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融入交叉注意力编码的皮肤病变分割网络被引量：2: 1; 作者李大湘杨福杰 +1 位作者刘颖唐垚《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期609-621,共13页; 由于卷积操作的局限性,现有的皮肤病变图像分割网络无法对图像中的全局上下文信息建模,导致其无法有效捕获图像的目标结构信息,本文设计了一个融入交叉自注意力编码的U型混合网络,用于皮肤病变图像分割。首先,将设计的多头门控位置交叉... 展开更多; 关键词医学图像分割皮肤病变交叉自注意力编码位置通道注意力; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于双向编码表示转换的双模态软件分类模型: 2; 作者付晓峰陈威岐 +1 位作者孙曜潘宇泽《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第11期2239-2246,共8页; 针对已有方法在软件分类方面只考虑单一分类因素和精确率较低的不足,提出基于双向编码表示转换(BERT)的双模态软件分类方法.该方法遵循最新的国家标准对软件进行分类,通过集成基于代码的BERT(CodeBERT)和基于掩码语言模型的纠错BERT(Mac... 展开更多; 关键词软件分类双向编码表示转换(BERT) 卷积神经网络双模态交叉自注意力机制; 在线阅读下载PDF 职称材料

特征平衡的无人机航拍图像目标检测算法被引量：16: 3; 作者徐坚谢正光李洪均《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2023年第6期196-203,共8页; 无人机航拍图像目标较小、图像视角变化大,导致目标检测效果不佳。针对此问题,设计了一种适用于无人机小目标检测的网络。该网络中的可变形卷积模块可以提高多视角目标的特征提取能力,以解决航拍图像目标视角变化剧烈致使目标特征难以... 展开更多; 关键词无人机目标检测特征平衡金字塔交叉自注意力像素重组; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于特征尺度的平面波医学影像重建被引量：1: 4; 作者杨翠云侯钧译 +2 位作者曹怡亮朱习军闻卫军《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2023年第12期3841-3847,共7页; 相较于传统的线扫成像,平面波成像由于其超快的成像速度被广泛应用,但其成像质量较差,影响医生对肿瘤以及血管疾病的精确诊断,现有技术虽然可以提高成像质量,但会降低成像帧频,无法满足临床医学上超快成像的需求。针对上述问题,提出了... 展开更多; 关键词平面波图像多尺度叠加采样机制交叉自注意力; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于并联分支联合编码的网络恶意流量分类研究: 5; 作者马自强崔梦真 +1 位作者杨天宇张宁宁《通信学报》 2025年第8期193-204,共12页; 针对单分支模型无法完整表述流量信息且并联分支模型无法很好地融合各个支路提取特征的问题,提出了一种基于并联分支联合编码的网络恶意流量分类模型。在特征提取方面,采用分裂注意力残差网络和双向长短期记忆网络(Bi-LSTM)对原始流量... 展开更多; 关键词流量分类并联分支联合双向长短期记忆网络交叉多头自注意力机制; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名融入交叉注意力编码的皮肤病变分割网络被引量：2: 1; 作者李大湘杨福杰刘颖唐垚; 机构西安邮电大学通信与信息工程学院; 出处《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期609-621,共13页; 基金国家自然科学基金项目(No.62071379) 陕西省自然科学基金项目(No.2019JM-604) 西安邮电大学创新基金(No.CXJJYL2022002)。; 文摘由于卷积操作的局限性,现有的皮肤病变图像分割网络无法对图像中的全局上下文信息建模,导致其无法有效捕获图像的目标结构信息,本文设计了一个融入交叉自注意力编码的U型混合网络,用于皮肤病变图像分割。首先,将设计的多头门控位置交叉自注意力编码器引入到U型网络的最后两个层级中,使其能够在图像中学习语义信息的长期依赖关系,弥补卷积操作全局建模能力的不足;其次,在跳跃连接部分引入一个新的位置通道注意力机制,用于编码融合特征的通道信息并保留位置信息,提高网络捕获目标结构的能力;最后,设计一个正则化Dice损失函数,使网络能够在假阳性和假阴性之间权衡,提高网络的分割结果。基于ISBI2017和ISIC2018数据集的对比实验结果表明,本文网络的Dice分别为91.48%和91.30%,IoU分别为84.42%和84.12%,分割精度在整体上优于其他网络,且具有较低的参数量和计算复杂度,即本文网络能够高效地分割皮肤病变图像的目标区域,可为皮肤疾病辅助诊断提供帮助。; 关键词医学图像分割皮肤病变交叉自注意力编码位置通道注意力; Keywords medical image segmentation skin lesion cross-self-attention coding position channel attention; 分类号 TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于双向编码表示转换的双模态软件分类模型: 2; 作者付晓峰陈威岐孙曜潘宇泽; 机构杭州电子科技大学计算机学院杭州电子科技大学自动化学院; 出处《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第11期2239-2246,共8页; 基金国家自然科学基金资助项目(61672199)。; 文摘针对已有方法在软件分类方面只考虑单一分类因素和精确率较低的不足,提出基于双向编码表示转换(BERT)的双模态软件分类方法.该方法遵循最新的国家标准对软件进行分类,通过集成基于代码的BERT(CodeBERT)和基于掩码语言模型的纠错BERT(MacBERT)双向编码的优势,其中CodeBERT用于深入分析源码内容,MacBERT处理文本描述信息如注释和文档,利用这2种双模态信息联合生成词嵌入.结合卷积神经网络(CNN)提取局部特征,通过提出的交叉自注意力机制(CSAM)融合模型结果,实现对复杂软件系统的准确分类.实验结果表明,本文方法在同时考虑文本和源码数据的情况下精确率高达93.3%,与从奥集能和gitee平台收集并处理的数据集上训练的BERT模型和CodeBERT模型相比,平均精确率提高了5.4%.