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高校线上教学模式现状分析与改进策略

高教学刊 2024年第S2期10卷 135-139页

作者：刘亚风西南大学人工智能学院重庆400715

基于高校学生线上学习情况调查,分析线上教学的现状,剖析线上教学存在的问题以及影响线上教学有效性的因素。研究发现,线上教学的支撑体系、教师的媒介素养、学生的主动性和自律性、线上教学环境及线上教学管理等是影响线上教学效果的... 详细信息

基于高校学生线上学习情况调查,分析线上教学的现状,剖析线上教学存在的问题以及影响线上教学有效性的因素。研究发现,线上教学的支撑体系、教师的媒介素养、学生的主动性和自律性、线上教学环境及线上教学管理等是影响线上教学效果的主要因素。针对线上教学存在的问题,提出利用线上教学的方便、快捷、多元互动等特点,将线上教学劣势有效转变为优势,提高线上教学质量的改进策略建议。

关键词：高等教育教学理论线上教学主动学习自我监督

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结合邻居影响和资源分配的链路预测算法

郑州大学学报（理学版） 2024年第1期56卷 53-59页

作者：刘英杰刘士虎高海燕徐伟华云南民族大学数学与计算机科学学院云南昆明650504 西南大学人工智能学院重庆400715

传统的资源分配算法在进行链路预测时只考虑了共同邻居对资源分配的影响,却忽略了两个节点之间的二级节点对资源分配的影响。为了探究共同邻居和二级节点对预测两个节点之间连边存在可能性的影响,提出了一种结合邻居影响和资源分配的链... 详细信息

传统的资源分配算法在进行链路预测时只考虑了共同邻居对资源分配的影响,却忽略了两个节点之间的二级节点对资源分配的影响。为了探究共同邻居和二级节点对预测两个节点之间连边存在可能性的影响,提出了一种结合邻居影响和资源分配的链路预测算法。实验结果表明,在多数网络中若两个节点接收更多由共同邻居分配给它们的资源,则可以提升预测它们之间连边存在可能性的准确率。在四个生态网络和一些平均聚类系数较低的网络中,若两个节点接收更多通过二级节点分配给它们的资源,则可以提升预测它们之间连边存在可能性的准确率。

关键词：共同邻居复杂网络资源分配资源传输链路预测二级节点

概率驱动的动态多目标多智能体协同调度进化优化

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计算机应用 2024年第5期44卷 1372-1377页

作者：刘晓芳张军南开大学人工智能学院天津300350

在多智能体系统中,协作任务往往动态变化,且存在多个冲突的优化目标,因此动态多目标多智能体协同调度问题已经成为亟须解决的关键问题之一。针对动态环境下多智能体协同调度需求,提出了概率驱动的动态预测策略,旨在有效利用历史环境概... 详细信息

在多智能体系统中,协作任务往往动态变化,且存在多个冲突的优化目标,因此动态多目标多智能体协同调度问题已经成为亟须解决的关键问题之一。针对动态环境下多智能体协同调度需求,提出了概率驱动的动态预测策略,旨在有效利用历史环境概率分布,预测决策解在新环境的概率分布,从而生成新的多智能体调度方案,实现调度算法在动态环境下的快速响应。具体来讲,设计了基于元素的概率分布表达,以表示解的构成元素在动态环境的适应性,并根据优化算法迭代最优解逐步更新概率分布以趋近实际分布;构建了基于融合的概率分布预测机制,考虑到环境变化的连续性和相关性,当环境变化时,通过融合历史概率分布预测新环境的概率分布,为新环境优化提供先验知识;提出了基于启发式的新解采样机制,结合概率分布和启发式信息,生成解方案以更新过时种群。将概率驱动的动态预测策略嵌入新型的多目标进化算法,获得概率驱动的动态多目标进化算法。在10个动态多目标多智能体协同调度问题实例上,实验结果表明,所提算法在解最优性和多样性上显著优于已有多目标进化算法,所提的概率驱动的动态预测策略能够提高多目标进化算法对动态环境的适应能力。

关键词：动态多目标优化粒子群优化进化计算多智能体协同调度概率驱动

基于ViT和多任务自监督学习的图像质量评价

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光电子．激光 2024年第8期35卷 785-792页

作者：王华成桑庆兵胡聪江南大学人工智能与计算机学院江苏无锡214122

针对现有的基于深度学习的图像质量评价方法,因为标注数据不足而存在的过拟合与泛化性能不足的问题,提出了一种基于多任务自监督学习的图像质量评价方法。首先,通过算法合成17种失真类型图像,并以全参考MDSI(mean deviation similarity ... 详细信息

