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群智设计新思维

机械设计 2020年第3期37卷 121-127页

作者：罗仕鉴浙江大学计算机科学与技术学院

在互联网和人工智能技术飞速发展的新经济时代,设计的环境、对象与模式都发生了深刻的变化。基于社会设计、设计众包及群体智能等创新发展形式,提出群智设计新思维。讨论了社会设计、设计众包及群体智能的研究现状,分析了群智设计的内涵... 详细信息

在互联网和人工智能技术飞速发展的新经济时代,设计的环境、对象与模式都发生了深刻的变化。基于社会设计、设计众包及群体智能等创新发展形式,提出群智设计新思维。讨论了社会设计、设计众包及群体智能的研究现状,分析了群智设计的内涵,包括概念、研究内容和相互关系、特点、价值、关键技术及未来研究需求。从本体层、行为层和价值层3个层面研究了群智设计的本体属性、用户体验和共创价值等特征。随着未来社会技术、设计与商业的深度融合,群智设计将利用网络平台和人工智能技术优势,聚集更多、更好的想法流,开启群智创新模式,共同创造价值。

关键词：工业设计群智设计群体智能社会设计众包

基于深度学习语义分割模型的高分辨率遥感图像水体提取

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自然资源遥感 2022年第4期34卷 129-135页

作者：沈骏翱马梦婷宋致远柳汀洲张微浙江大学软件学院宁波315048 浙江大学计算机科学与技术学院杭州310027

水体提取是高空间分辨率遥感影像应用中重要研究方向之一。传统识别方法仅利用水体的浅层特征,为了更好地挖掘遥感影像的深度信息,从而提升水体提取算法的鲁棒性,提高分割精度,提出了一种基于深度学习语义分割模型的水体提取方法。利用... 详细信息

水体提取是高空间分辨率遥感影像应用中重要研究方向之一。传统识别方法仅利用水体的浅层特征,为了更好地挖掘遥感影像的深度信息,从而提升水体提取算法的鲁棒性,提高分割精度,提出了一种基于深度学习语义分割模型的水体提取方法。利用深度神经网络挖掘高分辨率遥感影像信息,同时引入注意力模块,整合深层信息与浅层地物的形状、结构、纹理和色调等信息,拟建立比现有模型具有更高准确率、更快预测速度的全新深度语义分割模型。最后,和传统识别方法以及常见语义分割模型进行对比消融实验。实验证明所提出算法模型的总体精度和效率均优于现有方法,且算法参数设置简单,受人工干预少。文章证明了深度学习以及注意力机制在高分辨率遥感影像水体提取任务上的准确性和高效性,提供了一种使用深度学习方法解决高分辨率遥感影像分割任务的可能,并对未来进行了展望。

关键词：语义分割多尺度遥感影像全卷积网络注意力机制

基于树状模型的复杂自然语言查询转SQL技术研究

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软件学报 2022年第12期33卷 4727-4745页

作者：赵猛陈珂寿黎但伍赛陈刚浙江大学计算机科学与技术学院浙江杭州310027 浙江省大数据智能计算重点实验室(浙江大学) 浙江杭州310027 浙江大学计算机辅助设计与图形学国家重点实验室浙江杭州310027

自然语言查询转SQL(NL2SQL)是指将自然语言表达的查询文本自动转化成数据库系统可以理解并执行的结构化查询语言SQL表达式的技术.NL2SQL可以为普通用户提供数据库查询访问的自然交互界面,从而实现基于数据库的自然问答.复杂查询的NL2SQ... 详细信息

自然语言查询转SQL(NL2SQL)是指将自然语言表达的查询文本自动转化成数据库系统可以理解并执行的结构化查询语言SQL表达式的技术.NL2SQL可以为普通用户提供数据库查询访问的自然交互界面,从而实现基于数据库的自然问答.复杂查询的NL2SQL是当前数据库学术界的研究热点,主流方法采用序列到序列(Seq2seq)的编解码方式对问题进行建模.然而,已有的工作大多基于英文场景,面向中文领域实际应用时,中文特殊的口语化表达导致复杂查询转化困难;此外,现有工作难以正确输出包含复杂计算表达式的查询子句.针对上述问题,提出一种树状模型取代序列表示,将复杂查询自顶向下分解为多叉树,树结点代表SQL的各组成元素,采用深度优先搜索来预测生成SQL语句.在Du SQL中文NL2SQL竞赛的两个官方测试集中,该方法分别取得了第1名和第2名的成绩,验证了其有效性.

