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FitDockApp:基于模板的分子对接PyMOL插件图形化计算软件（英文）

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生物化学与生物物理进展 2024年第3期 716-725页

作者：王有钧杨羽婵刘扬肖智雄曹洋四川大学生命科学学院四川大学计算机学院

目的分子对接在预测分子之间的结合模式和亲和力方面起着至关重要的作用，是计算结构生物学和计算机辅助药物设计研究的重要方法。本研究团队近期开发了一款基于模板的新型对接方法FitDock，当存在近似的蛋白质配体模板时，它在准确性... 详细信息

目的分子对接在预测分子之间的结合模式和亲和力方面起着至关重要的作用，是计算结构生物学和计算机辅助药物设计研究的重要方法。本研究团队近期开发了一款基于模板的新型对接方法FitDock，当存在近似的蛋白质配体模板时，它在准确性和速度方面都超过了业界常用的分子对接方法。为了增强FitDock方法的可用性，使其在分子模拟领域得到更广泛的应用，很有必要发展图像化的软件工具。方法基于Python图像化编程，本文开发了FitDockApp，这是分子可视化软件PyMOL的插件软件。结果 FitDockApp能够通过操作窗口界面，实现基于模板的分子对接和配体结构比对，实时显示预测三维结构，并提供将对接文件上传到实验室服务器获取最优模板的便利。此外，FitDockApp还具备批量对接功能。结论 FitDockApp通过用户友好的界面简化了对接过程，并提供丰富的功能，帮助研究人员获得精确的对接结果。FitDockApp是一款免费软件，兼容Windows和Linux系统，可在http://***/fitdock/下载。

关键词：分子对接 PyMOL FitDock

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基于推迟重采样的时空路径复用蓄水池算法

计算机应用研究 2024年

作者：刘双嘉马宁李方钏张严辞四川大学视觉合成图形图像技术国家级重点实验室四川大学计算机学院

现有的基于蓄水池的时空重要性重采样(Reservoir-basedSpatiotemporalImportanceResampling,ReSTIR)算法在渲染具有光泽(glossy)材质的场景表面时，难以兼顾渲染质量和性能。为此提出了一种基于推迟重采样的时空路径复用蓄水池算法。其... 详细信息

现有的基于蓄水池的时空重要性重采样(Reservoir-basedSpatiotemporalImportanceResampling,ReSTIR)算法在渲染具有光泽(glossy)材质的场景表面时，难以兼顾渲染质量和性能。为此提出了一种基于推迟重采样的时空路径复用蓄水池算法。其基本思想是仅复用起点为漫反射(diffuse)材质的路径和子路径，利用diffuse采样分布的弱方向性，减少采样分布差异。具体而言，该算法将样本获取和重采样计算，从着色点推迟到路径上第一个diffuse材质的路径顶点。此外，提出了一种路径选择方法，通过选择推迟距离更小的路径，来增强重采样结果对渲染结果的影响。实验结果表明，与其他ReSTIR算法相比，该算法能够以较低的性能开销，取得较高质量的glossy表面渲染结果，在实时渲染中具有更高的实用价值。

关键词：实时渲染路径追踪路径复用光泽材质

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机床夹具设计知识图谱构建及应用

机电工程 2024年

作者：张称心孙家盛段阳四川大学机械工程学院四川大学计算机学院

针对目前机床夹具设计领域中存在的知识挖掘深度不足、利用率不高且过度依赖设计人员经验等问题，提出了一种基于自顶向下方式的机床夹具设计知识图谱构建方法。首先，将机床夹具设计知识分为原理规则类和功能描述类，利用本体建模语言... 详细信息

