厦门大学高等教育发展中心厦门361005 厦门大学教育研究院厦门361005 北京大学教育经济研究所北京100871 北京大学未来教育管理研究中心北京100871 北京大学研究生院北京100871

入学教育是帮助新生适应大学环境、形成自我与社会认知、充分融入大学生活的重要桥梁。鉴于我国大学新生普遍存在学术性、社会性双重适应障碍,在通过国际比较清晰认识中国入学教育运行机制特征的基础上,利用全国大一学生调查数据,科学... 详细信息

入学教育是帮助新生适应大学环境、形成自我与社会认知、充分融入大学生活的重要桥梁。鉴于我国大学新生普遍存在学术性、社会性双重适应障碍,在通过国际比较清晰认识中国入学教育运行机制特征的基础上,利用全国大一学生调查数据,科学评估入学教育在缓减新生适应障碍中的干预成效。研究表明,采用长期深度教育形式,传递专业学科认知、学习方法习得、心理健康建设3大教育内容向度的入学教育运行机制,对缓减学生学术性、社会性双重适应障碍具有积极效用。囿于精准化帮扶举措欠缺,入学教育对弱势学生的补偿效应有待加强。结论为完善大学入学教育、保障人才培养质量提供科学启示。

关键词：入学教育大学新生学术性适应社会性适应

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一种用ANN实现带权不确定性推理的方法

哈尔滨工业大学学报 2007年第9期39卷 1491-1495页

作者：施明辉周昌乐厦门大学人工智能研究所福建厦门361005

介绍了基于可信度的带权不确定性推理.阐述了用神经网络(ANN)如何实现基于可信度的带权不确定性推理.分析了这种神经网络的知识表示、结构及其不确定性推理方法.说明了如何利用这种神经网络并行地实现多规则的基于可信度的带权不确定性... 详细信息

介绍了基于可信度的带权不确定性推理.阐述了用神经网络(ANN)如何实现基于可信度的带权不确定性推理.分析了这种神经网络的知识表示、结构及其不确定性推理方法.说明了如何利用这种神经网络并行地实现多规则的基于可信度的带权不确定性推理,以及如何解决冲突消解问题.采用这种神经网络结构的系统不仅能实现基于可信度的带权不确定性推理,而且具有自学习、并行推理、冲突消解、抗缺省等能力.采用的神经网络结构突破了传统神经网络结构的设计思想,对于扩展神经网络的应用具有参考价值.

关键词：神经网络机器学习不确定性推理专家系统知识表示

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基于预训练模型的半监督说话人验证系统

清华大学学报（自然科学版） 2024年第11期64卷 1936-1943页

作者：李宜爽陈智聪缪诗宇苏祺李琳洪青阳厦门大学人工智能研究院厦门361005 厦门大学电子工程系厦门361005 厦门大学人工智能系厦门361005

近年来,预训练模型(pre-trained models,PTMs)被广泛应用于说话人验证(speaker verification,SV)系统,通过在预训练模型下游接入说话人分类网络,并进行微调,可大幅提升系统性能。然而,目前基于预训练模型的SV研究大多在有标签的数据集... 详细信息

近年来,预训练模型(pre-trained models,PTMs)被广泛应用于说话人验证(speaker verification,SV)系统,通过在预训练模型下游接入说话人分类网络,并进行微调,可大幅提升系统性能。然而,目前基于预训练模型的SV研究大多在有标签的数据集上进行微调,需要大量目标域带标注数据。该文提出一种基于预训练模型的半监督说话人验证系统,首先,利用少量带标注数据训练一个种子模型;其次,利用该种子模型结合无监督聚类算法为无标注数据生成伪标签;再次,联合真实标注数据和伪标注数据进行模型重训练;最后,通过多轮迭代提升模型性能。在仅有100h带标签说话人数据的条件下,该文提出的半监督系统在VoxCeleb1-O测试集的等错误率为1.02%,比基线系统降低了86.8%,表明该文所提出的半监督说话人验证系统的有效性。

关键词：说话人验证预训练模型微调半监督学习聚类

指向深度学习的“信息技术”课程单元教学设计研究

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科技风 2025年第1期 131-133页

作者：郭瑾刘璐高伟厉昌凤辽宁师范大学计算机与人工智能学院

深度学习的目的在于发展学习者的高阶思维，让学习真正发生，是培养学生信息技术核心素养的必然要求。单元教学设计是提高一线课堂教学质量的有效方法，是促进学生深度学习的有效工具。指向深度学习的单元教学需要确定单元主题，制定单... 详细信息

深度学习的目的在于发展学习者的高阶思维，让学习真正发生，是培养学生信息技术核心素养的必然要求。单元教学设计是提高一线课堂教学质量的有效方法，是促进学生深度学习的有效工具。指向深度学习的单元教学需要确定单元主题，制定单元目标，设计单元学习活动，制定评价体系。本文结合信息技术学科特点，构建指向深度学习的单元教学设计模型，结合高中“信息技术”具体教学内容进行探索实践，力求促进学生深度学习。

关键词：深度学习单元教学信息技术教学设计