这表明了双向编码和双模态分类方法在软件分类中的高效性和准确性,证明了提出方法的实用性.; 关键词软件分类双向编码表示转换(BERT) 卷积神经网络双模态交叉自注意力机制; Keywords software classification bidirectional encoder representation from transformer(BERT) convolutional neural network bimodal cross self-attention mechanism; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名特征平衡的无人机航拍图像目标检测算法被引量：16: 3; 作者徐坚谢正光李洪均; 机构南通大学信息科学技术学院南京大学计算机软件新技术国家重点实验室; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2023年第6期196-203,共8页; 基金国家自然科学基金(61871241,61971245,61976120) 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室基金(KFKT2019B015) 南通市科技计划资助项目(JC2021131)。; 文摘无人机航拍图像目标较小、图像视角变化大,导致目标检测效果不佳。针对此问题,设计了一种适用于无人机小目标检测的网络。该网络中的可变形卷积模块可以提高多视角目标的特征提取能力,以解决航拍图像目标视角变化剧烈致使目标特征难以提取的问题;特征平衡金字塔模块可以增强网络中底层小目标特征,以解决航拍图像中的小目标因特征易丢失而造成其检测效果差的问题;同时利用像素重组构建底层大尺度特征以解决特征平衡金字塔模块的底层特征卷积运算量大的问题;交叉自注意力机制获取目标上下文信息,改善严苛条件下的漏检错检问题。公开数据集上的仿真结果表明,在保证实时检测的情况下所提算法的平均准确度优于主流检测算法。; 关键词无人机目标检测特征平衡金字塔交叉自注意力像素重组; Keywords unmanned aerial vehicle(UAV)object detection feature balance pyramid cross self-attention pixel un-shuffle; 分类号 TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于特征尺度的平面波医学影像重建被引量：1: 4; 作者杨翠云侯钧译曹怡亮朱习军闻卫军; 机构青岛科技大学信息科学技术学院; 出处《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2023年第12期3841-3847,共7页; 基金山东省重点研发计划基金资助项目(2015GSF119016) 青岛市科技惠民示范专项资助项目(23-2-8-smjk-20-nsh) 山东省产教融合研究生联合培养示范基地项目(2020-19)。; 文摘相较于传统的线扫成像,平面波成像由于其超快的成像速度被广泛应用,但其成像质量较差,影响医生对肿瘤以及血管疾病的精确诊断,现有技术虽然可以提高成像质量,但会降低成像帧频,无法满足临床医学上超快成像的需求。针对上述问题,提出了一种基于生成对抗网络(generative adversarial network, GAN)的图像重建方法:MF-GAN(generative adversarial network with multiscales and feature extraction)。采用基于U-Net的生成器,在编码器中结合多尺度感受野提取不同层次的信息,在解码器中提出了叠加采样机制(fusion-sampling mechanism, FSM),并结合交叉自注意力(criss-cross self-attention, CCSA)分别提取局部和全局特征。在PICMUS 2016数据集上进行训练,利用组合损失规范该模型的收敛方向,相较主流基于深度学习和波束合成的方法,在点目标、囊肿目标和体内图像中的重建效果均有明显提升。综上所述,MF-GAN能够解决平面波图像病灶部位不清晰的问题,重建出高质量的平面波图像。; 关键词平面波图像多尺度叠加采样机制交叉自注意力; Keywords plane-wave image multiscale fusion-sampling mechanism cross-cross self-attention; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于并联分支联合编码的网络恶意流量分类研究: 5; 作者马自强崔梦真杨天宇张宁宁; 机构宁夏大学信息工程学院; 出处《通信学报》 2025年第8期193-204,共12页; 基金宁夏自然科学基金资助项目(No.2020AAC03035)。; 文摘针对单分支模型无法完整表述流量信息且并联分支模型无法很好地融合各个支路提取特征的问题,提出了一种基于并联分支联合编码的网络恶意流量分类模型。在特征提取方面,采用分裂注意力残差网络和双向长短期记忆网络(Bi-LSTM)对原始流量分别提取空间特征和时序特征。在分支融合方面,采用交叉多头自注意力机制来利用分支间的关联性,并获得有效的特征融合。最终输入全连接层中进行网络恶意流量分类。在公开数据集USTC-TFC2016上的广泛实验表明,所提模型在准确率、精确度、召回率和F1值等关键性能指标上均表现出显著优势;在针对新型恶意流量的在线学习能力评估中,所提模型同样表现出优越的性能。; 关键词流量分类并联分支联合双向长短期记忆网络交叉多头自注意力机制; Keywords traffic classification parallel branch joint bidirectional long short-term memory network cross multi-head self-attention mechanism; 分类号 TN919 [电子电信]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	融入交叉注意力编码的皮肤病变分割网络	李大湘杨福杰刘颖唐垚	《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心	2024	2	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于双向编码表示转换的双模态软件分类模型	付晓峰陈威岐孙曜潘宇泽	《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
3	特征平衡的无人机航拍图像目标检测算法	徐坚谢正光李洪均	《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心	2023	16	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于特征尺度的平面波医学影像重建	杨翠云侯钧译曹怡亮朱习军闻卫军	《计算机应用研究》 CSCD 北大核心	2023	1	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于并联分支联合编码的网络恶意流量分类研究	马自强崔梦真杨天宇张宁宁	《通信学报》	2025		在线阅读下载PDF 职称材料