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基于双向交互结构的多意图识别与槽位填充联合模型（英文）

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Wuhan University Journal of Natural Sciences 2025年第1期 21-31页

作者：王昌晶曾翔辉王钰鑫孙钰昕左正康江西师范大学数字产业学院江西师范大学计算机信息工程学院江西师范大学高性能计算江西省重点实验室江西师范大学网络化支撑软件国家级国际科技合作基地

意图识别与槽位填充是自然语言理解的两个重要组成部分，由于两者的相关性,所以常进行联合训练提高性能。现有研究多是采用单向交互的多意图识别与槽位填充联合模型，通过在槽位填充部分融合意图信息提高了模型整体性能。为了进一步利... 详细信息

意图识别与槽位填充是自然语言理解的两个重要组成部分，由于两者的相关性,所以常进行联合训练提高性能。现有研究多是采用单向交互的多意图识别与槽位填充联合模型，通过在槽位填充部分融合意图信息提高了模型整体性能。为了进一步利用两者的相关性提高模型整体性能，本文提出了基于双向交互结构的多意图识别与槽位填充联合模型，在槽位填充编码部分融合了意图编码信息，在意图识别解码部分融合了槽位解码信息。在MixATIS和MixSNIPS两个公共多意图联合训练数据集上的实验结果表明，该双向交互结构能有效提高联合模型的性能。此外，为了验证意图与槽位双向交互结构的泛化性，在本文模型的基础上提出了针对单意图场景的联合模型，在CAIS和SNIPS两个公共单意图联合训练数据集上也取得了优异的性能。

关键词：自然语言理解多意图识别槽位填充双向交互结构联合训练

深度学习下的单阶段通用目标检测算法研究综述

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计算机科学与探索 2025年

作者：王宁智敏内蒙古师范大学计算机科学技术学院

近年来，目标检测算法作为计算机视觉领域中的核心任务，逐渐成为热门研究方向。它使得计算机能够识别和定位图像或视频帧中的目标物体，广泛应用于自动驾驶、生物个体检测、农业检测、医疗影像分析等领域。随着深度学习的发展，通用目... 详细信息

近年来，目标检测算法作为计算机视觉领域中的核心任务，逐渐成为热门研究方向。它使得计算机能够识别和定位图像或视频帧中的目标物体，广泛应用于自动驾驶、生物个体检测、农业检测、医疗影像分析等领域。随着深度学习的发展，通用目标检测算法从传统的目标检测方法转变为基于深度学习下的目标检测方法。其中深度学习下的通用目标检测算法主要分为单阶段目标检测与两阶段目标检测，本文以单阶段目标检测为切入点，根据采用经典卷积与Transformer两种不同架构，对首个单阶段目标检测算法YOLO系列（YOLOv1～YOLOv11、YOLO主要改进版本）、SSD等和以Transformer为基础架构的DETR系列的主流单阶段检测算法进行分析总结。主要包括介绍各个算法的网络结构以及其研究进展，根据各个算法的结构归纳出其特点优势以及局限性，概括目标检测领域主要通用数据集与评价指标，分析各算法以及其改进方法的性能，讨论各算法在不同领域的应用现状，最后展望单阶段目标检测算法在未来的研究方向。

关键词：目标检测深度学习计算机视觉单阶段 YOLO DETR

基于亚像素各向异性扩散的低剂量CT重建方法

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南方医科大学学报 2025年第1期45卷 162-169页

作者：唐诗洲苏若兰李淑婷赖珍珍黄进红牛善洲赣南师范大学数学与计算机科学学院江西赣州341000 赣南师范大学赣州市计算成像重点实验室江西赣州341000

目的提出一种基于亚像素各项异性扩散的低剂量CT重建方法。方法通过线性插值技术计算亚像素单元强度值及其二阶差分后,将计算得到的新的梯度信息引入到各项异性扩散过程中,并结合惩罚加权最小二乘模型对低剂量CT投影数据进行滤波,最后... 详细信息

