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基于关系图卷积网络的代码搜索方法

软件学报 2024年第6期35卷 2863-2879页

作者：周光有谢琦余啸华中师范大学计算机学院湖北武汉430079 武汉理工大学计算机与人工智能学院湖北武汉430070

代码搜索是当下自然语言处理和软件工程交叉领域的一个重要分支.开发高效的代码搜索算法能够显著提高代码重用的能力,从而有效提高软件开发人员的工作效率.代码搜索任务是以描述代码片段功能的自然语言作为输入,在海量代码库中搜索得到... 详细信息

代码搜索是当下自然语言处理和软件工程交叉领域的一个重要分支.开发高效的代码搜索算法能够显著提高代码重用的能力,从而有效提高软件开发人员的工作效率.代码搜索任务是以描述代码片段功能的自然语言作为输入,在海量代码库中搜索得到相关代码片段的过程.基于序列模型的代码搜索方法DeepCS虽然取得了很好的效果,但这种方法不能捕捉代码的深层语义.基于图嵌入的代码搜索方法GraphSearchNet能缓解这个问题,但没有对代码与文本进行细粒度匹配,也忽视了代码图和文本图的全局关系.为了解决以上局限性,提出基于关系图卷积网络的代码搜索方法,对构建的文本图和代码图编码,从节点层面对文本查询和代码片段进行细粒度匹配,并应用神经张量网络捕捉它们的全局关系.在两个公开数据集上的实验结果表明,所提方法比先进的基线模型DeepCS和GraphSearchNet搜索精度更高.

关键词：代码搜索关系图卷积网络细粒度匹配

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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

探究计算机图像处理中人工智能算法的实践与应用路径

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中国信息化 2024年第3期 45-46页

作者：张彦鹏辽宁师范大学计算机与人工智能学院

随着计算机技术和人工智能技术的飞速发展,计算机图像处理技术在各个领域得到了广泛应用。在图像处理过程中,人工智能算法以其独特的自适应、自学习和自组织能力,逐渐成为图像处理领域的研究热点。本文旨在探讨计算机图像处理中人工智... 详细信息

随着计算机技术和人工智能技术的飞速发展,计算机图像处理技术在各个领域得到了广泛应用。在图像处理过程中,人工智能算法以其独特的自适应、自学习和自组织能力,逐渐成为图像处理领域的研究热点。本文旨在探讨计算机图像处理中人工智能算法的应用价值和应用路径,为计算机图像处理领域的研究提供新的思路和方法。

关键词：计算机图像处理人工智能技术计算机技术人工智能算法自组织能力实践与应用研究热点路径

基于改进MobileNetV2神经网络的视网膜OCT图像多分类

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计算机系统应用 2024年第5期33卷 37-46页

作者：姚娟乔焕方玲玲辽宁师范大学计算机与人工智能学院大连116081

光学相干断层成像(optical coherence tomography,OCT)是一种具有无接触、高分辨率等特点的新型眼科医学诊断方法,现在已经作为医生临床诊断眼科疾病的重要参考物,但人工分类疾病费时费力,视网膜病变的早期发现和临床诊断至关重要.为了... 详细信息

光学相干断层成像(optical coherence tomography,OCT)是一种具有无接触、高分辨率等特点的新型眼科医学诊断方法,现在已经作为医生临床诊断眼科疾病的重要参考物,但人工分类疾病费时费力,视网膜病变的早期发现和临床诊断至关重要.为了解决该类问题,本文提出了一种基于改进MobileNetV2神经网络对视网膜OCT图像多分类识别方法.此方法利用特征融合技术处理图像并设计增加注意力机制改进网络模型,二者在极大程度上提高OCT图像的分类准确率.与原有算法相比,分类效果具有明显提升,本文模型的分类准确率、召回值、精确度、F1值分别达到98.3%、98.44%、98.94%、98.69%,已经超越人工分类的准确率.此类方法不仅在实际诊断中加快诊断流程、降低医生负担、提高诊断质量,同时也为眼科医疗研究提供新的方向.

