融合MAML和对比学习的小样本加密流量分类模型

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作者 金彦亮 方洁 高塬 《上海大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期719-734,共16页

为了应对当前有标签加密流量数量有限的挑战,同时迅速适应新兴流量的分类任务,提出了一种融合模型无关元学习(model-agnostic meta-learning,MAML)和对比学习的小样本加密流量分类模型.具体来说,通过引入监督对比损失来改进MAML的内层优... 为了应对当前有标签加密流量数量有限的挑战,同时迅速适应新兴流量的分类任务,提出了一种融合模型无关元学习(model-agnostic meta-learning,MAML)和对比学习的小样本加密流量分类模型.具体来说,通过引入监督对比损失来改进MAML的内层优化,使得会话流经过特征编码网络生成的嵌入表示在标签空间更易区分,从而获得跨多个任务的通用的元知识.借助元知识,新任务适应阶段只需少量标记数据,即可在目标任务上快速学习并获得出色性能.在公有数据集ISCXVPN-NonVPN2016和一个私有数据集上的实验结果表明,所提方法超越了已有的小样本分类方法.在2way-10shot任务中,所提方法在公有数据集上达到97.46%的准确率和97.12%的F1分数;在私有数据集上达到95.19%的准确率和94.96%的F1分数.此外,所提出的模型能够缓解MAML难以应对的类间相似性和类内差异性问题.在公有数据集的5way-10shot任务中,所提出模型的准确率和F1分数相较于MAML分别提升了3.62%和3.70%. 展开更多

关键词 加密流量分类 小样本 maml 元学习 对比学习

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原发性肺黏液表皮样癌临床特征、MAML2基因重排和预后分析 被引量：1

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作者 白建荣 阎萌 +5 位作者 郭凌川 雷哲 刘卫硕 邹子归 李娇 郑玉双 《中国肺癌杂志》 北大核心 2025年第6期441-449,共9页

背景与目的原发性肺黏液表皮样癌(pulmonary mucoepidermoid carcinoma,PMEC)是起源于支气管黏液腺的罕见恶性肿瘤,占肺癌比例不足0.2%。其病理特征为黏液细胞、表皮样细胞及中间细胞混合构成,可分为低级别与高级别亚型,后者预后较差。... 背景与目的原发性肺黏液表皮样癌(pulmonary mucoepidermoid carcinoma,PMEC)是起源于支气管黏液腺的罕见恶性肿瘤,占肺癌比例不足0.2%。其病理特征为黏液细胞、表皮样细胞及中间细胞混合构成,可分为低级别与高级别亚型,后者预后较差。本研究旨在探讨PMEC的临床病理特征及预后影响因素。方法回顾性分析26例PMEC患者的临床资料、影像学表现、病理特征(含免疫组化及MAML2重排检测)及生存数据,结合文献进行总结。结果26例患者中男性14例、女性12例,平均年龄55.6岁。吸烟者8例(30.8%),有症状者19例(73.1%)。中央型肿块19例(73.1%),周围型7例(26.9%)。计算机断层扫描(computed tomography,CT)均表现为低-中等密度团块/结节。病理分型:低级别19例,高级别7例。免疫组化示CK7、P40、P63、CK5/6阳性,Ki-67指数2%-70%。MAML2重排检出率52.4%(11/21)。临床分期:Ⅰ期14例,Ⅱ期8例,Ⅲ期3例,Ⅳ期1例。治疗方式:根治手术13例,手术+辅助化疗11例,放化疗1例,保守治疗1例。中位随访57个月,6例(23.1%)死亡。预后分析显示:(1)高级别组生存率显著低于低级别组(P<0.05);(2)淋巴结转移、晚期分期、Ki-67>20%及高级别与总生存期缩短有关联(P<0.05);(3)淋巴结转移是独立不良预后因素(HR=12.73,95%CI:1.22-132.96)。结论PMEC具有独特的临床病理特征,约半数存在MAML2重排。淋巴结转移、晚期分期、高Ki-67指数及高级别是预后不良的影响因素,其中淋巴结转移为独立危险因素。 展开更多

关键词 肺黏液表皮样癌 分级 预后 maml2基因重排

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原发肺黏液表皮样癌活检、冷冻与常规病理特征的对比分析及MAML2基因重排的意义 被引量：4

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作者 秦积龙 魏建国 +4 位作者 刘海平 姚小飞 林晓东 范蕾 何萍 《临床与实验病理学杂志》 CAS CSCD 北大核心 2022年第10期1181-1186,共6页