目的提出一种基于亚像素各项异性扩散的低剂量CT重建方法。方法通过线性插值技术计算亚像素单元强度值及其二阶差分后,将计算得到的新的梯度信息引入到各项异性扩散过程中,并结合惩罚加权最小二乘模型对低剂量CT投影数据进行滤波,最后使用滤波反投影算法将恢复后的投影数据重建出CT图像。结果在Shepp-Logan体模实验中,与FBP、PWLS-Gibbs和PWLS-TV方法相比,新方法滤波后重建的CT图像在结构相似指数上分别提升了28.13%、5.49%和0.91%,在特征相似指数上分别提升了21.08%、1.78%和1.36%,并且在均方根误差上分别降低了69.59%、18.96%和3.90%。在XCAT体模实验中,与FBP、PWLS-Gibbs和PWLS-TV方法相比,新方法在结构相似指数上分别提高了14.24%、1.43%及7.89%,在特征相似指数上分别提高了9.61%、1.78%及5.66%,同时在均方根误差上分别降低了26.88%、9.41%及18.39%。在临床数据实验中,与FBP、PWLS-Gibbs和PWLS-TV方法重建的CT图像相比,新方法在结构相似指数上分别提升了19.24%、15.63%和3.68%,在特征相似指数上分别提升了4.30%、2.92%和0.43%,同时在均方根误差上分别降低了44.60%、36.84%和15.22%,并且在峰值信噪比上提升至28.39。结论本文提出的新方法可以有效去除低剂量CT图像的噪声和伪影,并可以保持结构细节信息。

关键词：低剂量CT 各向异性扩散亚像素图像重建

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现代汉语反预期信息结构及其认知语用机制研究

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外语教学 2025年第1期46卷 28-33页

作者：李勇忠白黎江西师范大学国际教育学院江西师范大学文学院

本文重点探讨了现代汉语反预期信息结构的内部单元关系和外部模型变体,并对相关现象进行了认知语用阐释。首先,反预期信息结构的核心单元包括条件、预期和反预期,其中条件与预期是因果关系和类推关系,预期与反预期是否定关系,条件与反... 详细信息

本文重点探讨了现代汉语反预期信息结构的内部单元关系和外部模型变体,并对相关现象进行了认知语用阐释。首先,反预期信息结构的核心单元包括条件、预期和反预期,其中条件与预期是因果关系和类推关系,预期与反预期是否定关系,条件与反预期是架桥关系,分别体现了完形心理原则中的邻近性、相似性、突显性和闭合性。其次,基于CNKI数据和VOSviewer软件分析,本文发现反预期信息结构模型最为常见的变体是条件—反预期式和反预期独立式。这两种变体都能省略预期,这是常规关系、转喻、数量象似性和语言经济性协作的结果。

关键词：反预期信息结构信息单元认知语用机制

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“境遇剧”中的视听之辨及其美学意义

江西社会科学 2025年第2期 93-101页

作者：刘亚律江西师范大学叙事学研究院江西师范大学文学院

“境遇剧”是萨特存在主义美学与“介入”理论“合谋”的文学实践。起初，其倚重视觉以确证主体意识，随后对其能力心生怀疑，转而寻求通过听觉来确证主体身份，发掘身份认同中的听觉机制。萨特存在主义美学潜藏着由重“视”向重“听”... 详细信息

“境遇剧”是萨特存在主义美学与“介入”理论“合谋”的文学实践。起初，其倚重视觉以确证主体意识，随后对其能力心生怀疑，转而寻求通过听觉来确证主体身份，发掘身份认同中的听觉机制。萨特存在主义美学潜藏着由重“视”向重“听”转变的观念潜流。“想象”在主体意识进行选择时发挥决定作用，其中必然卷入各种声音的激荡碰撞。存在主义否定先在本质与决定论的实质是要求主体倾听内心的召唤，提升自己鉴别他者声音的能力。

关键词： “境遇剧” 视觉听觉主体意识

来源：博看期刊

一种基于核数据变换方法的遥感图像谱聚类算法

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林业工程学报 2025年第02期10卷 130-137页

作者：赵海军陈华月崔梦天西华师范大学计算机学院西南民族大学计算机科学与技术学院

随着遥感图像在各行各业的日益广泛应用,遥感图像的处理变得愈来愈重要。为了实现谱聚类算法应用于林业工程中的遥感图像处理,本研究提出了一种新的基于核数据变换和基于角距离度量的谱聚类算法。首先,通过对基于多变量核特征提取的一... 详细信息

