检索结果-南通市图书馆

面向新工科的“数据挖掘”课程创新体系探索与实践

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高等工程教育研究 2025年第1期 68-74页

作者：冯林李子豪韩鸿宇李晓宁四川师范大学计算机科学学院

针对大数据、人工智能、数字经济等新质生产力对数据挖掘人才的需求，建立了以“知识&应用创新能力&素质(Knowledge&application Innovation Abilities&Qualities, KIAQ)”为核心价值的“数据挖掘”课程体系，形成了具有新工科特点的“... 详细信息

针对大数据、人工智能、数字经济等新质生产力对数据挖掘人才的需求，建立了以“知识&应用创新能力&素质(Knowledge&application Innovation Abilities&Qualities, KIAQ)”为核心价值的“数据挖掘”课程体系，形成了具有新工科特点的“数据挖掘”知识结构。多年的课程实施结果表明，新的课程创新体系较好地解决了传统教学方法存在的问题，有效实现了课程目标。

关键词：新工科数据挖掘创新能力教学改革实践教学

图像处理中CNN与视觉Transformer混合模型研究综述

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计算机科学与探索 2025年第1期19卷 30-44页

作者：郭佳霖智敏殷雁君葛湘巍内蒙古师范大学计算机科学技术学院

卷积神经网络（CNN）与视觉Transformer是目前图像处理领域中两大重要的深度学习模型，两者经过多年来不断的研究与进步，已在该领域取得了非凡的成就。近些年来，CNN与视觉Transformer的混合模型正在逐步兴起，广泛的研究不断克服两种... 详细信息

卷积神经网络（CNN）与视觉Transformer是目前图像处理领域中两大重要的深度学习模型，两者经过多年来不断的研究与进步，已在该领域取得了非凡的成就。近些年来，CNN与视觉Transformer的混合模型正在逐步兴起，广泛的研究不断克服两种模型存在的弱项，高效地发挥出各自的亮点，在图像处理任务中表现出优异的效果。基于CNN与视觉Transformer混合模型进行深入阐述。总体概述了CNN与Vision Transformer模型的架构和优缺点，并总结混合模型的概念及优势。围绕串行结构融合方式、并行结构融合方式、层级交叉结构融合方式以及其他融合方式等四个方面全面回顾梳理了混合模型的研究现状和实际进展，并针对各种融合方式的主要代表模型进行总结与剖析，从多方面对典型混合模型进行评价对比。多角度叙述了混合模型在图像识别、图像分类、目标检测和图像分割等实际图像处理特定领域中应用研究，展现出混合模型在具体实践中的适用性和高效性。深入分析混合模型未来研究方向，并为后续该模型在图像处理中的研究与应用提出展望。

关键词：卷积神经网络(CNN) 视觉Transformer 混合模型图像处理深度学习

高校突发事件中网络谣言传播模型的动力学研究

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河南师范大学学报（自然科学版） 2025年第1期53卷 50-56页

作者：高卫国蔡永丽淮阴师范学院计算机科学与技术学院江苏淮安223300 淮阴师范学院数学与统计学院江苏淮安223300

针对高校突发事件中网络谣言的传播特点,将高校人群分为无知者、传谣者和管理者(高校教师和学生志愿者宣传员)3类,建立了具有饱和接触率的谣言传播动力学模型,给出了模型平衡点的存在性,分析了平衡点的稳定性,并运用分支理论给出了Hopf... 详细信息

针对高校突发事件中网络谣言的传播特点,将高校人群分为无知者、传谣者和管理者(高校教师和学生志愿者宣传员)3类,建立了具有饱和接触率的谣言传播动力学模型,给出了模型平衡点的存在性,分析了平衡点的稳定性,并运用分支理论给出了Hopf分支存在的充分条件.在此基础上,借助数值模拟进一步讨论了谣言传播模型的动力学行为.结果表明:只有当管理强度足够大使得阈值条件满足时,谣言才能得到有效控制,且管理强度越大,谣言控制时间越短.这为人们制定高校突发事件中网络谣言防控措施提供了理论基础和参考依据.

