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聚酰亚胺纤维基气体过滤与分离材料研究进展
1
作者
李春婷
陆赵情
+5 位作者
贾峰峰
徐明源
杨朋波
黄涛
赵会媚
马浩
《中国造纸》
北大核心
2025年第3期34-44,共11页
聚酰亚胺纤维是典型人工合成材料,其分子链中苯环与酰亚胺环交替连接,由于旋转能低且分子链呈现相对刚性,从而赋予材料高强度、高模量、耐高温、耐辐射、耐化学性及优异阻燃性,使其在高温气体过滤与分离领域具有良好的应用潜力。本文综...
聚酰亚胺纤维是典型人工合成材料,其分子链中苯环与酰亚胺环交替连接,由于旋转能低且分子链呈现相对刚性,从而赋予材料高强度、高模量、耐高温、耐辐射、耐化学性及优异阻燃性,使其在高温气体过滤与分离领域具有良好的应用潜力。本文综述了以聚酰亚胺纤维为基体的纸基材料、膜材料及泡沫材料的制备技术,探讨了聚酰亚胺纤维基气体过滤与分离材料的最新研究进展,并对聚酰亚胺基气体过滤与分离材料的未来进行了展望。
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关键词
聚酰亚胺纤维
气体过滤与分离
耐高温
纸基材料
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职称材料
面向图像分类的深度模型可解释性研究综述
被引量：
26
2
作者
杨朋波
桑基韬
+2 位作者
张彪
冯耀功
于剑
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2023年第1期230-254,共25页
深度学习目前在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域得到了深入发展,与传统的机器学习算法相比,深度模型在许多任务上具有较高的准确率.然而,作为端到端的具有高度非线性的复杂模型,深度模型的可解释性没有传统机器学习算法好,这...
深度学习目前在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域得到了深入发展,与传统的机器学习算法相比,深度模型在许多任务上具有较高的准确率.然而,作为端到端的具有高度非线性的复杂模型,深度模型的可解释性没有传统机器学习算法好,这为深度学习在现实生活中的应用带来了一定的阻碍.深度模型的可解释性研究具有重大意义而且是非常必要的,近年来许多学者围绕这一问题提出了不同的算法.针对图像分类任务,将可解释性算法分为全局可解释性和局部可解释性算法.在解释的粒度上,进一步将全局解释性算法分为模型级和神经元级的可解释性算法,将局部可解释性算法划分为像素级特征、概念级特征以及图像级特征可解释性算法.基于上述分类框架,总结了常见的深度模型可解释性算法以及相关的评价指标,同时讨论了可解释性研究面临的挑战和未来的研究方向.认为深度模型的可解释性研究和理论基础研究是打开深度模型黑箱的必要途径,同时可解释性算法存在巨大潜力可以为解决深度模型的公平性、泛化性等其他问题提供帮助.
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关键词
深度学习
可解释性
图像分类
特征
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职称材料
基于知识的零样本视觉识别综述
被引量：
17
3
作者
冯耀功
于剑
+1 位作者
桑基韬
杨朋波
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2021年第2期370-405,共36页
零样本学习旨在通过运用已学到的已知类知识去认知未知类.近年来,"数据+知识驱动"已经成为当下的新潮流,而在计算机视觉领域内的零样本任务中,"知识"本身却缺乏统一明确的定义.针对这种情况,尝试从知识的角度出发,...
零样本学习旨在通过运用已学到的已知类知识去认知未知类.近年来,"数据+知识驱动"已经成为当下的新潮流,而在计算机视觉领域内的零样本任务中,"知识"本身却缺乏统一明确的定义.针对这种情况,尝试从知识的角度出发,梳理了本领域内"知识"这一概念所覆盖的范畴,共划分为初级知识、抽象知识以及外部知识.基于前面对知识的定义和划分,梳理了当前的零样本学习(主要是图像分类任务的模型)工作,分为基于初级知识的零样本模型、基于抽象知识的零样本模型以及引入外部知识的零样本模型.还对领域内存在的域偏移和枢纽点问题进行了阐述,并基于问题对现有工作进行了总结归纳.最后总结了目前常用的图像分类任务的数据集和知识库、图像分类实验评估标准以及代表性的模型实验结果,并对未来的工作进行了展望.
