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在UV/H_(2)O_(2)去除对乙酰氨基酚工艺中Br^(-)的影响及其转化规律
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作者 汪伟 颉亚玮 刘宏远 《净水技术》 CAS 2024年第2期143-151,共9页
Br^(-)是水和废水中常见的卤素离子,在高级氧化过程(advanced oxidation processes, AOPs)中通过形成不同种类的Br相关物种来发挥多种作用。在Br^(-)存在条件下,采用对乙酰氨基酚(acetaminophen, AAP)模拟废水进行UV/H_(2)O_(2)对其降... Br^(-)是水和废水中常见的卤素离子,在高级氧化过程(advanced oxidation processes, AOPs)中通过形成不同种类的Br相关物种来发挥多种作用。在Br^(-)存在条件下,采用对乙酰氨基酚(acetaminophen, AAP)模拟废水进行UV/H_(2)O_(2)对其降解效能、机理以及Br^(-)转化规律的研究。结果表明,UV/H_(2)O_(2)降解AAP过程中,最佳去除率达到99.1%,但Br^(-)的加入抑制了AAP的降解和矿化,O~·_(2)和OH~·是UV/H_(2)O_(2)降解含Br^(-)的AAP模拟废水中主要活性物质,贡献率分别为45.5%和34.0%。当Br^(-)存在时,中性条件下,AAP降解速率最快,其一级动力学常数为0.048 4 min~(-1);其中活性溴物种(reactive bromide species, RBSs)对AAP降解的贡献率为14.1%。自由基浓度模拟结果表明,Br^(·-)_(2)可能在有机溴的形成过程中发挥着重要的作用。H_(2)O_(2)的直接还原作用导致Br^(-)转化率仅为18.0%。此外,由于溴自由基的加成,容易生成一些具有生态毒性的副产物,并通过分析溴代产物推测了AAP的降解路径。 展开更多
关键词 UV/H_(2)O_(2) 降解效能 影响因素 Br^(-)转化 动力学模拟 自由基贡献
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基于Transformer复杂运动辨识的机动星凸形扩展目标跟踪方法 被引量:1
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作者 陈辉 边斌超 +1 位作者 连峰 韩崇昭 《雷达学报(中英文)》 EI CSCD 北大核心 2024年第3期629-645,共17页
针对复杂的机动扩展目标跟踪问题,利用Transformer网络设计了一种有效的星凸不规则形状机动扩展目标跟踪方法。首先,该文研究利用alpha-shape算法建立了星凸形状的变化模型,实现了静态场景下的星凸形扩展目标的形状估计。然后,通过对目... 针对复杂的机动扩展目标跟踪问题,利用Transformer网络设计了一种有效的星凸不规则形状机动扩展目标跟踪方法。首先,该文研究利用alpha-shape算法建立了星凸形状的变化模型,实现了静态场景下的星凸形扩展目标的形状估计。然后,通过对目标状态转移矩阵进行重新设计,结合Transformer网络对机动扩展目标运动状态转移矩阵进行实时估计,实现了对复杂机动目标运动过程的精准跟踪。进一步地,将估计得到的形状轮廓与运动状态进行融合,最终实现了对星凸形机动扩展目标的实时跟踪。最后,通过构造复杂的机动扩展目标跟踪场景,利用多重性能指标测试算法对形状和运动状态的综合估计性能,验证了算法的有效性。 展开更多
关键词 扩展目标跟踪 机动目标 transformER 星凸形 弗雷歇距离-面积误差
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基于三维特征和Transformer的数字化古籍文档图像矫正
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作者 赵微 牟大中 +2 位作者 李夏童 屈千林 曹鹏 《北京印刷学院学报》 2024年第8期66-72,共7页
古籍文档图像矫正是古籍文档数字化中的一个关键环节,对提高古籍数字化质量具有重要的现实意义。针对古籍中普遍存在的氧化弯曲、粘连折叠、装订方式特殊等原因导致的形变复杂、矫正难度大的问题,本文提出了一种基于深度学习和三维特征... 古籍文档图像矫正是古籍文档数字化中的一个关键环节,对提高古籍数字化质量具有重要的现实意义。针对古籍中普遍存在的氧化弯曲、粘连折叠、装订方式特殊等原因导致的形变复杂、矫正难度大的问题,本文提出了一种基于深度学习和三维特征信息提取的古籍文档图像矫正方法。首先使用U-Net形式的编码器-解码器提取古籍文档图像的三维特征,然后基于Transformer模型对得到的三维特征图进行后向映射,最后使用双线性插值得到矫正后的图像。为了验证所提出方法的有效性,在两个自制测试集上分别进行实验。实验结果表明,该方法在局部失真(Local Distortion,LD)概率上,相较于DewarpNet模型降低了2.61%~6.58%。实验证明所提出的方法能有效完成古籍文档图像的矫正任务,提升古籍数字化质量。 展开更多
关键词 古籍图像 文档图像矫正 三维信息提取 transformER 编码器-解码器
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GLCrowd:基于全局-局部注意力的弱监督密集场景人群计数模型
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作者 张红民 田钱前 +1 位作者 颜鼎鼎 卜令宇 《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第10期75-86,共12页
针对人群计数在密集场景下存在背景复杂、尺度变化大等问题,提出了一种结合全局-局部注意力的弱监督密集场景人群计数模型——GLCrowd。首先,设计了一种结合深度卷积的局部注意力模块,通过上下文权重增强局部特征,同时结合特征权重共享... 针对人群计数在密集场景下存在背景复杂、尺度变化大等问题,提出了一种结合全局-局部注意力的弱监督密集场景人群计数模型——GLCrowd。首先,设计了一种结合深度卷积的局部注意力模块,通过上下文权重增强局部特征,同时结合特征权重共享获得高频局部信息。其次,利用Vision Transformer(ViT)的自注意力机制捕获低频全局信息。最后,将全局与局部注意力有效融合,并通过回归令牌来完成计数。在Shanghai Tech PartA、Shanghai Tech PartB、UCF-QNRF以及UCF_CC_50数据集上进行了模型测试,MAE分别达到了64.884、8.958、95.523、209.660,MSE分别达到了104.411、16.202、173.453、282.217。结果表明,提出的GLCrowd网络模型在密集场景下的人群计数中具有较好的性能。 展开更多