关键词：网络谣言传播稳定性 Hopf分支管理强度动力学

基于XLNet和多粒度对比学习的新闻主题文本分类方法

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郑州大学学报(理学版) 2025年第2期57卷 16-23页

作者：陈敏王雷春徐瑞史含笑徐渺湖北大学计算机学院

新闻主题文本内容简短却含义丰富，传统方法通常只考虑词粒度或句粒度向量中的一种进行研究，未能充分利用新闻主题文本不同粒度向量之间的关联信息。为深入挖掘文本的词向量和句向量间的依赖关系，提出一种基于XLNet和多粒度特征对比... 详细信息

新闻主题文本内容简短却含义丰富，传统方法通常只考虑词粒度或句粒度向量中的一种进行研究，未能充分利用新闻主题文本不同粒度向量之间的关联信息。为深入挖掘文本的词向量和句向量间的依赖关系，提出一种基于XLNet和多粒度特征对比学习的新闻主题分类方法。首先，利用XLNet对新闻主题文本进行特征提取获得文本中词、句粒度的特征表示和潜在空间关系；然后，通过对比学习R-Drop策略生成不同粒度特征的正负样本对，以一定权重对文本的词向量-词向量、词向量-句向量和句向量-句向量进行特征相似度学习，使模型深入挖掘出字符属性和语句属性之间的关联信息，提升模型的表达能力。在THUCNews、Toutiao和SHNews数据集上进行实验，实验结果表明，与基准模型相比，所提方法在准确率和F1值上都有更好的表现，在三个数据集上的F1值分别达到了93.88%、90.08%、87.35%,验证了方法的有效性和合理性。

关键词：自然语言处理文本分类新闻主题 XLNet 对比学习

G-YOLO v7:面向无人机航拍图像的目标检测算法

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光电子·激光 2025年第2期 146-157页

作者：陈卫彪贾小军朱响斌冉二飞魏远旺嘉兴大学信息科学与工程学院浙江师范大学计算机科学与技术学院浙江理工大学计算机科学与技术学院(人工智能学院)

针对传统无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)目标检测算法存在漏检率高、检测成功率低、模型体积大等问题，提出一种新的基于GhostNet和注意力机制的大检测头网络结构的目标检测方法G-YOLO v7(GhostNet YOLO v7)。该技术在YOLO v7-t... 详细信息

针对传统无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)目标检测算法存在漏检率高、检测成功率低、模型体积大等问题，提出一种新的基于GhostNet和注意力机制的大检测头网络结构的目标检测方法G-YOLO v7(GhostNet YOLO v7)。该技术在YOLO v7-tiny的基础上增加一个大尺寸160×160目标检测头以提升小目标检测能力，同时对网络进行轻量化处理。删除原有20×20的小检测头及其卷积结构，新增GhostNet卷积模块，以减少网络的参数量，降低模型体积，同时修改损失函数为WIoU(wise intersection over union),增加PCBAM(parallel convolutional block attention module)注意力模块以提升检测精度。实验结果表明，基于G-YOLO v7网络结构的目标检测的mAP@0.5为42.3%,较YOLO v7-tiny提升5.2%,较YOLO v8n提升7.4%。G-YOLO v7的参数量和模型体积仅为YOLO v7-tiny的33.9%和37.9%,YOLO v8n的64%和75.6%,能够有效地应用于无人机航拍图像目标检测。

关键词： G-YOLO v7 目标检测 GhostNet YOLO v7 无人机图像(UAV)

支持IPv4/IPv6双栈的5G通信网络可靠性组网部署研究

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现代电子技术 2025年第1期48卷 102-106页

作者：黄琳黄劼蒋平湖北师范大学计算机与信息工程学院湖北黄石435002 腾讯科技(深圳)有限公司广州深圳518000 湖北理工学院计算机学院湖北黄石435003

5G网络要求更多的基站部署以支持更高的数据传输速率和连接密度。为实现网络数据的并行高速传输,确保网络应用业务的实时性和稳定性,文中提出一种支持IPv4/IPv6双栈的5G通信网络可靠性组网部署方法。结合IPv4和IPv6双栈,构建双栈转换机... 详细信息

