The hydrogeochemical parameters of Jiangjia Spring,the outlet of Qingrnuguan underground river system(QURS) in Chongqing,were found responding rapidly to storm events in late April,2008.A total of 20 kinds of hydrogeo...The hydrogeochemical parameters of Jiangjia Spring,the outlet of Qingrnuguan underground river system(QURS) in Chongqing,were found responding rapidly to storm events in late April,2008.A total of 20 kinds of hydrogeochemical parameters,including discharge,specific conductance,pH,water tempera-展开更多
现有短视频推荐方法存在用户短期兴趣表示和短期兴趣代理提取不完全,导致长短期兴趣解纠缠不充分的问题。提出了一种自监督短期兴趣特征增强的短视频推荐模型(short video recommendation model based on self-supervised short-term in...现有短视频推荐方法存在用户短期兴趣表示和短期兴趣代理提取不完全,导致长短期兴趣解纠缠不充分的问题。提出了一种自监督短期兴趣特征增强的短视频推荐模型(short video recommendation model based on self-supervised short-term interest feature enhancement,SSER)。该模型采用自监督的对比学习方法对用户长短期兴趣进行解纠缠,针对短期兴趣表示提取不完全的问题,提出采用扩展循环神经网络(dilated RNN)从非线性的用户交互序列中有效捕捉用户短期兴趣表示;针对短期兴趣代理提取不完全的问题,提出一种多头自注意力机制的短期兴趣代理增强方式,该方式首先使用自注意力机制对短期交互序列嵌入数据进行噪声消除,随后融合从用户序列中提取的短期兴趣普遍特征和突出特征形成融合向量,采用多头自注意力机制从融合向量中提取短期兴趣代理,从而有效增强短期兴趣代理的提取。在KuaiRec短视频数据集上进行了多项实验,结果表明该模型在多个评价指标上优于其他主流方法。展开更多
降维对于数据的可视化和预处理具有重要意义,主成分分析作为最常用的无监督降维算法之一,在实际应用中面临着对噪声和离群点敏感的问题。为了解决这个问题,研究者们提出了多种鲁棒主成分分析算法,通过减小整体样本的重构误差来减小离群...降维对于数据的可视化和预处理具有重要意义,主成分分析作为最常用的无监督降维算法之一,在实际应用中面临着对噪声和离群点敏感的问题。为了解决这个问题,研究者们提出了多种鲁棒主成分分析算法,通过减小整体样本的重构误差来减小离群点的影响。然而,这些算法忽略了数据的固有局部结构,导致数据的本质结构信息丢失,从而影响了对噪声和离群点的准确辨识和移除,进而影响了后续算法的性能。因此,该文提出了基于Soft均值滤波的鲁棒主成分分析(Robust Principal Component Analysis Based on Soft Mean Filtering,RPCA-SMF)算法。RPCA-SMF采用Soft均值滤波的思想,通过两步走的形式,不仅在模型学习前对噪声处理,同时在模型学习后也引入了噪声处理机制。具体而言,RPCA-SMF算法首先引入了均值滤波的相关思想,通过对比样本与其局部近邻这两者和局部均值的偏差对样本进行Soft加权,从而对噪声进行判定。随后,通过第一步获取的关于噪声的“判别知识”处理噪声信息。由于均值滤波能有效保留数据的整体轮廓信息,因此对于被识别为噪声的样本,RPCA-SMF算法强调保留其低频整体轮廓信息,而非高频的噪声信息。这样能够有效地保留数据中的有用信息,提高对数据整体结构特征的保留能力,使得算法具有较强的鲁棒性和较好的泛化性。展开更多