关键词 人群计数 Vision transformer 全局-局部注意力 弱监督学习
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基于Transformer模型的中文文本生成方法研究
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作者 王晓峰 《无线互联科技》 2024年第20期44-46,共3页
文章研究了基于Transformer模型的中文文本生成方法,重点探讨了Transformer模型的编码器-解码器结构及其工作原理。在详细分析了编码器和解码器的工作机制后,文章利用Hugging Face Transformers开源模型进行了中文文本生成实验。结果表... 文章研究了基于Transformer模型的中文文本生成方法,重点探讨了Transformer模型的编码器-解码器结构及其工作原理。在详细分析了编码器和解码器的工作机制后,文章利用Hugging Face Transformers开源模型进行了中文文本生成实验。结果表明,该方法在自制数据集上取得了良好的效果,其准确率、精确率和召回率分别达到92.5%、91.8%和90.6%。该研究不仅拓展了中文自然语言处理的理论基础,还为实际应用提供了高效的技术支持。 展开更多
关键词 transformer模型 编码器-解码器 文本生成 问答任务
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基于Transformer结构的多目标追踪算法研究综述 被引量:1
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作者 曾文献 李伟光 +1 位作者 马月 李岳松 《河北省科学院学报》 CAS 2022年第3期1-8,共8页
Transformer是一种基于编码器-解码器、完全使用自注意力机制的深度神经网络结构,目前已经成功应用于多目标追踪,性能得到大幅提升。本文首先分析了Transformer网络整体结构,归纳Transformer结构具有的优势。然后根据查询方式将基于Tran... Transformer是一种基于编码器-解码器、完全使用自注意力机制的深度神经网络结构,目前已经成功应用于多目标追踪,性能得到大幅提升。本文首先分析了Transformer网络整体结构,归纳Transformer结构具有的优势。然后根据查询方式将基于Transformer结构的多目标追踪方法分为:基于稀疏查询的方法和基于密集查询的方法,对相关模型分析总结。最后介绍常用数据集,对比分析模型性能,指出基于Transformer结构的多目标追踪面临的挑战与未来研究方向。 展开更多
关键词 多目标追踪 transformER 自注意力机制 编码器-解码器
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基于改进式时序模型的塔村水库大坝变形预测研究
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作者 胡泽华 《水利技术监督》 2025年第1期205-207,218,共4页
监测大坝变形以预防潜在风险是大坝安全监控的核心。为了准确预测大坝未来的变形趋势,本文提出一种改良的时序分析模型,该模型结合长短时记忆网络(LSTM),注意力机制(Attention)和双位置编码Transformer技术,用于塔村水库大坝监测。通过... 监测大坝变形以预防潜在风险是大坝安全监控的核心。为了准确预测大坝未来的变形趋势,本文提出一种改良的时序分析模型,该模型结合长短时记忆网络(LSTM),注意力机制(Attention)和双位置编码Transformer技术,用于塔村水库大坝监测。通过利用LSTM有效处理时间序列数据,Attention机制突出有效特征信息及双位置编码的Transformer的性能增强,该模型展现出较高的预测准确性,表明其在大坝变形预测中的应用潜力。 展开更多
关键词 大坝变形预测 深度学习 循环-展开长短时记忆网络 transformER
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希尔伯特-黄变换高压直流输电线路行波保护
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作者 李小飞 侯云海 +1 位作者 张铭宇 张兴强 《长春工业大学学报》 CAS 2016年第3期283-286,共4页
利用希尔伯特-黄变换法(HHT变换)对高压直流输电线路故障暂态电压信号进行了分析处理.根据线路暂态电压信号的Hilbert能量值的大小来判断是否发生故障。
关键词 希尔伯特-黄变换 暂态电压 Hilbert能量值 行波保护 Hilbert-Huang transform (HHT)
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一种新的基于通道-空间融合注意力及SwinT的细粒度图像分类算法
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作者 姜昊 凌萍 陈寸生保 《南京师范大学学报(工程技术版)》 CAS 2023年第3期36-42,共7页
细粒度图像分类是计算机视觉领域的一大分类任务,其难点在于如何通过类别监督信息自主地找到判别性区域.提出一种新的通道-空间融合注意力模块,基于该模块设计了一种新的Swin Transformer算法SwinT⁃NCSA(a Swin Transformer based on a ... 细粒度图像分类是计算机视觉领域的一大分类任务,其难点在于如何通过类别监督信息自主地找到判别性区域.提出一种新的通道-空间融合注意力模块,基于该模块设计了一种新的Swin Transformer算法SwinT⁃NCSA(a Swin Transformer based on a novel channel⁃spatial attention module),分别从通道维和空间维同时提取特征,再将其融入到Swin Transformer模型中以提高其小尺度中多头注意力信息的提取能力.SwinT⁃NCSA算法特别关注了对分类有用的区域,同时忽视对分类无用的背景区域,以此在细粒度图像分类任务中达到较高的分类准确率.在FGVC Aircraft飞机数据集、CUB-200-2011鸟类数据集和Stanford Cars车类数据集3个公共数据集上的实验表明,SwinT⁃NCSA算法可以分别取得93.3%、88.4%和94.7%的准确率,优于同类算法. 展开更多