目的探讨原发肺黏液表皮样癌(pulmonary mucoepidermoid carcinoma,PMEC)活检、冷冻与常规病理特征及MAML2基因重排的意义。方法回顾性分析51例PMEC的活检、冷冻与常规切片的病理特征,采用FISH检测MAML2基因重排情况。结果男性38例,女... 目的探讨原发肺黏液表皮样癌(pulmonary mucoepidermoid carcinoma,PMEC)活检、冷冻与常规病理特征及MAML2基因重排的意义。方法回顾性分析51例PMEC的活检、冷冻与常规切片的病理特征,采用FISH检测MAML2基因重排情况。结果男性38例,女性13例,男女比为2.9∶1,年龄范围8~81岁,中位年龄50岁。肿瘤最大径0.7~8.0 cm,平均3.2 cm。病理学分级:低级别26例,高级别25例。28例行活检,21例诊断为PMEC,7例诊断为其它类型的肿瘤。23例行术中冷冻病理检查,8例诊断为PMEC,15例诊断为其它类型肺恶性肿瘤。常规石蜡切片中40例(40/51,78.4%)镜下见肿瘤间质出现淋巴浆细胞浸润,形成肿瘤相关淋巴增生(tumour associated lymphoid proliferation,TALP)。MAML2基因重排总检出率为68.6%(35/51),其中低级别组检出率为84.6%(22/26),高级别组检出率为52%(13/25)。MAML2基因重排与低级别、临床分期早(Ⅰ~Ⅱ期)及有无淋巴结转移相关(P<0.05)。单因素分析显示,临床分期、病理学分级、MAML2基因重排、治疗方案均与患者总生存期延长显著相关(P<0.05)。结论TALP对PMEC的诊断具有重要提示作用,患者预后好的因素包括临床分期早、病理学分级为低级别、MAML2基因重排阳性及手术+辅助治疗/全身治疗。 展开更多

关键词 肺肿瘤 黏液表皮样癌 活检诊断 冷冻诊断 maml2基因重排

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融合MAML和CBAM的安卓恶意应用家族分类模型 被引量：3

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作者 苏庆 林佳锐 +1 位作者 黄海滨 黄剑锋 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2023年第2期271-279,共9页

为满足对新兴安卓恶意应用家族的快速检测需求,提出一种融合MAML(model-agnostic meta-learning)和CBAM(convolutional block attention module)的安卓恶意应用家族分类模型MAML-CAS。将安卓恶意应用样本集中的DEX文件可视化为灰度图,... 为满足对新兴安卓恶意应用家族的快速检测需求,提出一种融合MAML(model-agnostic meta-learning)和CBAM(convolutional block attention module)的安卓恶意应用家族分类模型MAML-CAS。将安卓恶意应用样本集中的DEX文件可视化为灰度图,并构建任务集;融合混合域注意力机制CBAM,设计两个具有同等结构的卷积神经网络,分别作为基学习器和元学习器,这两个学习器在自动提取任务集中样本特征的同时,可从通道和空间两个维度来增强关键特征表达;利用元学习方法MAML对两个学习器进行训练,其中基学习器完成特定恶意家族分类任务的属性学习,元学习器则学习不同任务的共性;在两个学习器训练完成后,MAML-CAS将获得初始化参数,在面对新的安卓恶意应用家族分类任务时,不需要重新训练,只需要少量样本就可以快速迭代;利用训练完成的基学习器提取安卓恶意应用家族特征,并利用SVM进行恶意家族分类。实验结果表明,MAML-CAS模型对新兴小样本安卓恶意应用家族具有良好的检测效果,检测速度较快,并具有较好的稳定性。 展开更多

关键词 安卓恶意应用家族分类 maml CBAM 卷积神经网络 支持向量机

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融合MAML与BiLSTM的微博负面情感多分类方法 被引量：6

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作者 徐超 叶宁 +1 位作者 徐康 王汝传 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2022年第5期179-185,共7页

随着社交网络的不断发展,微博成为人们日常生活中分享观点和感情的重要平台,分析用户的情感倾向可以有效地应用于舆情控制、民意调查、商品推荐等工作。传统的深度学习算法在面对新的工作任务时,往往需要大量数据重新训练才能得到较好... 随着社交网络的不断发展,微博成为人们日常生活中分享观点和感情的重要平台,分析用户的情感倾向可以有效地应用于舆情控制、民意调查、商品推荐等工作。传统的深度学习算法在面对新的工作任务时,往往需要大量数据重新训练才能得到较好准确率。针对这一情况,提出了一种基于MAML(model-agnostic meta-learning)与BiLSTM(双向长短时记忆网络)的微博负面情感多分类方法。对微博文本进行词向量化表示,构建MAML与BiLSTM结合的模型,其中BiLSTM实现对微博负面情感的分类,通过随机梯度下降更新参数;MAML中的元学习器则通过计算多次训练的损失总和,进行第二次梯度下降,更新元学习器参数。通过更新后得到的元学习器可以在面对新的微博负面情感分类任务时快速迭代。实验结果表明:相较于目前流行的模型,在微博负面情感数据集上,准确率、召回率和F1值分别提高了1.68个百分点、2.86个百分点和2.27个百分点。 展开更多