针对现有的基于深度学习的图像质量评价方法,因为标注数据不足而存在的过拟合与泛化性能不足的问题,提出了一种基于多任务自监督学习的图像质量评价方法。首先,通过算法合成17种失真类型图像,并以全参考MDSI(mean deviation similarity index)得分和失真类型作为合成失真图像的2个标签;随后,在ViT(vision transformer)上进行预测MDSI得分和失真类型的多任务自监督学习;最后,将训练得到的模型在下游任务上进行微调,将上游任务学习到的语义特征迁移到下游任务。将本文方法与主流无参考图像质量评价(no reference image quality assessment, NR-IQA)方法在多个公开的图像质量评价数据集上进行了充分比较,在LIVE、CSIQ、TID2013以及CID2013等数据集上的测试结果相比于表现最好的算法均提升了1—2个百分点,这表明提出的算法优于大多数主流的NR-IQA算法。

关键词：图像质量评价无参考多任务学习自监督学习 vision transformer(ViT)

用于组织病理图像分类的端到端注意力池化方法

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武汉大学学报（信息科学版） 2024年第7期49卷 1070-1078,F0002页

作者：刘娟左志群陈玉琦肖笛庞宝川曹得华武汉大学计算机学院人工智能研究所湖北武汉430072 武汉大学兰丁病理诊断人工智能中心湖北武汉430072

近年来,有很多基于深度学习的分类模型被提出。由于组织病理图像的尺寸极大,现有方法一般先将其切割为很多等尺寸的小图像块(切块),再构建分类模型。分类模型首先提取各切块的特征,然后采用池化等方法将各切块特征融合为整个病理组织图... 详细信息

近年来,有很多基于深度学习的分类模型被提出。由于组织病理图像的尺寸极大,现有方法一般先将其切割为很多等尺寸的小图像块(切块),再构建分类模型。分类模型首先提取各切块的特征,然后采用池化等方法将各切块特征融合为整个病理组织图像的特征表示,并对图像进行分类。其中切块特征的提取与后续的特征融合与分类过程互相独立,导致模型无法根据后续的分类结果反馈自适应学习切块特征,因此无法确保得到最有利于图像分类的特征。为解决上述问题,提出了一种基于切块打分模型的端到端注意力池化的病理图像分类方法。首先,基于多示例学习方法构造一个切块打分模型对每个切块进行打分,根据得分选择部分切块;然后,再采用注意力池化机制融合被选的部分切块的特征构建分类模型。同时,根据病理图像特点,提出在注意力池化机制中采用自定义的平方平均函数进行权重归一化,使阳性病理图像中得分高的切块获得更多关注,让分类结果具有更好的可解释性。在公开的CAMELYON16和BACH数据集上分类的F1分数分别达到了0.644和0.593,结果表明,深度学习模型中采用所提出的端到端注意力池化方法比采用其他池化方法可达到更优的分类性能,这证明了所提方法在病理图像分类应用中的有效性。

关键词：组织病理图像分类注意力池化端到端模型切块打分归一化函数

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基于多模态模糊特征融合的脑龄协同预测算法

模式识别与人工智能 2024年第7期37卷 613-625页

作者：王静丁卫平尹涛鞠恒荣黄嘉爽南通大学人工智能与计算机学院南通226019

深度神经网络可通过训练从大脑图像中预测年龄,作为识别衰老相关疾病的生物标志物.传统的脑龄预测方法往往依赖于单一模态的图像数据,而多模态数据可提供更全面的信息,提高预测精度.然而,现有的多模态融合方法往往不能充分利用不同模态... 详细信息

深度神经网络可通过训练从大脑图像中预测年龄,作为识别衰老相关疾病的生物标志物.传统的脑龄预测方法往往依赖于单一模态的图像数据,而多模态数据可提供更全面的信息,提高预测精度.然而,现有的多模态融合方法往往不能充分利用不同模态之间的相关性和互补性.为了克服上述问题,文中提出基于多模态模糊特征融合的脑龄协同预测算法(CMFF),设计模糊融合模块和多模态协同卷积模块,可有效利用多模态信息之间的相关信息和互补信息.首先,利用卷积神经网络从多模态脑图中提取特征张量,径向拼接后整合到一个全局特征张量中.然后,利用模糊融合模块学习被模糊化的特征,再将特征应用到多模态协同卷积模块,通过特定的卷积层增强模态间的互补信息.最后,基于性别信息和经过模糊协同处理的特征执行年龄预测回归任务,得到准确的预测年龄.在SRPBS多重障碍MRI数据集上的实验表明,CMFF性能较优.