随着遥感图像在各行各业的日益广泛应用,遥感图像的处理变得愈来愈重要。为了实现谱聚类算法应用于林业工程中的遥感图像处理,本研究提出了一种新的基于核数据变换和基于角距离度量的谱聚类算法。首先,通过对基于多变量核特征提取的一般核熵成分分析法的分析,并基于信息论概念和核密度估计密切相关的瑞利二次熵,提出了一种新的最佳特征提取和无监督降维方法,即最佳核熵成分分析法。它根据类或聚类信息方面的数据结构,采用一个额外的旋转,使得成分之间的独立性最大化;在这些成分中最佳地捕捉数据的高信息势部分,直接找到关于保留成分的数量的最大化信息势的基,以确保得到的解比标准的核熵成分分析得到的解保留更多(或相等)的信息势;并提出了采用梯度上升法来求解最佳核熵成分分析优化问题,具体实现是采用了一种简单的提前终止方案,以确保梯度达到一个额外迭代不会显著修改成本函数的区域。其次,通过对最佳核熵成分分析变换和样本外扩展的分析,构建了一种基于角距离度量的谱聚类算法,它采用角距离度量的核k-均值聚类目标,而不是采用基于欧氏距离的度量。优化过程采用最佳核熵成分分析空间中的角距离,以保证收敛到局部最优,从而实现图像的聚类。基于多光谱卫星图像的实验结果表明,本研究提出的谱聚类算法不仅适用于遥感图像的云筛选问题,而且相比目前其他先进的聚类算法有更好的分类性能。

关键词：遥感图像非线性特征提取概率密度函数 k-均值瑞利熵谱聚类

融合特征选择与多模型软投票集成学习的代码异味检测方法

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小型微型计算机系统 2025年第2期46卷 504-512页

作者：黄晨峻高建华上海师范大学计算机科学与技术系上海200234

代码异味会导致软件质量逐渐衰退,降低软件可理解性和可维护性.为检测软件结构中的代码异味,提出了一种基于CK度量的、经过两步特征选择的软投票集成学习的代码异味检测方法,该方法首先进行特征选择,使用Pearson相关系数剔除冗余特征,... 详细信息

代码异味会导致软件质量逐渐衰退,降低软件可理解性和可维护性.为检测软件结构中的代码异味,提出了一种基于CK度量的、经过两步特征选择的软投票集成学习的代码异味检测方法,该方法首先进行特征选择,使用Pearson相关系数剔除冗余特征,并在剩余度量中使用XGBoost特征重要性筛选相关度大的度量.然后,针对仅使用单一机器学习模型泛化性能不佳的问题,提出一种基于5种较成熟机器学习模型的软投票集成学习模型,完成代码异味分类检测任务.实验基于CK度量,利用含7个开源项目、4种代码异味的数据集,实验结果表明,此种方法能够减少特征维度,且在性能指标上优于其它分类模型,其中F1值最高提升3.24%,AUC最高提升2.32%.

关键词：代码异味特征选择 CK度量投票模型集成学习

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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

具有向量值支付的3级动态博弈模型及弱合作均衡的存在性

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数学的实践与认识 2025年第1期55卷 95-109页

作者：亢兵兵管涛李楠宋奇庆山西师范大学数学与计算机科学学院山西太原030031

将经典的效用型主从博弈扩展为向量值三阶段动态博弈,给出三阶段动态博弈的一般描述形式,建立向量值支付型的三阶段动态合作博弈模型,引入合作均衡的概念,对无限局中人的三阶段动态博弈定义一种弱合作均衡,研究均衡瓦解、合作均衡和弱... 详细信息

将经典的效用型主从博弈扩展为向量值三阶段动态博弈,给出三阶段动态博弈的一般描述形式,建立向量值支付型的三阶段动态合作博弈模型,引入合作均衡的概念,对无限局中人的三阶段动态博弈定义一种弱合作均衡,研究均衡瓦解、合作均衡和弱合作均衡的特性,最后利用集值分析和拓扑方法,证明博弈的弱合作均衡的存在性.文章的模型和得到的结果扩展了主从博弈理论,研究表明新的模型并非原模型的简单推广,得到的结果包括了现有文献结果,也为未来多阶段主从博弈的合作均衡的研究提供了可能.

关键词：主从博弈 3级动态博弈向量值支付弱合作均衡 α-核