关键词 双向长短时记忆网络(BiLSTM) maml 微博 情感分析

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DL-MAML:一种新的蝴蝶物种自动识别模型 被引量：4

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作者 赵戈伟 许升全 谢娟英 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2024年第3期674-684,共11页

蝴蝶种类成千上万,每种蝴蝶都与一定植物密切相关,研究蝴蝶种类自动识别有重要意义.野外环境下的蝴蝶物种识别研究受制于现有数据集蝴蝶种类较少,每类样本(图像)数量较少,使基于机器学习的蝴蝶种类识别面临泛化推广难的挑战.另外,野外... 蝴蝶种类成千上万,每种蝴蝶都与一定植物密切相关,研究蝴蝶种类自动识别有重要意义.野外环境下的蝴蝶物种识别研究受制于现有数据集蝴蝶种类较少,每类样本(图像)数量较少,使基于机器学习的蝴蝶种类识别面临泛化推广难的挑战.另外,野外环境下的蝴蝶翅膀遮挡使分类特征学习面临挑战.因此,提出基于元学习的蝴蝶物种自动识别新模型DL-MAML(deep learning advanced model-agnostic meta-learning),实现野外环境下的任意蝴蝶种类识别.首先,DL-MAML模型采用L2正则改进经典元学习算法MAML(model-agnostic meta-learning)的目标函数和模型参数更新方法,并对MAML增加了2层特征学习模块,避免模型陷入过拟合风险,解决现有野外环境下蝴蝶物种识别面临的泛化推广困难;其次,采用ResNet34深度学习模型提取蝴蝶分类特征,对图像进行表征预处理,作为DL-MAML模型元学习模块的输入,克服其特征提取不足的缺陷,以及野外环境下蝴蝶翅膀遮挡带来的分类特征学习困难.大量消融实验以及与同类模型的实验比较表明,DL-MAML算法学习获得的初始模型参数对蝴蝶新类识别具有很好的效果,优于MAML和其他同类模型,对野外环境下的蝴蝶种类识别很有效,使利用现有野外环境下的蝴蝶数据集构造通用且完全的蝴蝶物种识别系统成为可能. 展开更多

关键词 蝴蝶分类 深度学习 特征提取 元学习 maml算法

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原发性涎腺黏液表皮样癌临床病理特征及MAML2基因重排的意义 被引量：8

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作者 吴铃 王方平 +3 位作者 张敏 夏红珍 吴景 何杰 《临床与实验病理学杂志》 CAS CSCD 北大核心 2021年第5期546-550,共5页

目的探讨原发性涎腺黏液表皮样癌(mucoepidermoid carcinoma,MEC)中MAML2基因重排与临床病理特征的相关性。方法采用荧光原位杂交(fluorescence in situ hybridization,FISH)检测28例原发性涎腺MEC中MAML2基因重排;应用免疫组化EnVisio... 目的探讨原发性涎腺黏液表皮样癌(mucoepidermoid carcinoma,MEC)中MAML2基因重排与临床病理特征的相关性。方法采用荧光原位杂交(fluorescence in situ hybridization,FISH)检测28例原发性涎腺MEC中MAML2基因重排;应用免疫组化EnVision两步法检测CK7、p63、CK5/6、S-100、CD117的表达,并进行诊断及鉴别诊断。结果28例MEC中有17例(14例低级别、3例中级别)MAML2基因重排,检出率为60.7%(17/28),其中包含Warthin瘤样变异型和透明细胞变异型。MAML2基因重排与肿瘤部位、病理分级密切相关,发生在腮腺、低级别的MEC中MAML2基因重排发生率显著增高(P<0.05),MAML2基因重排与患者年龄、性别、肿瘤最大径、淋巴结有无转移、临床分期无相关性(P>0.05)。结论MAML2基因重排与肿瘤发生部位、病理分级密切相关,MAML2基因重排阳性可以辅助诊断变异型MEC。 展开更多