针对目前机床夹具设计领域中存在的知识挖掘深度不足、利用率不高且过度依赖设计人员经验等问题，提出了一种基于自顶向下方式的机床夹具设计知识图谱构建方法。首先，将机床夹具设计知识分为原理规则类和功能描述类，利用本体建模语言（OWL）对这两类知识进行了本体建模，构建了知识图谱的模式层；其次，在模式层的指导下，以机床夹具设计原理规则文档和设计实例为数据源，利用双向长短期记忆网络-条件随机场算法（BiLSTM-CRF）对其进行了知识抽取，得到了结构化的机床夹具设计知识；然后，运用Neo4j图数据库存储结构化的机床夹具设计知识，得到了知识图谱的数据层；最后，以轴承套筒法兰的夹具设计为例，对所构建方法的可行性进行了验证。考虑到企业对同一夹具结构的不同技术需求，提出了一种基于图形数据科学算法（GDS）的相似元件替代法，对夹具知识图谱中47个定位元件节点进行了相似度计算，得到了1081条相似度数据样本，并构建了综合评判模型。研究结果表明：当相似度阈值设置为0.76时，将定位元件进行替换的精确率达到了84%。通过建立知识图谱，完成了机床夹具设计的两类知识的有效关联，为构建数据驱动的机床夹具智能设计奠定了基础。

关键词：机械设计智能设计知识图谱知识抽取知识融合本体建模语言双向长短期记忆网络-条件随机场算法图形数据科学算法

一种基于旋转-平移解耦优化的在线稠密重建算法

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计算机应用研究 2024年

作者：郭帆吕泽均张严辞四川大学计算机学院四川大学视觉合成图形图像技术国家重点学科实验室

为了解决传统算法中由旋转和平移耦合优化引起的相互干扰以及量纲差异问题，提出了一种基于旋转-平移解耦优化的稠密重建算法。该算法将相机位姿空间拆分成旋转和平移两个独立子空间，并在子空间内独立地搜索两分量的优质解。在每次迭... 详细信息

为了解决传统算法中由旋转和平移耦合优化引起的相互干扰以及量纲差异问题，提出了一种基于旋转-平移解耦优化的稠密重建算法。该算法将相机位姿空间拆分成旋转和平移两个独立子空间，并在子空间内独立地搜索两分量的优质解。在每次迭代中，该算法针对旋转和平移的当前估计值设置搜索邻域，并在搜索邻域内采样候选解，通过评估选出最优解以更新估计值。迭代该过程，直到满足结束条件。实验结果显示，该算法有效地减少了旋转与平移优化过程中的相互干扰，从而提高了优化的效率和精度。这证明了在稠密重建中相机位姿估计环节，该算法设计具有一定优势。

关键词：在线稠密重建解耦优化相机位姿估计隐式曲面配准

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基于粒子驱动的海洋仿真技术研究

四川大学学报(自然科学版) 2024年第5期61卷 58-65页

作者：李子奇李辉四川大学计算机学院(软件学院) 四川大学视觉合成图形图像技术国家重点学科实验室

近年来，游戏和虚拟现实等实时应用对于逼真的海洋场景和波浪效果的要求越来越高，针对现有的波粒子算法传输数据量大、生成波浪不够平滑的问题，提出一种新的基于粒子驱动的海洋仿真算法，几何波粒子算法.该算法首先生成用于环境模拟... 详细信息

近年来，游戏和虚拟现实等实时应用对于逼真的海洋场景和波浪效果的要求越来越高，针对现有的波粒子算法传输数据量大、生成波浪不够平滑的问题，提出一种新的基于粒子驱动的海洋仿真算法，几何波粒子算法.该算法首先生成用于环境模拟的环境粒子和用于交互波浪模拟的几何粒子并传输到GPU端，在几何着色器阶段将一个几何粒子分裂为大量粒子，解决传输数据量大的问题；并提出加权像素对齐算法对两种粒子进行处理，以解决波浪不平滑的问题.实验结果表明，几何波粒子算法在复杂场景下的渲染效率有了显著提高，且拥有更平滑的视觉效果.

