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卷积神经网络在绘画作品分析中的应用与人文反思

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山东社会科学 2024年第8期 78-86页

作者：肖爽清华大学中文系

近年来,卷积神经网络作为深度学习领域的一项关键技术,在图像分析方面取得了显著进步。在数字人文领域内,这种技术也逐渐开始应用于绘画作品分析中,主要集中在对绘画作品的识别、分类、比较和风格化等方面。它不仅能够同时处理大量作品... 详细信息

近年来,卷积神经网络作为深度学习领域的一项关键技术,在图像分析方面取得了显著进步。在数字人文领域内,这种技术也逐渐开始应用于绘画作品分析中,主要集中在对绘画作品的识别、分类、比较和风格化等方面。它不仅能够同时处理大量作品,而且能以新的视角揭示艺术特征,是一种全新的知识生产方式。然而,目前此类研究受限于对算法和技术的提升和优化,需要人文学者对卷积神经网络的应用过程和结果进行人文解释和反思,真正将这类研究的价值发挥到最大。从人文视角来看,卷积神经网络在绘画作品分析中的应用存在一些困境,包括数据集的主观性、算法关注的均值和艺术价值的独特性之间的悖论,以及数字化版本与原作之间的根本性区别等。对这些问题的反思,不仅能够赋予数据和算法以价值和意义,也能对卷积神经网络技术的发展提出优化和发展建议。

关键词：卷积神经网络绘画作品分析深度学习批评理论数字人文

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现代性之镜:英美文学研究的中国进程

外国文学研究 2024年第4期46卷 19-24页

作者：曹莉清华大学外文系

中国的外国文学研究与中国的现代化进程和中国现代学术思想的兴起密切相关;外国语言文学的译介、研究和教学同时关系到中国高等教育在近现代的兴起和发展。本文以上述两个相关为出发点,梳理考察英美文学研究在中国的历史进程,分析探讨... 详细信息

中国的外国文学研究与中国的现代化进程和中国现代学术思想的兴起密切相关;外国语言文学的译介、研究和教学同时关系到中国高等教育在近现代的兴起和发展。本文以上述两个相关为出发点,梳理考察英美文学研究在中国的历史进程,分析探讨由此产生的思想文化影响和问题。

关键词：现代性英美文学中国

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电力电子-电机集成系统组合自由度浅析

华中科技大学学报（自然科学版） 2024年第7期52卷 1-11页

作者：蒋栋刘自程李崇坚曲荣海赵争鸣华中科技大学电气与电子工程学院湖北武汉430074 冶金自动化研究设计院北京100071 清华大学电机工程与应用电子技术系北京100084

针对最常见的交流电机系统,以系统级串联和并联的思路,介绍了串联型拓扑集成和并联型拓扑集成两大方法.在串联型集成方法上,以开绕组电机驱动为基础,介绍了适用于调速范围拓展和容错的串联绕组拓扑及悬浮电容拓扑等.在并联型集成方法上... 详细信息

针对最常见的交流电机系统,以系统级串联和并联的思路,介绍了串联型拓扑集成和并联型拓扑集成两大方法.在串联型集成方法上,以开绕组电机驱动为基础,介绍了适用于调速范围拓展和容错的串联绕组拓扑及悬浮电容拓扑等.在并联型集成方法上,介绍了常规多相电机驱动、逆变器并联驱动三相电机及多模块电机驱动等技术,实现容错、电磁兼容和振动的改善.最后,针对以磁悬浮轴承为代表的特种电机,介绍多自由度电机和控制器集成的特殊方法.这几个案例说明:结合电力电子和电机的特点进行自由度的组合,可以更有效地改善电机系统的综合性能,实现电力电子化电机系统的真正集成.