关键词 涎腺肿瘤 黏液表皮样癌 maml2基因重排 免疫组织化学 荧光原位杂交

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MAML2重排阴性腮腺Warthin瘤样黏液表皮样癌1例并文献复习

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作者 宋汉香 文双雪 郭乔楠 《临床与实验病理学杂志》 CAS 北大核心 2024年第4期433-435,共3页

目的探讨原发于腮腺MAML2重排阴性的Warthin瘤样黏液表皮样癌(Warthin-like mucoepidermoid carcinoma,WT-MEC)的临床病理特征、诊断和鉴别诊断。方法收集1例原发于腮腺的WT-MEC临床资料,采用免疫组化EnVision两步法染色和FISH检测,分... 目的探讨原发于腮腺MAML2重排阴性的Warthin瘤样黏液表皮样癌(Warthin-like mucoepidermoid carcinoma,WT-MEC)的临床病理特征、诊断和鉴别诊断。方法收集1例原发于腮腺的WT-MEC临床资料,采用免疫组化EnVision两步法染色和FISH检测,分析其临床病理特征和预后的关系,并复习相关文献。结果眼观:肿瘤呈实性,多小叶状,边界大部分清楚,切面灰白、灰黄色,局部呈蜂窝状伴点灶性出血。镜检:大量呈多层排列的嗜酸性上皮、部分透明细胞样上皮,丰富的非肿瘤性淋巴细胞间质,可见淋巴滤泡。嗜酸性上皮细胞呈圆形或卵圆形、泡状核和嗜酸性胞质,核仁清楚,上皮内可见异型黏液细胞,还可见灶性分布的中间细胞和表皮样细胞。免疫表型:上皮细胞CK35βH11阳性、CD117部分阳性,表皮样细胞和中间细胞CK5/6、p63局灶阳性,S-100阴性,AB染色黏液呈阳性,Ki67增殖指数<5%。FISH检测:MAML2重排阴性。结论MAML2基因易位是诊断WT-MEC的金标准,当MAML2重排阴性不能除外时,需根据组织病理学特征和免疫组化综合分析。 展开更多

关键词 唾液腺肿瘤 Warthin瘤样黏液表皮样癌 maml2重排阴性 临床病理特征 诊断 鉴别诊断

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基于深度元学习的工控系统异常检测方法

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作者 李新春 谭新欢 +1 位作者 李琳 许驰 《计算机科学与探索》 北大核心 2025年第8期2251-2260,共10页

工控系统在不断网络化的过程中,正面临着层出不穷的新型网络攻击,导致传统异常检测方法因样本数量有限、泛化能力不足而造成检测精度低的问题。为此,采用模型无关的元学习(MAML)架构,提出基于卷积神经网络的深度元学习(D-MAML)异常检测... 工控系统在不断网络化的过程中,正面临着层出不穷的新型网络攻击,导致传统异常检测方法因样本数量有限、泛化能力不足而造成检测精度低的问题。为此,采用模型无关的元学习(MAML)架构,提出基于卷积神经网络的深度元学习(D-MAML)异常检测方法。构建D-MAML的内、外双循环异常检测架构。其中,内循环提取样本特征,外循环动态更新参数,以提高模型泛化能力,满足少样本检测需求。设计元模块增强的卷积神经网络,并基于梯度下降法更新内循环模型参数,提高特征提取能力。提出基于多步损失函数的外循环模型参数更新算法,提高算法稳定性。采用余弦退火算法动态更新外循环学习率,解决算法泛化能力不足问题。基于三个公开的数据集对DMAML进行了5分类实验验证。结果表明,D-MAML的单样本最佳准确率为67.17%,多样本最佳准确率可进一步提升到92.84%。 展开更多

关键词 工控系统 异常检测 少样本 模型无关的元学习(maml)

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Warthin瘤样黏液表皮样癌8例临床病理学及分子遗传学特征

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作者 张延平 刘恩杰 +3 位作者 李烨 吕新全 李晟磊 李文才 《临床与实验病理学杂志》 北大核心 2025年第8期1039-1044,共6页