关键词：视网膜光学相干断层扫描注意力机制特征融合图像分类

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基于知识注入提示学习的专利短语相似度计算

计算机工程 2024年第4期50卷 294-302页

作者：邓远飞李加伟蒋运承华南师范大学计算机学院广东广州510631 华南师范大学人工智能学院广东佛山528225

专利是授予发明者在一定时期内保护其发明的法定权利,在当今的社会活动中发挥着重要作用。然而现有研究并未针对专利相似度数据进行适配优化,导致其应用在专利短语相似度匹配任务中效果不佳。已有研究表明,在低资源的场景下,提示学习将... 详细信息

专利是授予发明者在一定时期内保护其发明的法定权利,在当今的社会活动中发挥着重要作用。然而现有研究并未针对专利相似度数据进行适配优化,导致其应用在专利短语相似度匹配任务中效果不佳。已有研究表明,在低资源的场景下,提示学习将文本片段(模板)作为输入,将分类问题转换为掩码语言建模问题,其关键的一步是在标签空间和标签词空间之间构造一个投影。提出一种基于知识注入的提示学习方法,将其应用于专利短语相似度匹配计算任务。为解决专利短语信息不足的问题,利用专利短语中的相似度标签信息,使用知识增强专利短语与标签信息。首先通过实体链接技术建立专利短语与外部知识的关联关系;然后设计一种基于实体影响度的邻域信息过滤机制,用于缓解专利短语信息不足的问题;最后考虑不同外部知识对专利短语相似度计算的影响,设计应用于专利短语的多种增强提示文本。实验结果表明,该方法的Pеarson相关系数(PCC)和Spеarman相关系数(SRC)相较次优对比方法分别提升6.8%和5.7%。

关键词：专利短语相似度计算知识注入提示学习提示文本

基于骨架图与混合注意力的视频行人异常检测方法

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计算机应用 2024年第08期44卷 2551-2557页

作者：刘禹含吉根林张红苹南京师范大学计算机与电子信息学院/人工智能学院

近些年，许多利用人体骨架图检测视频异常的研究在描述人体骨架连接强弱时，只考虑到直接相连的节点，关注的运动区域较小且忽略了局部特征，很难准确检测行人异常事件。为解决以上问题，提出一种基于骨架图与混合注意力的视频行人异常... 详细信息

近些年，许多利用人体骨架图检测视频异常的研究在描述人体骨架连接强弱时，只考虑到直接相连的节点，关注的运动区域较小且忽略了局部特征，很难准确检测行人异常事件。为解决以上问题，提出一种基于骨架图与混合注意力的视频行人异常检测方法（PAD-SGMA）。首先，扩展骨架点之间的关联，连接根节点与未直接相连的节点，并划分人体骨架图，获取人体骨架局部特征，在图卷积模块中利用静态全局骨架、局部区域骨架和基于注意的邻接矩阵来捕获层次表示；其次，提出新的时空通道混合注意图卷积网络，增加混合注意力模块，关注空间和通道关系，帮助模型增强区分特征且不同程度地关注每个关节。为了验证所提模型，在大规模的公开标准数据集ShanghaiTech Campus上进行实验，结果表明，与GEPC(Graph Embedded Pose Clustering)相比，PAD-SGMA的AUC(Area Under Curve)提高了0.018。

关键词：视频异常检测深度学习人体骨架图卷积网络注意力

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面向元余弦损失的少样本图像分类

中国图象图形学报 2024年第2期29卷 506-519页

作者：陶鹏冯林杜彦东龚勋王俊四川师范大学计算机科学学院成都610101 西南交通大学计算机与人工智能学院成都610031 四川师范大学商学院成都610101

目的度量学习是少样本学习中一种简单且有效的方法,学习一个丰富、具有判别性和泛化性强的嵌入空间是度量学习方法实现优秀分类效果的关键。本文从样本自身的特征以及特征在嵌入空间中的分布出发,结合全局与局部数据增强实现了一种元... 详细信息