关键词：波粒子几何波粒子加权像素对齐几何着色器波浪模拟

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高干扰环境下基于分布式光纤声波传感的微弱语音信号检测

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工程科学与技术 2024年

作者：张晨思王茂宁钟羽中张建伟刘严才闫海卫王伟晏世伟四川大学计算机学院四川大学电气工程学院四川大学视觉合成图形图像技术国家重点学科实验室四川德会高速公路有限责任公司

分布式光纤声波传感器（distributed acoustic sensing，DAS）可用于隧道塌陷事故中的人员搜救、人声信号定位。但在基于DAS的语音活动检测（Voice Activity Detection，VAD）中，使用户外采集的真实数据进行语音提取面临着几个问题：... 详细信息

分布式光纤声波传感器（distributed acoustic sensing，DAS）可用于隧道塌陷事故中的人员搜救、人声信号定位。但在基于DAS的语音活动检测（Voice Activity Detection，VAD）中，使用户外采集的真实数据进行语音提取面临着几个问题：无法获得干净的语音数据用于监督训练；收集到的语音被嘈杂的现场环境和有限的采集信号方式导致的复杂强噪声所干扰。为了解决上述问题，本文提出了一种基于短期自相关特征的鲁棒语音活动检测（ST-ACF）算法，结合了音高信息和自相关函数检测语音帧的相关谐波特征，使得算法在极低信噪比（小于-10dB）的DAS环境下仍能提取所有有效人声。ST-ACF算法整体上由预去噪通道和语音检测通道组成。在预去噪阶段，基于对语音音高信息周期性的研究，设计双通道时间窗口，对两类典型噪声进行预去噪。在语音检测阶段，提出一种改进式自相关函数，考虑特征值和变化幅度两个维度，通过它们的乘积最大化语音和噪音之间的距离，提高了算法对临界数据的处理能力。算法改进后能得到与特征出现频率匹配的最佳频谱窗口，利用其寻找局部谐波，并通过分析局部谐波区分语音/非语音。实验使用误帧率在DAS真实数据和NOISEX-92数据集中的6类噪声下对算法进行评估。结果表明，ST-ACF在高能噪声环境中表现优异，FER仅为19.74%，相较于基线算法提升了5.91%，同时在DAS数据集上，ST-ACF也获得了最佳性能。总体而言，ST-ACF通过时间窗口和自相关函数的改进，在处理DAS语音数据时表现出色，对不同噪声环境都具有良好的性能，展现了应用于多种复杂场景的潜力，开拓了基于分布式光纤的语音信号处理方向的研究思路。

关键词：分布式光纤声波传感语音端点检测低信噪比音高信息自相关函数

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面向元余弦损失的少样本图像分类

中国图象图形学报 2024年第2期29卷 506-519页

作者：陶鹏冯林杜彦东龚勋王俊四川师范大学计算机科学学院成都610101 西南交通大学计算机与人工智能学院成都610031 四川师范大学商学院成都610101

目的度量学习是少样本学习中一种简单且有效的方法,学习一个丰富、具有判别性和泛化性强的嵌入空间是度量学习方法实现优秀分类效果的关键。本文从样本自身的特征以及特征在嵌入空间中的分布出发,结合全局与局部数据增强实现了一种元... 详细信息

目的度量学习是少样本学习中一种简单且有效的方法,学习一个丰富、具有判别性和泛化性强的嵌入空间是度量学习方法实现优秀分类效果的关键。本文从样本自身的特征以及特征在嵌入空间中的分布出发,结合全局与局部数据增强实现了一种元余弦损失的少样本图像分类方法(a meta-cosine loss for few-shot image classification,AMCL-FSIC)。方法首先,从数据自身特征出发,将全局与局部的数据增广方法结合起来,利于局部信息提供更具区别性和迁移性的信息,使训练模型更多关注图像的前景信息。同时,利用注意力机制结合全局与局部特征,以得到更丰富更具判别性的特征。其次,从样本特征在嵌入空间中的分布出发,提出一种元余弦损失(meta-cosine loss,MCL)函数,优化少样本图像分类模型。使用样本与类原型间相似性的差调整不同类的原型,扩大类间距,使模型测试新任务时类间距更加明显,提升模型的泛化能力。结果分别在5个少样本经典数据集上进行了实验对比,在FC100(Few-shot Cifar100)和CUB(Caltech-UCSD Birds-200-2011)数据集上,本文方法均达到了目前最优分类效果;在MiniImageNet、TieredImageNet和Cifar100数据集上与对比模型的结果相当。同时,在MiniImageNet,CUB和Cifar100数据集上进行对比实验以验证MCL的有效性,结果证明提出的MCL提升了余弦分类器的分类效果。结论本文方法能充分提取少样本图像分类任务中的图像特征,有效提升度量学习在少样本图像分类中的准确率。