目的探讨Warthin瘤样黏液表皮样癌(Warthin-like mucoepidermoid carcinoma,WLMEC)的临床病理学及分子遗传学特征。方法收集8例WLMEC临床病理资料,行HE染色、免疫组化及FISH检测,观察其组织学形态、免疫表型及分子遗传学特征并进行随访... 目的探讨Warthin瘤样黏液表皮样癌(Warthin-like mucoepidermoid carcinoma,WLMEC)的临床病理学及分子遗传学特征。方法收集8例WLMEC临床病理资料,行HE染色、免疫组化及FISH检测,观察其组织学形态、免疫表型及分子遗传学特征并进行随访。结果8例WLMEC中,3例男性,5例女性,年龄28~65岁,中位年龄47岁,均发生在腮腺。镜下8例均界限清楚,表现为多囊性结构,囊腔内除均质红染物外还可见蓝染的黏液样物。上皮排列方式多样,呈单层、双层或多层,细胞形态温和,核圆形或卵圆形,胞质较Warthin瘤嗜酸性明显减弱,核分裂象罕见。8例均可见明显的淋巴样间质,伴多量浆细胞浸润,尤其是紧邻上皮的区域。肿瘤细胞表达CK(AE1/AE3)、CK5/6、p63及CK7,上皮排列杂乱,与Warthin瘤中典型的双层结构不同。Ki67增殖指数1%~5%。8例MAML2基因断裂检测均为阳性。手术切除后随访1~54个月均未见复发。结论WLMEC是一种罕见的低度恶性的唾液腺源性肿瘤,与Warthin瘤相比,患者更为年轻,女性相对较多,上皮细胞不具备典型的规则的双层强嗜酸性特征,以及上皮下多量浆细胞的出现是重要的诊断线索,对可疑病例进行MAML2基因检测有助于该病的正确诊断。 展开更多

关键词 Warthin瘤样黏液表皮样癌 腺淋巴瘤 maml2

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基于元学习的数控车床切削能耗预测研究

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作者 赵华通 王宇钢 +1 位作者 陆宗浩 王涛 《机床与液压》 北大核心 2025年第10期23-29,共7页

针对样本不足导致数据驱动能耗模型预测精度低、泛化性差的问题,提出一种基于元学习的数控车削能耗预测方法。根据元学习训练策略设计试验方案,采集能耗数据,生成能耗训练元任务。然后针对已知工况元任务,通过模型无关元学习(MAML)算法... 针对样本不足导致数据驱动能耗模型预测精度低、泛化性差的问题,提出一种基于元学习的数控车削能耗预测方法。根据元学习训练策略设计试验方案,采集能耗数据,生成能耗训练元任务。然后针对已知工况元任务,通过模型无关元学习(MAML)算法对基于BP神经网络的基模型进行参数寻优;通过添加损失权重梯度函数,对元任务进行梯度归一化处理,最终构建了基于改进的MAML-BP车削能耗预测模型。结果表明:改进的MAML-BP模型在多工况下的车削加工能耗预测中能够获得较高的预测准确度和良好的泛化性。 展开更多

关键词 车削 能耗预测 元学习 BP神经网络 maml算法

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原发性肺黏液表皮样癌23例临床病理分析

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作者 权秋颖 郭凌川 +2 位作者 何晓顺 庞培 杨倩倩 《中国肿瘤临床》 北大核心 2025年第9期454-459,共6页

目的:原发性肺黏液表皮样癌(pulmonary mucoepidermoid carcinoma,PMEC)是一种罕见的肺部恶性肿瘤,占所有原发肺肿瘤的0.1%~0.2%,PMEC临床症状及流行病学特征既不特异也不典型,诊断尚存在一定困难。方法:收集2012年11月至2023年12月苏... 目的:原发性肺黏液表皮样癌(pulmonary mucoepidermoid carcinoma,PMEC)是一种罕见的肺部恶性肿瘤,占所有原发肺肿瘤的0.1%~0.2%,PMEC临床症状及流行病学特征既不特异也不典型,诊断尚存在一定困难。方法:收集2012年11月至2023年12月苏州大学附属第一医院的23例PMEC标本,所有病例标本均经病理科系统评估,结合组织形态学特征、免疫组织化学检测(immunohistochemistry,IHC)、荧光原位杂交技术(fluorescence in situ hybridization,FISH)及过碘酸雪夫染色(periodic acid-Schiff stain,PAS)等综合分析,获得明确病理诊断。结果:肿瘤由黏液分泌细胞(以下称黏液细胞)、中间型细胞和表皮样细胞3种细胞以不同比例混合组成。免疫表型:瘤细胞CK7主要表达于黏液细胞,CK5/6、p40、p63表达于表皮样细胞及中间型细胞;Ki-67增殖指数5%~60%,TTF-1、Napsin A均阴性,23例行PD-L1(克隆号22C3)检测,5例阳性,肿瘤比例评分(tumor proportion score,TPS)区间为3%~20%;11例行ALK(克隆号D5F3)检测均阴性;2例行c-Met免疫组织化学检测,均为弱阳性表达(+);Mastermind样转录共激活因子2(mastermind-like transcriptional coactivator 2, MAML2)基因重排阳性率为34.8%(8/23);黏液细胞PAS染色阳性。Kaplan-Meier生存分析表明,存在淋巴结转移、远处转移、TNM高分期(Ⅲ+Ⅳ期)、低分化以及MAML2阴性的患者预后显著不良。单因素分析结果显示,组织学低分化、淋巴结转移、远处转移及TNM高分期是影响预后的主要危险因素;进一步的多因素分析证实,组织学低分化和远处转移是导致患者预后不良的独立危险因素。结论:PMEC是一种侵袭性肿瘤,发病率低,其临床表现缺乏特异性,易导致误诊,在临床诊断过程中需保持高度警惕,并做好鉴别诊断。 展开更多