关键词 细粒度图像分类 Swin transformER 通道-空间融合注意力模块 深度学习 弱监督学习
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Rational solutions of Painlevé-Ⅱequation as Gram determinant
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作者 张晓恩 陆冰滢 《Chinese Physics B》 SCIE EI CAS CSCD 2023年第12期200-211,共12页
Under the Flaschka-Newell Lax pair,the Darboux transformation for the Painlevé-Ⅱequation is constructed by the limiting technique.With the aid of the Darboux transformation,the rational solutions are represented... Under the Flaschka-Newell Lax pair,the Darboux transformation for the Painlevé-Ⅱequation is constructed by the limiting technique.With the aid of the Darboux transformation,the rational solutions are represented by the Gram determinant,and then we give the large y asymptotics of the determinant and the rational solutions.Finally,the solution of the corresponding Riemann-Hilbert problem is obtained from the Darboux matrices. 展开更多
关键词 Painlevé-Ⅱequation Darboux transformation rational solutions
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基于HHT和CSSD的多域融合自适应脑电特征提取方法 被引量:36
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作者 李明爱 崔燕 +1 位作者 杨金福 郝冬梅 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第12期2479-2486,共8页
为改善运动想象脑电信号特征提取的自适应性和实时性,提出一种基于希尔伯特-黄变换(HHT)与共空域子空间分解算法(CSSD)的特征提取方法(HCSSD).在对脑电信号进行预处理的基础上,定义一种相对距离准则优选脑电极组合;计算脑电的Hilbert瞬... 为改善运动想象脑电信号特征提取的自适应性和实时性,提出一种基于希尔伯特-黄变换(HHT)与共空域子空间分解算法(CSSD)的特征提取方法(HCSSD).在对脑电信号进行预处理的基础上,定义一种相对距离准则优选脑电极组合;计算脑电的Hilbert瞬时能量谱和边际能量谱,以获取脑电的时-频特征,并基于CSSD提取其空域特征,采用串行特征融合策略得到脑电的时-频-空特征;设计学习矢量量化神经网络分类器,实现脑电数据分类.在训练集与测试集间隔一周且减少导联数量的情况下,基于HCSSD对左手小指和舌头的运动想象ECoG脑电数据的平均识别率为92%.实验结果表明:HCSSD在增强特征提取方法的自适应性、改善实时性的同时,提高了脑电信号识别率,为便携式BCI系统在康复领域的应用创造了条件. 展开更多
关键词 脑机接口 运动想象 希尔伯特-黄变换 共空域子空间分解 特征融合 自适应 brain-computer interface (BCI) motor imagery (MI) hilbert-huang transform (HHT) common spatial sub-space decomposition (CSSD )
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UConvTrans:全局和局部信息交互的双分支心脏图像分割 被引量:4
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作者 李擎 皇甫玉彬 +3 位作者 李江昀 杨志方 陈鹏 王子涵 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第5期570-581,共12页
心脏核磁共振成像(MRI)具有噪声多、背景和目标区域相似度高、右心室形状不固定、呈月牙形或扁圆形等特点,虽然基于卷积神经网络的U型结构在医学图像分割中表现出色,但由于卷积本身的局部运算特性,提取全局信息特征能力有限,所以很难提... 心脏核磁共振成像(MRI)具有噪声多、背景和目标区域相似度高、右心室形状不固定、呈月牙形或扁圆形等特点,虽然基于卷积神经网络的U型结构在医学图像分割中表现出色,但由于卷积本身的局部运算特性,提取全局信息特征能力有限,所以很难提升在心脏MRI上的分割精度.针对上述问题,提出一种全局和局部信息交互的双分支网络模型(UConvTrans).首先,利用卷积分支和Transformer分支提取局部特征和建模全局上下文信息,能够保留细节信息并抑制心脏MRI中噪声和背景区域的干扰.其次,设计了融合卷积网络和Transformer结构的模块,该模块将二者提取的特征交互融合,增强了模型表达能力,改善了右心室的分割精度,而且避免了Transformer结构在大规模数据集上预训练,可以灵活调节网络结构.此外,UConvTrans能有效地平衡精度和效率,在MICCAI 2017 ACDC数据集上进行验证,该模型在模型参数量、计算量仅为U-Net的10%、8%的情况下,平均Dice系数比U-Net提高了1.13%.最终,在其官方测试集上实现了右心室92.42%、心肌91.64%、左心室95.06%的Dice系数,在心肌及左心室区域取得了到目前为止最好的结果. 展开更多