关键词：自然语言查询转SQL 语义解析自然语言处理

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结合特征调整与联合自注意力的图像修复

计算机工程与应用 2023年第19期59卷 184-191页

作者：彭豪李晓明太原科技大学计算机科学与技术学院太原030024 太原科技大学计算机科学与技术学院计算机重点实验室太原030024

深度学习给图像修复带来了前所未有的进步。然而,由于在特征提取过程中重复使用下采样操作导致上采样特征图以及与相应的自底向上的特征图之间存在一定的空间偏差,因此现有的方法在特征合并之后往往会产生结构失真、纹理模糊的图像修复... 详细信息

深度学习给图像修复带来了前所未有的进步。然而,由于在特征提取过程中重复使用下采样操作导致上采样特征图以及与相应的自底向上的特征图之间存在一定的空间偏差,因此现有的方法在特征合并之后往往会产生结构失真、纹理模糊的图像修复结果。为了解决上述问题,提出了结合上下文特征调整与联合自注意力的图像修复模型。该模型由两部分组成:上下文特征调整模块和联合自注意力模块。上下文特征调整模块通过调整卷积核中的每个采样位置,学习像素的变换偏移用于在上下文中对齐上采样的特征来减少空间偏差。联合自注意力模块通过在空间和通道维度内部保持比较高的分辨率,并采用了Softmax-Sigmoid联合的非线性函数,能够有效地建模输入和输出特征之间的远距离依赖关系,使得模型能够在图像修复任务上获得更好的性能。将这两个模块整合到一个自上而下的金字塔结构中加强了模型对图像不同尺度特征的利用,形成一个新的图像修复模型。在CelebA、Places2和Paris StreetView等公开可用的数据集上评估了提出的方法。实验结果表明,提出的方法在质量上和数量上都优于目前主流的图像修复技术。

关键词：深度学习图像修复注意力机制特征调整

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结合大气散射模型的生成对抗网络去雾算法

浙江大学学报（工学版） 2022年第2期56卷 225-235页

作者：屠杭垚王万良陈嘉诚李国庆吴菲浙江工业大学计算机科学与技术学院浙江杭州310014

为了提高图像去雾的性能,提出结合大气散射模型生成对抗网络的去雾算法.算法在pix2pix GAN基础上进行改进,将网络的生成器改进成双解码器结构,通过双解码器分别生成无雾图像和透射率图,并结合大气散射模型还原雾图像,以进一步提高图像... 详细信息

为了提高图像去雾的性能,提出结合大气散射模型生成对抗网络的去雾算法.算法在pix2pix GAN基础上进行改进,将网络的生成器改进成双解码器结构,通过双解码器分别生成无雾图像和透射率图,并结合大气散射模型还原雾图像,以进一步提高图像分解的质量.在马尔科夫判别器结构中,采用反向学习机制代替随机裁剪机制,以有效降低因采用随机裁剪算法而导致的判断结果不准确的概率.在原有的损失函数上,加入雾霾损失函数,提高图像转化的质量.在STOS和NYU数据集上进行消融实验和对比实验.大量实验表明所提出方法在PSNR和SSIM指标上比原算法Pix2pix GAN有所提高,且均优于现有去雾算法,复原图像具有清晰度高、噪声低、纹理丰富的优点.

关键词：生成对抗网络匹配图像去雾反向学习大气散射模型

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多角色多策略多目标粒子群优化算法

浙江大学学报（工学版） 2022年第3期56卷 531-541页

作者：王万良金雅文陈嘉诚李国庆胡明志董建杭浙江工业大学计算机科学与技术学院浙江杭州310023

针对粒子群算法在解决复杂多目标问题时存在过早收敛和多样性不足的问题,提出多角色多策略多目标粒子群优化算法(MOPSO_RS).该算法根据粒子的角色划分指标,给不同性能的粒子赋予不同角色;提出多策略的学习参数调整方法和多策略的全局最... 详细信息

针对粒子群算法在解决复杂多目标问题时存在过早收敛和多样性不足的问题,提出多角色多策略多目标粒子群优化算法(MOPSO_RS).该算法根据粒子的角色划分指标,给不同性能的粒子赋予不同角色;提出多策略的学习参数调整方法和多策略的全局最优粒子选取方法,帮助种群执行各种搜索策略.不同的学习参数使各角色粒子获得不同的搜索策略,以调整粒子的探索和开发能力.不同的全局最优粒子使各角色粒子搜索不同区域,提高种群的搜索效率.为了避免算法陷入局部最优,引入带有高斯函数的变异算子,使粒子根据其角色朝向不同的全局最优粒子变异,提高算法的求解精度.实验结果表明,对比其他改进多目标算法,MOPSO_RS具有良好的收敛性和多样性,并验证了所提策略的有效性.