关键词 肺肿瘤 黏液表皮样癌 临床病理特征 maml2基因重排

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元学习混合模型预测中国生猪价格方法研究

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作者 季伟 刘贵锁 +2 位作者 刘岩石 张宇 王浩森 《智慧农业导刊》 2025年第13期1-5,共5页

精准预测生猪价格波动对维持市场供需平衡、优化生产决策及保障产业链稳定运行具有重要意义。针对传统预测方法在小样本场景下泛化能力不足的缺陷,该文构建基于季节性趋势分解(Seasonal-Trend Decomposition using LOESS,STL)与模型无... 精准预测生猪价格波动对维持市场供需平衡、优化生产决策及保障产业链稳定运行具有重要意义。针对传统预测方法在小样本场景下泛化能力不足的缺陷,该文构建基于季节性趋势分解(Seasonal-Trend Decomposition using LOESS,STL)与模型无关元学习(Model-Agnostic Meta-Learning,MAML)的混合预测框架。具体而言,首先通过STL分解将生猪价格时序数据解耦为趋势项、季节项和残差项3个分量,有效增强特征可解释性并抑制噪声干扰;进而设计双阶段元学习机制——在基础训练阶段,采用长短期记忆网络(Long Short-Tern Memory,LSTM)和门控循环单元(Gated Recurrent Unit,GRU)网络架构在生猪和猪肉价格上进行多任务预训练,学习跨品种价格波动的共享特征表示;在快速适应阶段,通过MAML的内循环参数微调与外循环元参数更新的协同优化,实现模型在小样本目标场景的快速迁移。实证结果表明,该方法在均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)指标上较基准模型提升效果显著,为农业经济预警系统的构建提供可解释、可迁移的决策分析工具。 展开更多

关键词 生猪价格预测 元学习 maml STL LSTM

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双表型鼻腔鼻窦肉瘤5例临床病理分析

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作者 魏洁 范林妮 +3 位作者 权琳路 王映梅 徐超 杨丽 《临床与实验病理学杂志》 北大核心 2025年第10期1379-1382,共4页

目的探讨双表型鼻腔鼻窦肉瘤(biphenotypic sinonasal sarcoma,BSNS)的临床病理学特征。方法回顾性分析5例BSNS的临床及影像学资料,行HE和免疫组化染色,FISH技术检测基因断裂情况,并进行预后分析。结果5例BSNS中3例女性,2例男性,中位年... 目的探讨双表型鼻腔鼻窦肉瘤(biphenotypic sinonasal sarcoma,BSNS)的临床病理学特征。方法回顾性分析5例BSNS的临床及影像学资料,行HE和免疫组化染色,FISH技术检测基因断裂情况,并进行预后分析。结果5例BSNS中3例女性,2例男性,中位年龄50岁,临床表现主要为鼻腔阻塞。镜下见肿瘤境界不清,梭形肿瘤细胞常呈长束状或交错束状排列,密集程度不等,可见血管外皮瘤样结构;被覆黏膜上皮呈内翻性乳头状、腺样增生下陷入肿瘤内(2例)。瘤细胞形态相对一致,核分裂象罕见。免疫表型:5例S-100和SMA均呈多灶弱阳性。FISH检测示3例PAX3断裂基因阳性,2例MAML3断裂基因阳性。随访时间3~153个月,4例未见肿瘤复发及转移,1例失访。结论BSNS是一种具有神经及肌源性双向分化的低度恶性肉瘤,FISH检测PAX3和MAML3基因断裂可与其他肿瘤鉴别。 展开更多

关键词 鼻腔鼻窦肉瘤 双表型 PAX3 maml3 免疫组织化学 FISH

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Warthin瘤样黏液表皮样癌与Warthin瘤伴鳞状与黏液上皮化生的临床病理学观察 被引量：2

