期刊导航
期刊开放获取
上海教育软件发展有限公..
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
2
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
我国人工智能政策新词发现与演化研究——一个多特征融合的算法
被引量：
10
1
作者
刘清民
王芳
黄梅银
《现代情报》
CSSCI
北大核心
2024年第6期18-32,58,共16页
[目的/意义]作为中文分词的基础研究,新词发现是研究政策创新和扩散的重要技术方法。本文通过改进新词发现算法优化了政策文本分词不准确的问题,并构建词库以支持人工智能政策的演化研究。[方法/过程]提出多特征融合新词发现算法MFF,实...
[目的/意义]作为中文分词的基础研究,新词发现是研究政策创新和扩散的重要技术方法。本文通过改进新词发现算法优化了政策文本分词不准确的问题,并构建词库以支持人工智能政策的演化研究。[方法/过程]提出多特征融合新词发现算法MFF,实现了对人工智能政策新词的挖掘,从新词角度对人工智能政策的创新、延续和扩散进行演化分析。[结果/结论]实验结果证明,本文提出的多特征融合新词发现算法MFF能够有效提升分词效果,丰富领域词库;人工智能政策新词出现的时序变化反映了不同阶段政策关注的重点发展领域,揭示了中央和地方政府在政策创新、延续、扩散和演化方面的特点。
展开更多
关键词
新词发现
人工智能
政策分析
政策演化
多特征融合算法
在线阅读
下载PDF
职称材料
基于深度卷积神经网络的肺结节检测与识别
被引量：
17
2
作者
唐思源
杨敏
白金牛
《科学技术与工程》
北大核心
2019年第22期241-248,共8页
应用卷积神经网络将肺结节从含有背景、噪声的胸腔区域里检测并识别出来.首先,对图像进行预处理,获得肺实质图像.然后,应用Faster R-CNN多特征融合算法检测肺结节候选区域,再利用多角度特征融合方法滤除假阳性结节.接着,通过数据增强法...
应用卷积神经网络将肺结节从含有背景、噪声的胸腔区域里检测并识别出来.首先,对图像进行预处理,获得肺实质图像.然后,应用Faster R-CNN多特征融合算法检测肺结节候选区域,再利用多角度特征融合方法滤除假阳性结节.接着,通过数据增强法、残差学习法、优化初始参数等对卷积神经网络的性能进行优化.最后,应用迁移学习方法对数据集进行训练,得出最终的检测结果.抽取LIDC数据集中含有肺结节图像数据,检测并识别肺结节的准确率达到98.1%.实验结果表明,该算法优于其他3类算法,实现了肺结节的精确检测和识别,在保证检测和识别出正确结节的前提下,降低了过拟合率及训练时间,提高了算法效率,研究成果为早期肺癌的诊断提供参考依据.
展开更多
关键词
卷积神经网络
多特征融合算法
残差学习
迁移学习
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
我国人工智能政策新词发现与演化研究——一个多特征融合的算法
被引量：
10
1
作者
刘清民
王芳
黄梅银
机构
南开大学商学院信息资源管理系
南开大学网络社会治理研究中心
出处
《现代情报》
CSSCI
北大核心
2024年第6期18-32,58,共16页
基金
国家社会科学基金重大项目“基于数据共享与知识复用的数字政府智能化治理研究”(项目编号:20ZDA039)。
文摘
[目的/意义]作为中文分词的基础研究,新词发现是研究政策创新和扩散的重要技术方法。本文通过改进新词发现算法优化了政策文本分词不准确的问题,并构建词库以支持人工智能政策的演化研究。[方法/过程]提出多特征融合新词发现算法MFF,实现了对人工智能政策新词的挖掘,从新词角度对人工智能政策的创新、延续和扩散进行演化分析。[结果/结论]实验结果证明,本文提出的多特征融合新词发现算法MFF能够有效提升分词效果,丰富领域词库;人工智能政策新词出现的时序变化反映了不同阶段政策关注的重点发展领域,揭示了中央和地方政府在政策创新、延续、扩散和演化方面的特点。
关键词
新词发现
人工智能
政策分析
政策演化
多特征融合算法
Keywords
new word discovery
artificial intelligence
policy analysis
policy evolution
multi-feature fusion algorithm
分类号
G350.7 [文化科学—情报学]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
基于深度卷积神经网络的肺结节检测与识别
被引量：
17
2
作者
唐思源
杨敏
白金牛
机构
内蒙古科技大学包头医学院计算机科学与技术系
出处
《科学技术与工程》
北大核心
2019年第22期241-248,共8页
基金
内蒙古自治区自然科学基金(2016MS0601)
包头医学院2018年“问学计划”和“践学计划”(2018YWWJ-ZX-04)资助
文摘
应用卷积神经网络将肺结节从含有背景、噪声的胸腔区域里检测并识别出来.首先,对图像进行预处理,获得肺实质图像.然后,应用Faster R-CNN多特征融合算法检测肺结节候选区域,再利用多角度特征融合方法滤除假阳性结节.接着,通过数据增强法、残差学习法、优化初始参数等对卷积神经网络的性能进行优化.最后,应用迁移学习方法对数据集进行训练,得出最终的检测结果.抽取LIDC数据集中含有肺结节图像数据,检测并识别肺结节的准确率达到98.1%.实验结果表明,该算法优于其他3类算法,实现了肺结节的精确检测和识别,在保证检测和识别出正确结节的前提下,降低了过拟合率及训练时间,提高了算法效率,研究成果为早期肺癌的诊断提供参考依据.
关键词
卷积神经网络
多特征融合算法
残差学习
迁移学习
Keywords
convolutional neural networks
multi-feature fusion algorithm
residual learning
transfer learning
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
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
我国人工智能政策新词发现与演化研究——一个多特征融合的算法
刘清民
王芳
黄梅银
《现代情报》
CSSCI
北大核心
2024
10
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于深度卷积神经网络的肺结节检测与识别
唐思源
杨敏
白金牛
《科学技术与工程》
北大核心
2019
17
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部