关键词：电力电子电机集成串联绕组多模块电机磁悬浮轴承

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基于本质安全的新型乙炔溶解度测量方法

低碳化学与化工 2024年第1期49卷 70-75页

作者：穆垚程易清华大学化学工程系北京100084

乙炔被广泛用于各种化学工业领域,然而其具有不稳定的碳碳三键,可能在加压条件下发生爆炸,因此测量乙炔在各种溶剂中的溶解度具有极大风险。为了实现乙炔溶解度的安全测量,基于减量化的本质安全策略和静态饱和法的溶解度测量原理,设计... 详细信息

乙炔被广泛用于各种化学工业领域,然而其具有不稳定的碳碳三键,可能在加压条件下发生爆炸,因此测量乙炔在各种溶剂中的溶解度具有极大风险。为了实现乙炔溶解度的安全测量,基于减量化的本质安全策略和静态饱和法的溶解度测量原理,设计了内径为0.8 mm的石英管内封装约7μmol乙炔的微型溶解度测量装置,该装置可在1~2 h内达到气液传质平衡。采用该装置在最高温度为150℃和最高压力约为0.5 MPa的条件下,测量了乙炔在多种溶剂中的溶解度,该装置测定的亨利系数与文献报道的亨利系数的平均绝对相对偏差为5.72%。该装置乙炔用量少、气液平衡速度快、设备成本低且操作简单,为以乙炔为代表的危险气体溶解度的测量提供了一种安全高效的新方法。

关键词：乙炔溶解度静态饱和法微型装置安全测量

从BERT到ChatGPT:大模型训练中的存储系统挑战与技术发展

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计算机研究与发展 2024年第4期61卷 809-823页

作者：冯杨洋汪庆谢旻晖舒继武清华大学计算机科学与技术系北京100084

以ChatGPT为代表的大模型在文字生成、语义理解等任务上表现卓越,引起了工业界和学术界的广泛关注.大模型的参数量在3年内增长数万倍,且仍呈现增长的趋势.首先分析了大模型训练的存储挑战,指出大模型训练的存储需求大,且具有独特的计算... 详细信息

以ChatGPT为代表的大模型在文字生成、语义理解等任务上表现卓越,引起了工业界和学术界的广泛关注.大模型的参数量在3年内增长数万倍,且仍呈现增长的趋势.首先分析了大模型训练的存储挑战,指出大模型训练的存储需求大,且具有独特的计算模式、访存模式、数据特征,这使得针对互联网、大数据等应用的传统存储技术在处理大模型训练任务时效率低下,且容错开销大.然后分别阐述了针对大模型训练的3类存储加速技术与2类存储容错技术.针对大模型训练的存储加速技术包括:1)基于大模型计算模式的分布式显存管理技术,依据大模型计算任务的划分模式和计算任务间的依赖关系,设计模型数据在分布式集群中的划分、存储和传输策略;2)大模型训练访存感知的异构存储技术,借助大模型训练中的访存模式可预测的特性,设计异构设备中的数据预取和传输策略;3)大模型数据缩减技术,针对大模型数据的特征,对模型训练过程中的数据进行缩减.针对大模型训练的存储容错技术包括:1)参数检查点技术,将大模型参数存储至持久化存储介质;2)冗余计算技术,在多张GPU中重复计算相同版本的参数.最后给出了总结和展望.

关键词： ChatGPT 大模型存储系统容错大模型训练系统

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外加电场下电介质颗粒层结构重构与悬浮

化工学报 2024年第8期75卷 2756-2762页

作者：钱啸宇阮璇李水清清华大学能源与动力工程系北京100084

施加电场控制荷电颗粒的运动广泛应用于工业过程。目前对电介质颗粒群在电场中行为的研究仍不充分。因此,通过数值模拟研究了电介质颗粒层在外加电场内的完整动力学行为。基于研究结果,首先构建了电场中电介质颗粒的行为模式相图,并推... 详细信息

施加电场控制荷电颗粒的运动广泛应用于工业过程。目前对电介质颗粒群在电场中行为的研究仍不充分。因此,通过数值模拟研究了电介质颗粒层在外加电场内的完整动力学行为。基于研究结果,首先构建了电场中电介质颗粒的行为模式相图,并推导出相邻区域的边界。进一步表征了颗粒层结构,探究了外场和颗粒间静电作用对结构重构的影响机制。最后,对颗粒层的悬浮运动过程进行了分析。

关键词：数值模拟多尺度颗粒静电作用结构重构悬浮

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形状解耦伽马分布参数油品分子重构方法

清华大学学报(自然科学版) 2024年

作者：邱冬赵祺铭胡益炯邱彤清华大学化学工程系中国石油规划总院

在石油化工智能化发展过程中,精确的分子重构技术是理解和优化复杂油品组成至关重要的基础性方法。该技术基于油品宏观物性,通过优化模型计算油品分子或结构组成。通常认为,天然油品组成在碳数、结构特征等维度服从伽马分布。传统分子... 详细信息