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作者 鄢丽敏 董郁红 +1 位作者 张志勇 姜海仙 《临床与实验病理学杂志》 CAS 北大核心 2023年第10期1259-1261,共3页

目的探讨Warthin瘤样黏液表皮样癌和Warthin瘤伴鳞状与黏液上皮化生的病理学特征、诊断及鉴别诊断。方法收集1例Warthin瘤样黏液表皮样癌和1例Warthin瘤伴鳞状与黏液上皮化生病例,行免疫组化和MAML2基因检测,分析其临床病理学特征并复... 目的探讨Warthin瘤样黏液表皮样癌和Warthin瘤伴鳞状与黏液上皮化生的病理学特征、诊断及鉴别诊断。方法收集1例Warthin瘤样黏液表皮样癌和1例Warthin瘤伴鳞状与黏液上皮化生病例,行免疫组化和MAML2基因检测,分析其临床病理学特征并复习相关文献。结果Warthin瘤样黏液表皮样癌镜下观察囊内衬覆鳞状上皮和黏液柱状上皮,未发现Warthin瘤特征性的上皮细胞,伴MAML2基因重排;Warthin瘤伴鳞状与黏液上皮化生镜下可见Warthin瘤特征性的嗜酸性双层上皮,多灶衬覆鳞状上皮和黏液柱状上皮,未检测到MAML2基因重排。结论Warthin瘤样黏液表皮样癌和Warthin瘤伴鳞状与黏液上皮化生组织学形态虽相似,但两者肿瘤性质、治疗、预后截然不同,鉴别诊断尤为重要。 展开更多

关键词 Warthin瘤样黏液表皮样癌 Warthin瘤伴鳞状与黏液上皮化生 免疫组织化学 maml2基因

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基于FFT滑动平均极大似然法的正弦信号频率估计 被引量：18

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作者 黄玉春 黄载禄 +1 位作者 黄本雄 徐书华 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第4期831-835,共5页

该文基于正弦信号采样序列的FFT频谱,利用谱图上多条显著谱线与峰值谱线实部之间的关系,推导建立了一用于信号频率估计的滑动平均模型,基于此模型得出的极大似然频率估计器结合传统的Quinn方法后得到一种新的基于FFT谱滑动平均极大似然... 该文基于正弦信号采样序列的FFT频谱,利用谱图上多条显著谱线与峰值谱线实部之间的关系,推导建立了一用于信号频率估计的滑动平均模型,基于此模型得出的极大似然频率估计器结合传统的Quinn方法后得到一种新的基于FFT谱滑动平均极大似然估计算法。仿真实验表明该算法精确有效,估计性能优于Rife,Quinn法,十分接近CRLB下限,计算量不大且信噪比门限要求可降至-9dB左右。 展开更多

关键词 频率估计 FFT 滑动平均极大似然估计

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唾液腺Warthin瘤样黏液表皮样癌3例临床病理分析 被引量：7

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作者 颜晓晓 欧阳小娟 +5 位作者 齐兴峰 谢飞来 郑智勇 余英豪 曲利娟 叶显宗 《临床与实验病理学杂志》 CAS CSCD 北大核心 2022年第3期318-322,共5页

目的探讨唾液腺Warthin瘤样黏液表皮样癌(Warthin-like mucoepidermoid carcinoma,WT-MEC)的临床病理特点、诊断与鉴别诊断。方法收集3例WT-MEC的临床资料,行HE、免疫组化、PAS/D-PAS染色,应用FISH断裂探针检测MAML2(11q21)基因重排,并... 目的探讨唾液腺Warthin瘤样黏液表皮样癌(Warthin-like mucoepidermoid carcinoma,WT-MEC)的临床病理特点、诊断与鉴别诊断。方法收集3例WT-MEC的临床资料,行HE、免疫组化、PAS/D-PAS染色,应用FISH断裂探针检测MAML2(11q21)基因重排,并复习相关文献。结果镜检:肿瘤细胞呈囊状、乳头状或实性结节分布,周围淋巴细胞浸润,局部伴淋巴滤泡结构形成,间质可见嗜酸性粒细胞;部分囊腔衬覆双层扁平上皮,部分区域上皮增生为多层或实性结节;瘤细胞由中间细胞、黏液细胞和表皮样细胞组成,呈圆形或椭圆形,泡状核,核分裂象不易见,无坏死。免疫表型:肿瘤细胞EMA、p63、CK5/6及CAM5.2均呈阳性;特殊染色:PAS/D-PAS染色呈阳性。FISH检测:3例肿瘤均检出MAML2基因易位。结论WT-MEC的组织学形态易与Warthin瘤发生的鳞状上皮化生和(或)黏液腺化生等病变混淆,细致的形态学观察和MAML2基因易位检测有助于作出正确诊断。 展开更多