关键词：多角色多目标优化粒子群优化算法多策略收敛性多样性

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节点实时性能自适应的集群资源分配算法

国防科技大学学报 2022年第6期44卷 144-150页

作者：胡亚红吴寅超朱正东浙江工业大学计算机科学与技术学院(软件学院) 浙江杭州310023 西安交通大学计算机科学与技术学院陕西西安710049

由于配置和所运行作业的不同,集群各节点的实时性能差异较大。为提高集群性能,提出节点实时性能自适应的集群资源分配算法(node real-time performance adaptivecluster resource scheduling algorithm, NPARSA)。节点实时性能用其配置(... 详细信息

由于配置和所运行作业的不同,集群各节点的实时性能差异较大。为提高集群性能,提出节点实时性能自适应的集群资源分配算法(node real-time performance adaptivecluster resource scheduling algorithm, NPARSA)。节点实时性能用其配置(CPU核数及速度、内存容量、磁盘容量)和实时状态参数(CPU、内存和磁盘的剩余数量及磁盘读写速度)表示。NPARSA根据作业类型自主选择节点性能评价指标的权值,实现节点实时性能对于作业类型的自适应。实时性能最优的节点分配给作业。虚拟机实验和物理集群实验表明,与Spark默认资源分配算法、没有考虑作业类型与节点匹配的算法、使用作业和节点匹配差异程度作为资源分配依据的算法相比,NPARSA能更有效地缩短作业执行时间、提高集群性能。

关键词：资源分配作业类型节点实时性能层次分析法

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经典一维装箱问题近似算法的研究进展

运筹学学报 2022年第1期26卷 69-84页

作者：陈婳张国川浙江大学数学科学学院浙江大学计算机科学与技术学院

自20世纪70年代开始,随着计算复杂性理论的建立,近似算法逐渐成为组合优化的重要研究方向。作为第一批研究对象,装箱问题引起了组合优化领域学者的极大关注。装箱问题模型简单、拓展性强,广泛出现在各种带容量约束的资源分配问题中。除... 详细信息

自20世纪70年代开始,随着计算复杂性理论的建立,近似算法逐渐成为组合优化的重要研究方向。作为第一批研究对象,装箱问题引起了组合优化领域学者的极大关注。装箱问题模型简单、拓展性强,广泛出现在各种带容量约束的资源分配问题中。除了在物流装载和材料切割等方面愈来愈重要的应用外,装箱算法的任何理论突破都关乎到整个组合优化领域的发展。直到今天,对装箱问题近似算法的研究仍如火如荼。本文主要针对一维模型,简述若干经典Fit算法的发展历程,分析基于线性规划松弛的近似方案的主要思路,总结当前的研究现状并对未来的研究提供一些参考建议。

关键词：装箱问题近似算法线性规划松弛

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基于文本引导的注意力图像转发预测排序网络

自动化学报 2021年第11期47卷 2547-2556页

作者：潘文雯赵洲俞俊吴飞浙江大学计算机科学与技术学院杭州310027 杭州电子科技大学计算机科学与技术学院杭州310018

转发预测在社交媒体网站(Social media sites,SMS)中是一个很有挑战性的问题.本文研究了SMS中的图像转发预测问题,预测用户再次转发图像推特的图像共享行为.与现有的研究不同,本文首先提出异构图像转发建模网络(Image retweet modeling,... 详细信息

转发预测在社交媒体网站(Social media sites,SMS)中是一个很有挑战性的问题.本文研究了SMS中的图像转发预测问题,预测用户再次转发图像推特的图像共享行为.与现有的研究不同,本文首先提出异构图像转发建模网络(Image retweet modeling,IRM),所利用的是用户之前转发图像推特中的相关内容、之后在SMS中的联系和被转发者的偏好三方面的内容.在此基础上,提出文本引导的多模态神经网络,构建新型多方面注意力排序网络学习框架,从而学习预测任务中的联合图像推特表征和用户偏好表征.在Twitter的大规模数据集上进行的大量实验表明,我们的方法较之现有的解决方案而言取得了更好的效果.

关键词：图像转发预测多模态学习文本引导注意力机制