目的度量学习是少样本学习中一种简单且有效的方法,学习一个丰富、具有判别性和泛化性强的嵌入空间是度量学习方法实现优秀分类效果的关键。本文从样本自身的特征以及特征在嵌入空间中的分布出发,结合全局与局部数据增强实现了一种元余弦损失的少样本图像分类方法(a meta-cosine loss for few-shot image classification,AMCL-FSIC)。方法首先,从数据自身特征出发,将全局与局部的数据增广方法结合起来,利于局部信息提供更具区别性和迁移性的信息,使训练模型更多关注图像的前景信息。同时,利用注意力机制结合全局与局部特征,以得到更丰富更具判别性的特征。其次,从样本特征在嵌入空间中的分布出发,提出一种元余弦损失(meta-cosine loss,MCL)函数,优化少样本图像分类模型。使用样本与类原型间相似性的差调整不同类的原型,扩大类间距,使模型测试新任务时类间距更加明显,提升模型的泛化能力。结果分别在5个少样本经典数据集上进行了实验对比,在FC100(Few-shot Cifar100)和CUB(Caltech-UCSD Birds-200-2011)数据集上,本文方法均达到了目前最优分类效果;在MiniImageNet、TieredImageNet和Cifar100数据集上与对比模型的结果相当。同时,在MiniImageNet,CUB和Cifar100数据集上进行对比实验以验证MCL的有效性,结果证明提出的MCL提升了余弦分类器的分类效果。结论本文方法能充分提取少样本图像分类任务中的图像特征,有效提升度量学习在少样本图像分类中的准确率。

关键词：元学习少样本学习(FSL) 度量学习元余弦损失(MCL) 图像分类

基于ADDIE模型的研究生积木式程序设计课程智慧课堂构建

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计算机教育 2024年第1期 71-76页

作者：王晶李嘉杰侯亮辽宁师范大学计算机与人工智能学院辽宁大连116000

分析智慧课堂和ADDIE模型的研究现状,提出基于ADDIE模型构建智慧课堂,以积木式程序设计课程为例,从教学流程出发,阐述如何通过实践教学案例实现基于ADDIE模型的智慧课堂构建,并通过实施后对学生进行访谈调查的数据分析,说明智慧课堂教... 详细信息

分析智慧课堂和ADDIE模型的研究现状,提出基于ADDIE模型构建智慧课堂,以积木式程序设计课程为例,从教学流程出发,阐述如何通过实践教学案例实现基于ADDIE模型的智慧课堂构建,并通过实施后对学生进行访谈调查的数据分析,说明智慧课堂教学的有效性。

关键词：智慧课堂 ADDIE模型积木式程序设计教学流程构建及应用

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基于C++的金属丝线屈服曲线的设计与实现

辽宁师范大学学报（自然科学版） 2024年第2期47卷 197-202页

作者：张晓辉辽宁师范大学计算机与人工智能学院辽宁大连116081

在工业生产实践中,金属丝线折弯成型是常见的加工工艺过程.例如:弹簧机将钢丝压出弹簧,眼镜绕框机将框丝绕出眼镜框型等.该类设备都有一个送丝机构,将直的金属丝推入由动、静轮为主要部件构成的成型机构中挤压变形,从而加工出不同形状... 详细信息

在工业生产实践中,金属丝线折弯成型是常见的加工工艺过程.例如:弹簧机将钢丝压出弹簧,眼镜绕框机将框丝绕出眼镜框型等.该类设备都有一个送丝机构,将直的金属丝推入由动、静轮为主要部件构成的成型机构中挤压变形,从而加工出不同形状、不同大小的框型产品.以自动眼镜绕框机系统为例,说明金属框丝形变与动轮压力角度之间函数关系的建立及使用C++语言实现过程.

关键词：折弯原理屈服曲线幂函数 C++程序设计