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关键词
零样本学习
初级知识
抽象知识
外部知识
图像分类
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职称材料
题名
聚酰亚胺纤维基气体过滤与分离材料研究进展
1
作者
李春婷
陆赵情
贾峰峰
徐明源
杨朋波
黄涛
赵会媚
马浩
机构
陕西科技大学轻工科学与工程学院
齐鲁工业大学(山东省科学院)
陕西帕若德新材料科技有限公司
出处
《中国造纸》
北大核心
2025年第3期34-44,共11页
基金
国家自然科学基金项目(22378248)
陕西省技术创新引导专项(基金)(2023GXLH-077)
+3 种基金
济南市新高校20条引进创新团队(2023330122)
陕西省军民融合专项(陕融办发(2024)22号)
龙游县科学技术局重大科技攻关课题(JHXM2022140)
陕西省秦创原总窗口四链融合项目(2024PT-ZCK-09)。
文摘
聚酰亚胺纤维是典型人工合成材料,其分子链中苯环与酰亚胺环交替连接,由于旋转能低且分子链呈现相对刚性,从而赋予材料高强度、高模量、耐高温、耐辐射、耐化学性及优异阻燃性,使其在高温气体过滤与分离领域具有良好的应用潜力。本文综述了以聚酰亚胺纤维为基体的纸基材料、膜材料及泡沫材料的制备技术,探讨了聚酰亚胺纤维基气体过滤与分离材料的最新研究进展,并对聚酰亚胺基气体过滤与分离材料的未来进行了展望。
关键词
聚酰亚胺纤维
气体过滤与分离
耐高温
纸基材料
Keywords
polyimide fiber
gas filtration and separation
high temperature resistance
paper-based materials
分类号
TS7 [轻工技术与工程—制浆造纸工程]
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职称材料
题名
面向图像分类的深度模型可解释性研究综述
被引量：
26
2
作者
杨朋波
桑基韬
张彪
冯耀功
于剑
机构
北京交通大学计算机与信息技术学院
北京交通大学人工智能研究院
出处
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2023年第1期230-254,共25页
基金
国家重点研发计划(2017YFC1703506)
国家自然科学基金(61632004)
中央高校基本科研业务费专项资金(2020YJS027)。
文摘
深度学习目前在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域得到了深入发展,与传统的机器学习算法相比,深度模型在许多任务上具有较高的准确率.然而,作为端到端的具有高度非线性的复杂模型,深度模型的可解释性没有传统机器学习算法好,这为深度学习在现实生活中的应用带来了一定的阻碍.深度模型的可解释性研究具有重大意义而且是非常必要的,近年来许多学者围绕这一问题提出了不同的算法.针对图像分类任务,将可解释性算法分为全局可解释性和局部可解释性算法.在解释的粒度上,进一步将全局解释性算法分为模型级和神经元级的可解释性算法,将局部可解释性算法划分为像素级特征、概念级特征以及图像级特征可解释性算法.基于上述分类框架,总结了常见的深度模型可解释性算法以及相关的评价指标,同时讨论了可解释性研究面临的挑战和未来的研究方向.认为深度模型的可解释性研究和理论基础研究是打开深度模型黑箱的必要途径,同时可解释性算法存在巨大潜力可以为解决深度模型的公平性、泛化性等其他问题提供帮助.
关键词
深度学习
可解释性
图像分类
特征
Keywords
deep learning
interpretability
image classification
feature
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
在线阅读
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职称材料
题名
基于知识的零样本视觉识别综述
被引量：
17
3
作者
冯耀功
于剑
桑基韬
杨朋波
机构
北京交通大学计算机与信息技术学院
北京交通大学人工智能研究院
出处
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2021年第2期370-405,共36页
基金
国家重点研发计划(2017YFC1703506)
国家自然科学基金(61632004,61832002,61672518)
中央高校基本科研业务费专项资金(2020YJS030,2018JBZ006,2019JBZ110)。
文摘
零样本学习旨在通过运用已学到的已知类知识去认知未知类.近年来,"数据+知识驱动"已经成为当下的新潮流,而在计算机视觉领域内的零样本任务中,"知识"本身却缺乏统一明确的定义.针对这种情况,尝试从知识的角度出发,梳理了本领域内"知识"这一概念所覆盖的范畴,共划分为初级知识、抽象知识以及外部知识.基于前面对知识的定义和划分,梳理了当前的零样本学习(主要是图像分类任务的模型)工作,分为基于初级知识的零样本模型、基于抽象知识的零样本模型以及引入外部知识的零样本模型.还对领域内存在的域偏移和枢纽点问题进行了阐述,并基于问题对现有工作进行了总结归纳.最后总结了目前常用的图像分类任务的数据集和知识库、图像分类实验评估标准以及代表性的模型实验结果,并对未来的工作进行了展望.
关键词
零样本学习
初级知识
抽象知识
外部知识
图像分类
Keywords
zero-shot learning
primary knowledge
abstract knowledge
external knowledge
image classification
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
聚酰亚胺纤维基气体过滤与分离材料研究进展
李春婷
陆赵情
贾峰峰
徐明源
杨朋波
黄涛
赵会媚
马浩
《中国造纸》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
面向图像分类的深度模型可解释性研究综述
杨朋波
桑基韬
张彪
冯耀功
于剑
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2023
26
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于知识的零样本视觉识别综述
冯耀功
于剑
桑基韬
杨朋波
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2021
17
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职称材料
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