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基于后提示与实例适应的跨域方面情感分析

软件导刊 2025年第1期24卷 29-34页

作者：刘涛冯翱高正杰成都信息工程大学计算机学院四川成都610225 吉利学院电子信息工程学院四川成都641423

方面情感分析是一种细粒度的情感分析任务,旨在从句子中提取方面词并识别其情感。由于方面术语的标注成本高昂,之前的工作通过跨领域转移公共知识来缓解新领域的数据缺乏问题。但这些方法的模型复杂,并且需要昂贵的多级预处理。针对这... 详细信息

方面情感分析是一种细粒度的情感分析任务,旨在从句子中提取方面词并识别其情感。由于方面术语的标注成本高昂,之前的工作通过跨领域转移公共知识来缓解新领域的数据缺乏问题。但这些方法的模型复杂,并且需要昂贵的多级预处理。针对这些问题,提出一种简单且有效的LPIDA模型。首先,从BERT模型的中间层开始,每层插入一组由多个可学习向量组成的软提示,以学习源域和目标域之间的域不变特征。其次,设置一个词级域分类器,将分类器的结果用于实例适应,使模型能更关注目标域中的单词。在4个基准英文数据集上的实验结果表明,所提出的LPIDA模型在10组不同域对上的跨域方面情感分析任务的平均Micro-F1达到47.01%,跨域方面词提取任务的平均Micro-F1达到52.29%。同时在3个中文数据集上进行测试,证明了该方法的有效性。

关键词：方面情感分析后提示域适应实例适应特征适应

成都双流航空港云底高度及地表太阳辐射特征分析

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成都信息工程大学学报 2025年第1期40卷 94-99页

作者：刘雨馨卢会国吴昊刘梦琪成都信息工程大学电子工程学院四川成都 610225

云底高度是重要的云宏观物理参数,地表太阳辐射占据全球辐射平衡的重要地位.云底高度与太阳辐射的定量化研究有利于加深对气象的理解,进而改进精细化城市气象预报;对成都地区云底高度及太阳辐射的综合观测还可以加强对该地区云情况的了... 详细信息

云底高度是重要的云宏观物理参数,地表太阳辐射占据全球辐射平衡的重要地位.云底高度与太阳辐射的定量化研究有利于加深对气象的理解,进而改进精细化城市气象预报;对成都地区云底高度及太阳辐射的综合观测还可以加强对该地区云情况的了解与太阳辐射资源利用.基于成都双流航空港地区2021 年9 月至2023 年2 月的地基观测数据,对云底高度与地表太阳辐射特征进行研究,结果表明:季节循环上,成都双流航空港地区夏季云底高度较高,秋冬较低且数值接近,该区域天空大部分时间被云覆盖,与附近其他地区云特征类似.由于云的遮盖,该地区太阳辐射数据整体较低,太阳总辐射在夏季较高,约为540 W/m2,秋冬较低,平均在340 W/m2 以下.四季太阳总辐射日变化趋势相近,均在12:00-14:00 达到最高点且直接辐射均低于散射辐射.研究在评估和预测成都地区云特征及太阳辐射资源方面具有一定参考价值.

关键词：云底高度成都太阳辐射

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蚁群算法实现光通过散射介质聚焦

成都信息工程大学学报 2025年第1期40卷 111-117页

作者：方龙杰程科何修军成都信息工程大学光电工程学院四川成都610225

光通过散射介质聚焦是光通信和生物成像领域的重要目标。由于散射介质材料的密度分布具有高度非均匀性,相干光在非均匀介质中传输会经历多次散射。寻找与散射介质相匹配的入射光波前分布是解决这一问题的核心和关键。采用蚁群算法来优... 详细信息

光通过散射介质聚焦是光通信和生物成像领域的重要目标。由于散射介质材料的密度分布具有高度非均匀性,相干光在非均匀介质中传输会经历多次散射。寻找与散射介质相匹配的入射光波前分布是解决这一问题的核心和关键。采用蚁群算法来优化入射光波前的相位分布。利用探测器测量介质后的焦点光强,发现蚁群算法获得的增强因子比传统的遗传算法高。数值仿真和实验验证了蚁群算法的可行性和稳定性。因此,今后在相干光通过散射介质聚焦与成像领域,应当优先考虑利用蚁群算法优化入射光的波前相位分布。