5G网络要求更多的基站部署以支持更高的数据传输速率和连接密度。为实现网络数据的并行高速传输,确保网络应用业务的实时性和稳定性,文中提出一种支持IPv4/IPv6双栈的5G通信网络可靠性组网部署方法。结合IPv4和IPv6双栈,构建双栈转换机制结合有限双协议栈模型,在模型下构建5G通信网络结构,并通过高架立体交叉网优化IPv4/IPv6双栈的5G通信网络组网结构,提升IPv4/IPv6双栈5G通信网络的通信速度。采用冗余路径算法,实现5G网络IPv4/IPv6双栈通信中的服务功能链编排,解决IPv4/IPv6双栈通信中的冗余问题。实验结果表明,该方法能够构建一种更稳定、更高效的5G通信网络组网结构,提高了网络频谱效率,优化了网络环境。

关键词： 5G通信网络 IPv4/IPv6双栈可靠性组网部署服务功能链冗余路径算法有限双协议栈模型

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肺结核发病的时空分布特征和气象因素分析

山东理工大学学报（自然科学版） 2025年第1期39卷 41-45页

作者：谢小义汉江师范学院数学与计算机科学学院湖北十堰442000

通过对2015—2019年全国肺结核发病率数据(不含香港地区、澳门地区和台湾地区)可视化,探究全国肺结核发病的时空分布特征;通过空间自相关分析和拉格朗日乘数(LM)检验,选取面板数据空间杜宾模型探究有关气象因素对肺结核发病的影响。研... 详细信息

通过对2015—2019年全国肺结核发病率数据(不含香港地区、澳门地区和台湾地区)可视化,探究全国肺结核发病的时空分布特征;通过空间自相关分析和拉格朗日乘数(LM)检验,选取面板数据空间杜宾模型探究有关气象因素对肺结核发病的影响。研究结果表明,每年的1月和3月是全国肺结核的高发期,且全国肺结核发病率存在空间聚集性,高发区域是新疆、西藏和青海等西北部地区;气温和湿度与当地肺结核发病是负相关关系,与周边地区的肺结核发病是正相关关系。

关键词：肺结核时间流行趋势空间分布特征空间杜宾模型

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基于改进YOLOv8的轻量化中小桥梁裂缝检测方法

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物流科技 2025年第1期 73-77+106页

作者：赵利君太原师范学院计算机科学与技术学院

近年来，中国桥梁建设空前发展，桥梁安全运维问题日益凸显。文章提出一种基于YOLOv8的裂缝检测模型YOLOv8-BC，该模型采用GhostConv对HGNetv2改进后的结构替换YOLOv8的主干网络，实现模型轻量化；引入可变形注意力机制DAttention，获... 详细信息

近年来，中国桥梁建设空前发展，桥梁安全运维问题日益凸显。文章提出一种基于YOLOv8的裂缝检测模型YOLOv8-BC，该模型采用GhostConv对HGNetv2改进后的结构替换YOLOv8的主干网络，实现模型轻量化；引入可变形注意力机制DAttention，获得更多的空间信息；使用基于辅助边框的Inner-iou损失函数替代CIOU损失函数，提高模型的泛化能力和检测精度。在自建数据集上进行实验，结果表明YOLOv8-BC模型准确率达到了95.3%,mAP50达到了95.9%，相较于YOLOv8s模型分别提高了2.3%和2.0%，同时参数量降低了15.3%。这表明YOLOv8-BC模型能够更高效地检测复杂环境下的桥梁裂缝，为工业检测提供了重要思路和技术支持。

关键词：桥梁裂缝目标检测注意力机制 YOLOv8 图像处理

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