关键词 唾液腺肿瘤 WARTHIN瘤 黏液表皮样癌 maml2基因 FISH

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融合语义路径与语言模型的元学习知识推理框架 被引量：4

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作者 段立 封皓君 +2 位作者 张碧莹 刘江舟 刘海潮 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第12期4376-4383,共8页

针对传统推理方法无法兼顾计算能力与可解释性,同时在小样本场景下难以实现知识的快速学习等问题,该文设计一款融合语义路径与双向Transformer编码(BERT)的模型无关元学习(MAML)推理框架,该框架由基训练和元训练两个阶段构成。基训练阶... 针对传统推理方法无法兼顾计算能力与可解释性,同时在小样本场景下难以实现知识的快速学习等问题,该文设计一款融合语义路径与双向Transformer编码(BERT)的模型无关元学习(MAML)推理框架,该框架由基训练和元训练两个阶段构成。基训练阶段,将图谱推理实例用语义路径表示,并代入BERT模型微调计算链接概率,离线保存推理经验;元训练阶段,该框架基于多种关系的基训练过程获得梯度元信息,实现初始权值优化,完成小样本下知识的快速学习。实验表明,基训练推理框架在链接预测与事实预测任务中多项指标高于平均水平,同时元学习框架可以实现部分小样本推理问题的快速收敛。 展开更多

关键词 知识推理 语义路径 双向Transformer编码表示 模型无关元学习

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基于模型无关优化策略的风电短时回归预测框架设计

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作者 丁琦 邱才明 +1 位作者 杨浩森 童厚杰 《现代电力》 北大核心 2022年第3期253-261,I0001,共10页

目前,风电出力预测面临跨环境、跨传感器设备的多任务挑战,往往需要对不同的预测目标各自独立地展开针对性训练。鉴于此,首先提出了一种基于模型无关元学习策略(model-agnostic meta-learning,MAML)的短期预测方法,并基于该方法能够实... 目前,风电出力预测面临跨环境、跨传感器设备的多任务挑战,往往需要对不同的预测目标各自独立地展开针对性训练。鉴于此,首先提出了一种基于模型无关元学习策略(model-agnostic meta-learning,MAML)的短期预测方法,并基于该方法能够实现对新任务样本快速适应的能力设计了新型回归训练框架。然后结合卷积神经网络–长短期记忆网络、有注意力机制的Seq2Seq、有自注意力机制的Transformer、Synthesizer等时序深度网络模型,将该框架应用于风力发电预测场景。实验结果表明相比常规的预训练–微调的深度网络训练方法,所提出的方法在GEFCom2012数据集上对各算例实现了均方根误差和均方误差等指标的提高,同时各模型在短时风电出力为案例的预测任务上的泛化性能获得了一定提升。该训练框架可便捷地将主流深度学习模型和数据集转换为适应MAML策略的匹配模式。 展开更多

关键词 智能电网 深度学习 短时电力数据预测 模型无关优化(maml)策略

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基于AI的信道估计的泛化性能提升方法

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作者 孙布勒 杨昂 +1 位作者 孙鹏 姜大洁 《无线电通信技术》 2022年第4期652-657,共6页

人工智能(Artificial Intelligence,AI)技术在未来无线通信中将发挥重要作用,其中信道估计是一个典型的AI与无线通信的结合点。基于AI的信道估计技术可以显著提高估计性能,尤其是针对低信噪比和非线性信道的估计问题。然而,基于AI的方... 人工智能(Artificial Intelligence,AI)技术在未来无线通信中将发挥重要作用,其中信道估计是一个典型的AI与无线通信的结合点。基于AI的信道估计技术可以显著提高估计性能,尤其是针对低信噪比和非线性信道的估计问题。然而,基于AI的方案具有泛化能力不足的通病,尤其是在信道估计这种变化频繁、标签难获得的场景。针对泛化问题,提出了结合迁移学习、联合训练和模型无关的元学习(Model-Agnostic Meta-Learning,MAML)的基于AI的信道估计方案,并以信道场景变换为例验证了上述三种方案的泛化以及迁移性能。结果表明,相比于不做任何处理,三种方案均可以提高信道估计的泛化性能,且随着微调次数的增加,性能增益也会变大。其中,基于MAML的方案以最少的微调次数实现了最高的信道估计精度,是一种非常有潜力的训练方案。 展开更多

关键词 泛化 无线通信 迁移学习 联合训练 maml 微调

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