关键词：元学习少样本学习(FSL) 度量学习元余弦损失(MCL) 图像分类

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“三维视觉—语言”推理技术的前沿研究与最新趋势

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中国图象图形学报 2024年第6期29卷 1747-1764页

作者：雷印杰徐凯郭裕兰杨鑫武玉伟胡玮杨佳琪汪汉云四川大学电子信息学院成都610065 国防科技大学计算机学院长沙410073 国防科技大学电子科学学院长沙410073 大连理工大学计算机科学与技术学院大连116081 北京理工大学计算机学院北京100081 北京大学王选计算机研究所北京100091 西北工业大学计算机学院西安710072 信息工程大学计算机与大数据学院/软件学院郑州450001

三维视觉推理的核心思想是对点云场景中的视觉主体间的关系进行理解。非专业用户难以向计算机传达自己的意图,从而限制了该技术的普及与推广。为此,研究人员以自然语言作为语义背景和查询条件反映用户意图,进而与点云的信息进行交互以... 详细信息

三维视觉推理的核心思想是对点云场景中的视觉主体间的关系进行理解。非专业用户难以向计算机传达自己的意图,从而限制了该技术的普及与推广。为此,研究人员以自然语言作为语义背景和查询条件反映用户意图,进而与点云的信息进行交互以完成相应的任务。此种范式称做“三维视觉—语言”推理,在自动驾驶、机器人导航以及人机交互等众多领域广泛应用,已经成为计算机视觉领域中备受瞩目的研究方向。过去几年间,“三维视觉—语言”推理技术迅猛发展,呈现出百花齐放的趋势,但是目前依然缺乏对最新研究进展的全面总结。本文聚焦于两类最具代表性的研究工作,锚框预测和内容生成类的“三维视觉—语言”推理技术,系统性概括领域内研究的最新进展。首先,本文总结了“三维视觉—语言”推理的问题定义和现存挑战,同时概述了一些常见的骨干网络。其次,本文按照方法所关注的下游场景,对两类“三维视觉—语言”推理技术做了进一步细分,并深入探讨了各方法的优缺点。接下来,本文对比分析了各类方法在不同基准数据集上的性能。最后,本文展望了“三维视觉—语言”推理技术的未来发展前景,以期促进该领域的深入研究与广泛应用。

关键词：深度学习计算机视觉 “三维视觉—语言”推理跨模态学习视觉定位密集字幕生成视觉问答场景生成

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基于多光谱卫星影像的城市森林识别与提取

计算机仿真 2024年

作者：何嘉辰李辉四川大学视觉合成图形图像技术国家级重点实验室四川大学计算机学院(软件学院)

城市森林在战场环境仿真中可以大幅度增强环境还原度，还能为高度真实的训练和模拟提供准确的背景环境。但是目前的研究方法对于城市森林的识别上往往具有诸如采集过程长且花费昂贵，而便于获得的图像又达不到足够的分辨率。针对上述问... 详细信息

城市森林在战场环境仿真中可以大幅度增强环境还原度，还能为高度真实的训练和模拟提供准确的背景环境。但是目前的研究方法对于城市森林的识别上往往具有诸如采集过程长且花费昂贵，而便于获得的图像又达不到足够的分辨率。针对上述问题，提出了一种名为SR-SFANet的深度学习方法。首先对采集到的卫星影像进行Pan Sharpening操作，其次增加了超分辨率模块。然后优化了SR-SFANet的网络结构，优化了损失函数，提升了城市森林的识别精确度。最后在基于高分二号采集的国内某区域卫星影像上展开了实验研究。实验结果表明，相比于相同工作的其它模型，SR-SFANet在Precision，F-score上提升了5%～10%。满足军事仿真平台环境还原的需求。

关键词：深度学习注意力机制超分辨率卫星影像军事仿真