关键词：蚁群算法散射聚焦相位调制

改进Transformer模型的语音识别轻量化设计

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计算机工程与应用 2025年

作者：王艳红赵亮王官军西南科技大学信息工程学院浙江芯劢微电子股份有限公司成都分公司

语音识别作为AI的重要应用分支近年来取得了显著的成果，其中基于Transformer模型的语音识别发展尤为突出。然而，Transformer模型较大的参数量和较高的计算复杂度，难以在边缘设备上实现部署，因此设计轻量化的Transformer模型以用于... 详细信息

语音识别作为AI的重要应用分支近年来取得了显著的成果，其中基于Transformer模型的语音识别发展尤为突出。然而，Transformer模型较大的参数量和较高的计算复杂度，难以在边缘设备上实现部署，因此设计轻量化的Transformer模型以用于语音识别部署是亟需解决的问题。为此，本文设计了一种轻量化Transformer模型，通过将Query、Key、Value的线性操作替换为轻量级卷积操作，优化多头注意力机制以改善注意力分布，并在前馈神经网络中引入分块低秩分解以最大化模型压缩。实验结果表明，在AISHELL-1和LRS2数据集上，该模型在同等条件下模型大小减少68.03%，参数量减少67.06%，错词率相对降低23.19%。

关键词： Transformer 语音识别轻量化模型压缩深度学习

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基于图像处理技术的棚室番茄果实识别

农机化研究 2025年第1期47卷 189-193页

作者：陈翠琴孟清成都信息工程大学成都610225 海南职业技术学院工业与信息学院海口570216

我国番茄的产量居世界前列,种植的主要方式为棚室种植,大多采用人工采摘,成本高、效率低,不利于种植产业的发展。为此,提出了一种基于A-ENet模型的图像处理技术,用于棚室番茄果实的识别。A-ENet模型在EfficientNet运行时引入注意力机制... 详细信息

我国番茄的产量居世界前列,种植的主要方式为棚室种植,大多采用人工采摘,成本高、效率低,不利于种植产业的发展。为此,提出了一种基于A-ENet模型的图像处理技术,用于棚室番茄果实的识别。A-ENet模型在EfficientNet运行时引入注意力机制,用于优化深度网络运算结果。EfficientNet通过调整、完善网络的宽度、深度等网络参数提升网络的识别准确率,同时在网络提取输入信号特征时引入注意力机制用于捕捉输入信号特征的权重信息,主动忽略环境因素对目标信号的干扰。A-ENet模型能够解决由于识别目标之间的细微差异产生的识别错误的问题,且能够减少随机环境因素对识别过程的干扰,提高识别成功率,对棚室番茄果实识别问题起到积极的影响作用。实验结果表明:所提出的基于图像处理技术的A-ENet模型能够构建出效率更高、鲁棒性更强的目标识别系统。

关键词：番茄果实 EfficientNet 注意力机制图像处理技术深度网络

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物流园区及共享储能的电制冷需求响应与多系统协同定价优化方法

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上海交通大学学报 2025年

作者：徐吉米吴雨杭黎灿兵蒋文杰黄子宇程语上海交通大学电子信息与电气工程学院

随着物流行业的快速发展，配备电动重卡和冷链装置的物流园区的负荷需求急剧增长，导致园区整体运行成本上升。为此，引入共享储能装置作为能源交易的第三方，提出了一种基于博弈定价激励机制的多综合能源系统调度优化方法，考虑物流园... 详细信息

随着物流行业的快速发展，配备电动重卡和冷链装置的物流园区的负荷需求急剧增长，导致园区整体运行成本上升。为此，引入共享储能装置作为能源交易的第三方，提出了一种基于博弈定价激励机制的多综合能源系统调度优化方法，考虑物流园区的高负荷需求与常规综合能源系统可再生能源发电特征上的互补性，求解各参与方在追求各自目标最优时的交互策略。通过分析园区的电动重卡和冷藏装置的负荷特征构建负荷转移模型，采用灵活充放电的储能容量共享租赁模式，构建了一个包含共享储能的物流园区系统与常规综合能源系统的交互模型。在此基础上建立含主从博弈的动态电价分析多系统之间的交易互动。结果表明，提出的多系统交互模型不仅满足了物流园区电、冷负荷的能量调度需求，而且确保了多能源系统总成本最低，减少弃风弃光，与传统模型相比，系统整体成本下降6.0%。