关键词 医学图像分割 心脏核磁共振图像 卷积神经网络 transformer模型 编码器-解码器
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THE SPACES OF CESRO ALMOST CONVERGENT SEQUENCES AND CORE THEOREMS
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作者 Kuddusi Kayaduman Mehmet Sengönül 《Acta Mathematica Scientia》 SCIE CSCD 2012年第6期2265-2278,共14页
As known, the method to obtain a sequence space by using convergence field of an infinite matrix is an old method in the theory of sequence spaces. However, the study of convergence field of an infinite matrix in the ... As known, the method to obtain a sequence space by using convergence field of an infinite matrix is an old method in the theory of sequence spaces. However, the study of convergence field of an infinite matrix in the space of almost convergent sequences is so new (see [15]). The purpose of this paper is to introduce the new spaces ^ ~f and fo consisting of all sequences whose Ceshro transforms of order one are in the spaces f and ^ ~ f0, respectively. Also, in this paper, we show that ^ ~f and ^ ~f0 are linearly isomorphic to the spaces f and f0, respectively. The β- and γ-duals of the spaces ^ ~f and 2% are computed. Furthermore, the classes (^ ~f: μ) and (μ : f) of infinite matrices are characterized for any given sequence space μ, and determined the necessary and sufficient conditions on a matrix A to satisfy Bc-core(Ax) K-core(x), K-core(Ax) Bg-core(x), Bc-core(Ax) Be-core(x), Bc-core(Ax) t-core(x) for all x ∈ t∞. 展开更多
关键词 almost convergence matrix domain of a sequence space β- and γ-duals andmatrix transformations core theorems ISOMORPHISM
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ALMOST CONVERGENCE AND DOUBLE SEQUENTIAL BAND MATRIX
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作者 Murat CANDAN 《Acta Mathematica Scientia》 SCIE CSCD 2014年第2期354-366,共13页
The class f of almost convergent sequences was introduced by G.G. Lorentz, using the idea of the Banach limits [A contribution to the theory of divergent sequences, Acta Math. 80(1948), 167-190]. Let fo(B) and f(... The class f of almost convergent sequences was introduced by G.G. Lorentz, using the idea of the Banach limits [A contribution to the theory of divergent sequences, Acta Math. 80(1948), 167-190]. Let fo(B) and f(B) be the domain of the double sequential band matrix B(r, s) in the sequence spaces f0 and f. In this article, the β- and γ-duals of the space f(B) are determined. Additionally, we give some inclusion theorems concerning with the spaces f0(B) and f(β). Moreover, the classes (f(B) : μ) and (μ: f(B)) of infinite matrices are characterized, and the characterizations of some other classes are also given as an application of those main results, where μ is an arbitrary sequence space. 展开更多
关键词 Almost convergence matrix domain of a sequence space generalized differencematrix β- and γ-duals and matrix transformations
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