在石油化工智能化发展过程中,精确的分子重构技术是理解和优化复杂油品组成至关重要的基础性方法。该技术基于油品宏观物性,通过优化模型计算油品分子或结构组成。通常认为,天然油品组成在碳数、结构特征等维度服从伽马分布。传统分子重构方法采用伽马分布的形状和尺度参数作为优化变量,优化过程中2个参数对分布形状的耦合影响效应,降低了优化过程可解释性,影响了优化效率和精度。本文提出了形状解耦伽马分布参数油品分子重构方法,提出将伽马分布的峰值位置和分布宽度作为优化参数,提升优化过程中伽马分布形状变化的可解释性;同时基于历史数据,利用多元线性回归模型预测优化参数初值,有效提高分子重构的精确度。实验结果表明,该方法在分子重构的精确度和优化效率方面均优于传统分子重构方法,在处理分布规律较极端的分子组成时,表现出更高的鲁棒性和稳定性。

关键词：分子重构伽马分布形状解耦参数多元线性回归分子类型同源序列矩阵

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基于改进ORB的视觉里程计算法

控制与决策 2024年第3期39卷 819-826页

作者：翁剑鸿雷群楼陶杰鲁仁全广东工业大学自动化学院广州510006

ORB-SLAM 2因高斯金字塔离散、量化尺度的因素,易造成尺度量化误差.针对这一缺陷,提出孪生过滤器算法.通过在对数极坐标系下进行描述子构造,减少其量化误差,并在同层金字塔中构造笛卡尔坐标系下孪生描述子,利用该描述子距离实现过滤,从... 详细信息

ORB-SLAM 2因高斯金字塔离散、量化尺度的因素,易造成尺度量化误差.针对这一缺陷,提出孪生过滤器算法.通过在对数极坐标系下进行描述子构造,减少其量化误差,并在同层金字塔中构造笛卡尔坐标系下孪生描述子,利用该描述子距离实现过滤,从而提高特征点的尺度不变性,增强其匹配准确率.同时,针对ORB-SLAM 2的四叉树算法过度追求离散度而忽略特征点质量问题这一情况,提出深度有限四叉树算法.利用特征点提取阈值以及特征点所在金字塔层进行自适应深度阈值设置,减小弱特征点区域的划分次数,从而减少弱特征点提取数目.实验表明,所提出算法能够有效提高特征点离散度、正确匹配特征点数目和匹配精度,具有更高的轨迹精度.

关键词：视觉里程计四叉树算法孪生过滤器离散度 ORB-SLAM 2

基于多模态深度强化学习的端到端无人车运动规划

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系统仿真学报 2024年

作者：丁开源艾斯卡尔·艾木都拉朱斌伊克萨尼·普尔凯提马正堂新疆大学计算机科学与技术学院新疆信号检测与处理重点实验室清华大学自动化系

将强化学习应用到机器人的运动规划领域时，智能体无法感知周围环境且不能有效避开障碍物，从而无法推广到复杂、具有挑战性的地形。针对这些问题，提出使用基于多模态深度强化学习来解决无人车的运动规划任务，该方法学习如何结合本体... 详细信息

将强化学习应用到机器人的运动规划领域时，智能体无法感知周围环境且不能有效避开障碍物，从而无法推广到复杂、具有挑战性的地形。针对这些问题，提出使用基于多模态深度强化学习来解决无人车的运动规划任务，该方法学习如何结合本体感知状态和高维深度传感器输入。具体来说，本体感知状态提供用于即时反应的接触测量，并且无人车可以通过配备的视觉传感器学习并预测环境变化，提前多个时间步骤主动机动地应对障碍和不平坦地形的环境。提出了一种全新的端到端多模态Transformer融合模型，称为TransProAct (Transformer-based Proactive Action)，通过该模型的自我注意力机制融合本体感知状态和视觉信息，最后利用深度强化学习PPO 算法训练无人车自我学习运动规划，此外，还引入多模态延迟随机化来解决模拟和现实世界之间的差异。分别在不同障碍和不平坦地形的具有挑战性的仿真环境中进行评估，结果表明基于多模态深度强化学习的方法不仅显著改进了基线，而且在泛化性上也有很大的提高。

关键词：多模态感知强化学习无人车运动规划神经网络