关键词：物流园区综合能源系统共享储能需求响应主从博弈

分时电价背景下电动车配送-充电/放电路径规划

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控制与决策 2025年第3期40卷 794-802页

作者：刘长石李君宇易鲲翔范黎骏万城湖南工商大学工商管理学院湖南工商大学智能工程与智能制造学院东北大学信息科学与工程学院

分时电价政策与车辆到电网(V2G)技术能够平衡电网负载、增强电网削峰填谷能力,是物流业降本增利的新途径.为探讨分时电价政策与V2G技术对物流配送路径规划的影响,综合考虑客户需求、电动车行驶速度、能耗以及充/放电策略等因素,以总配... 详细信息

分时电价政策与车辆到电网(V2G)技术能够平衡电网负载、增强电网削峰填谷能力,是物流业降本增利的新途径.为探讨分时电价政策与V2G技术对物流配送路径规划的影响,综合考虑客户需求、电动车行驶速度、能耗以及充/放电策略等因素,以总配送成本最小、放电利润最大为目标,建立电动车配送-充电/放电路径规划的多目标混合整数规划模型,并根据模型特性设计改进非支配排序遗传算法求解.采用多类型算例开展实验,结果表明:在较短时间内科学规划分时电价背景下的电动车配送-充电/放电路径,不但能有效降低总配送成本、提高放电利润,而且能助力电网平稳运行,为广大电能用户营造良好的用电环境,实现物流企业、电力公司与电能用户三方互利共赢.

关键词：分时电价车辆到电网技术充/放电策略电动车路径问题多目标优化改进非支配排序遗传算法

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人工智能技术发展对教育的影响

湖北开放职业学院学报 2025年第3期38卷 156-158页

作者：李耀成都信息工程大学软件工程学院四川成都610225

人工智能技术对传统教育模式提出了挑战,同时也为教育领域带来了全新的发展机遇。学校教育需要在教育目标、教育模式和教师角色等多个维度进行深入的改革和创新,以适应未来社会的需求和挑战。因此,分析人工智能技术对未来人才需求的影响... 详细信息

人工智能技术对传统教育模式提出了挑战,同时也为教育领域带来了全新的发展机遇。学校教育需要在教育目标、教育模式和教师角色等多个维度进行深入的改革和创新,以适应未来社会的需求和挑战。因此,分析人工智能技术对未来人才需求的影响,探讨学校教育目标和教育模式的变革方向,提出人工智能社会下教育目标和教育模式的实现路径,重新审视和定位学校教师的多重角色,剖析人工智能社会下教育的潜在风险,为学校教育质量和效率的深入研究提供理论参考,为教育教学实践的创新提供学理依据。

关键词：人工智能技术教育目标教育模式教师角色风险

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高速综合检测列车检测区域划分方法研究

交通运输系统工程与信息 2025年第1期25卷 319-330页

作者：许旻昊薛凯肇帅斌王宇杨乔礼左静张雁鹏兰州交通大学自动化与电气工程学院兰州730070 西南交通大学交通运输与物流学院成都611756 大连交通大学交通运输工程学院辽宁大连116028

为解决传统人工经验模式划分高速综合检测列车(CIT)检测区域,难以保证合理性和公平性的不足,本文提出以任务均衡性和结构紧凑性为双目标的混合整数线性规划模型为核心的检测区域划分方法。该模型综合考虑覆盖完整性、达速检测、线-车特... 详细信息

为解决传统人工经验模式划分高速综合检测列车(CIT)检测区域,难以保证合理性和公平性的不足,本文提出以任务均衡性和结构紧凑性为双目标的混合整数线性规划模型为核心的检测区域划分方法。该模型综合考虑覆盖完整性、达速检测、线-车特殊属性匹配及检测区域连通等关键约束;基于多商品流模型,构建适用于具有复杂异质性和向下兼容且非唯一匹配关系的连通性判定约束;以各目标单独求解对应最优解的倒数作为目标权重,将原模型转为与各目标总实现程度最大化的单目标混合整数线性规划模型;最后,设计不同场景的计算实验,得出影响分区方案质量的关键因素,并将所提方法运用于实际规模的线网进行测试。实验结果表明:CIT异质性对划分方案的质量与求解速度影响最为显著;本文提出的检测区域划分方法可有效解决人工编制模式无法兼顾均衡检测负荷与减少异地出差的局限;使用10列CIT时,划分方案与理想解总偏差仅为2.84%,显著优于人工方案。本文可为指导检测资源配置提供决策依据。

关键词：铁路运输区域划分方案混合整数规划模型综合检测列车分区问题异质性

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