关键词：模糊融合协同卷积脑龄预测多模态医学影像深度学习

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模具的智能化制造研究进展

中国塑料 2024年第7期38卷 100-105页

作者：于佳滨王非石文天蒋雅婷北京工商大学人工智能学院北京100048

总结了实现模具智能化制造的3种方式:依靠三维(3D)软件能够为生产提供更精确的产品参数,以便快速高效完成模具的高精度制造;依靠3D打印技术能够制造内部结构复杂和小批量个性化程度较高的模具;依靠智能制造系统的设计优化能够使各种类... 详细信息

总结了实现模具智能化制造的3种方式:依靠三维(3D)软件能够为生产提供更精确的产品参数,以便快速高效完成模具的高精度制造;依靠3D打印技术能够制造内部结构复杂和小批量个性化程度较高的模具;依靠智能制造系统的设计优化能够使各种类型模具的制造过程更加合理快速流畅。最后分析了模具智能化制造中3种发展方向存在的问题,总结了模具制造未来的发展方向。

关键词：模具制造智能化三维软件三维打印智能制造系统

基于时空依赖关系多智能体强化学习的多路口交通信号协同控制方法

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中国科学院大学学报（中英文） 2024年第3期41卷 398-410页

作者：王兆瑞岩延张宝贤中国科学院大学人工智能学院北京100049

面对日益严重的交通拥堵现象,智能交通信号控制已成为提升城市道路网络性能必不可少的手段。提出一种基于时空依赖关系多智能体强化学习算法的多路口交通信号控制方法STLight(spatiotemporal traffic light control)。通过基于注意力机... 详细信息

面对日益严重的交通拥堵现象,智能交通信号控制已成为提升城市道路网络性能必不可少的手段。提出一种基于时空依赖关系多智能体强化学习算法的多路口交通信号控制方法STLight(spatiotemporal traffic light control)。通过基于注意力机制的时空依赖模块STDM(spatiotemporal dependent module),STLight可将初始交通观测数据提取为时空特征,以有效捕获各交叉路口间的时空依赖关系。此外,基于所提取的时空特征,STLight在基于集中训练分散执行框架的多智能体强化学习算法基础之上进一步为各个智能体引入全局时空信息,从而进一步提升多智能体之间的协作能力。实验结果表明,STLight在提升城市道路网络的性能方面具有显著的优势,有助于缓解当前大规模城市道路网络的交通拥堵问题。

关键词：多智能体强化学习多路口交通信号控制注意力机制马尔可夫博弈时空依赖

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编码孔径快照光谱成像重构算法综述

计算机学报 2024年第1期47卷 190-212页

作者：马祥天王立志黄华北京理工大学计算机学院北京100081 北京师范大学人工智能学院北京100875

光谱图像含有丰富的空间和光谱信息,能够反映目标的组成、结构和材料特性,在航天遥感、医疗诊断和机器视觉等领域具有重要的应用价值.近年来,光谱成像技术作为热点研究领域受到广泛关注.传统光谱成像技术采用沿空间维度或光谱维度扫描... 详细信息

光谱图像含有丰富的空间和光谱信息,能够反映目标的组成、结构和材料特性,在航天遥感、医疗诊断和机器视觉等领域具有重要的应用价值.近年来,光谱成像技术作为热点研究领域受到广泛关注.传统光谱成像技术采用沿空间维度或光谱维度扫描的方式,依次获取待测物体表面的光谱信息.由于曝光时间较长,传统光谱成像技术不适用于拍摄动态场景.编码孔径快照光谱成像(Coded Aperture Snapshot Spectral Imaging,CASSI)是光谱成像的前沿技术方案,能够从单次曝光中快速获取动态场景的光谱图像,其包括两个阶段:对高维光谱图像的“编码降维采集”和对低维观测图像的“解码升维重构”.CASSI的早期研究聚焦于“编码降维采集”,通过物理系统设计提升图像编码的有效性,包括编码模板设计和双相机系统设计.目前,CASSI的“编码降维采集”物理系统趋于稳定,其“解码升维重构”决定了光谱成像的质量和效率.本文综述CASSI的重构算法.首先介绍CASSI的物理系统和前向模型,详细描述物理系统的组成元件和硬件参数,推导CASSI前向模型的数学表达;其次梳理CASSI重构的特点和挑战,其挑战主要存在于系统前向模型、先验表示模型、算法灵活性、算法复杂度、实物数据集等方面;之后重点归纳重构算法的研究现状,包括基于优化模型的重构算法和基于深度学习的重构算法.基于优化模型的重构算法利用凸优化模型求解线性逆问题,结合平滑、稀疏、低秩等手工设计的先验表示模型降低逆问题的欠定性;基于深度学习的重构算法利用数据驱动的方式建立先验表示模型,结合端到端全网络、深度展开、即插即用等框架求解重构图像.接着比较主流算法的重构质量和计算效率,以峰值信噪比、结构相似度、光谱角制图为重构质量的评价指标,以模型参数量、浮点计算量为计算效率的评价指标.最后讨论现有工作的不足和未来研究趋势,指出当前仍未解决的领域痛点,展望进一步的研究方向,为本领域开拓创新提供参考.

关键词：快照光谱成像编码孔径图像重构优化模型深度学习