针对工业场景下经典迭代最近点(iterative closest point,ICP)算法在点云位姿估计中初始位姿敏感度高、迭代时间长的问题,提出一种基于RGB图像的快速点云配准方法。分别采集RGB图像和点云数据,使用ORB(oriented FAST and rotated BRIEF...针对工业场景下经典迭代最近点(iterative closest point,ICP)算法在点云位姿估计中初始位姿敏感度高、迭代时间长的问题,提出一种基于RGB图像的快速点云配准方法。分别采集RGB图像和点云数据,使用ORB(oriented FAST and rotated BRIEF)算法提取RGB图像特征点,利用Brute-Force算法进行初始匹配,采用随机采样一致性算法优化匹配,得到单应矩阵和旋转平移矩阵,求解汽车零配件初始位姿。进一步采用主成分分析法和双向KD树近邻搜索算法对预处理后的点云数据进行精确配准。实验结果表明,所提算法相较ICP算法,在配准速度和精度上分别提高了87.2%和5.0%,相对于FR-ICP(fast and robust iterative closest point)算法,在配准精度相当的情况下,配准速度提高了55%。展开更多
文摘The hydrogeochemical parameters of Jiangjia Spring,the outlet of Qingrnuguan underground river system(QURS) in Chongqing,were found responding rapidly to storm events in late April,2008.A total of 20 kinds of hydrogeochemical parameters,including discharge,specific conductance,pH,water tempera-
文摘现有短视频推荐方法存在用户短期兴趣表示和短期兴趣代理提取不完全,导致长短期兴趣解纠缠不充分的问题。提出了一种自监督短期兴趣特征增强的短视频推荐模型(short video recommendation model based on self-supervised short-term interest feature enhancement,SSER)。该模型采用自监督的对比学习方法对用户长短期兴趣进行解纠缠,针对短期兴趣表示提取不完全的问题,提出采用扩展循环神经网络(dilated RNN)从非线性的用户交互序列中有效捕捉用户短期兴趣表示;针对短期兴趣代理提取不完全的问题,提出一种多头自注意力机制的短期兴趣代理增强方式,该方式首先使用自注意力机制对短期交互序列嵌入数据进行噪声消除,随后融合从用户序列中提取的短期兴趣普遍特征和突出特征形成融合向量,采用多头自注意力机制从融合向量中提取短期兴趣代理,从而有效增强短期兴趣代理的提取。在KuaiRec短视频数据集上进行了多项实验,结果表明该模型在多个评价指标上优于其他主流方法。
文摘降维对于数据的可视化和预处理具有重要意义,主成分分析作为最常用的无监督降维算法之一,在实际应用中面临着对噪声和离群点敏感的问题。为了解决这个问题,研究者们提出了多种鲁棒主成分分析算法,通过减小整体样本的重构误差来减小离群点的影响。然而,这些算法忽略了数据的固有局部结构,导致数据的本质结构信息丢失,从而影响了对噪声和离群点的准确辨识和移除,进而影响了后续算法的性能。因此,该文提出了基于Soft均值滤波的鲁棒主成分分析(Robust Principal Component Analysis Based on Soft Mean Filtering,RPCA-SMF)算法。RPCA-SMF采用Soft均值滤波的思想,通过两步走的形式,不仅在模型学习前对噪声处理,同时在模型学习后也引入了噪声处理机制。具体而言,RPCA-SMF算法首先引入了均值滤波的相关思想,通过对比样本与其局部近邻这两者和局部均值的偏差对样本进行Soft加权,从而对噪声进行判定。随后,通过第一步获取的关于噪声的“判别知识”处理噪声信息。由于均值滤波能有效保留数据的整体轮廓信息,因此对于被识别为噪声的样本,RPCA-SMF算法强调保留其低频整体轮廓信息,而非高频的噪声信息。这样能够有效地保留数据中的有用信息,提高对数据整体结构特征的保留能力,使得算法具有较强的鲁棒性和较好的泛化性。
文摘针对工业场景下经典迭代最近点(iterative closest point,ICP)算法在点云位姿估计中初始位姿敏感度高、迭代时间长的问题,提出一种基于RGB图像的快速点云配准方法。分别采集RGB图像和点云数据,使用ORB(oriented FAST and rotated BRIEF)算法提取RGB图像特征点,利用Brute-Force算法进行初始匹配,采用随机采样一致性算法优化匹配,得到单应矩阵和旋转平移矩阵,求解汽车零配件初始位姿。进一步采用主成分分析法和双向KD树近邻搜索算法对预处理后的点云数据进行精确配准。实验结果表明,所提算法相较ICP算法,在配准速度和精度上分别提高了87.2%和5.0%,相对于FR-ICP(fast and robust iterative closest point)算法,在配准精度相当的情况下,配准速度提高了55%。
