针对海量废弃家电回收图像数据在回收技术中难以有效利用的问题,提出了一种基于ResNet和多尺度卷积的废弃家电回收图像分类模型(Multi-scale and Efficient ResNet,ME-ResNet)。首先,基于残差结构设计了多尺度卷积模块以提升不同尺度特...针对海量废弃家电回收图像数据在回收技术中难以有效利用的问题,提出了一种基于ResNet和多尺度卷积的废弃家电回收图像分类模型(Multi-scale and Efficient ResNet,ME-ResNet)。首先,基于残差结构设计了多尺度卷积模块以提升不同尺度特征信息提取能力,在此基础上基于ResNet设计了针对废弃家电回收图像分类问题的ME-ResNet模型;其次,通过用深度可分离卷积替换多尺度卷积中的部分卷积层,实现ME-ResNet模型轻量化;最后,通过与其他卷积神经网络的对比实验,对ME-ResNet及其轻量化模型的性能进行了验证。研究结果表明:相较于经典的卷积神经网络ResNet34,ME-ResNet及其轻量化模型均能有效提升识别准确度,针对构建的数据集,其最优准确率分别提升了1.2%和0.3%,宏精确率分别提升了1.7%和0.9%,宏召回率分别提升了1.3%和0.2%,宏F1分数分别提升了1.5%和0.5%。展开更多
生成式人工智能(AIGC)的快速崛起,掀起“人工智能+”赋能各行各业的浪潮,对会计领域的研究提供了新思路。由于财会行业要求高精确性与可解释性,而大语言模型存在着模型幻觉与决策黑箱,使得大模型应用于财会领域仍存在较大阻碍,构建财会...生成式人工智能(AIGC)的快速崛起,掀起“人工智能+”赋能各行各业的浪潮,对会计领域的研究提供了新思路。由于财会行业要求高精确性与可解释性,而大语言模型存在着模型幻觉与决策黑箱,使得大模型应用于财会领域仍存在较大阻碍,构建财会知识图谱成为弥补大语言模型不足的有力工具。基于此,文章调用GPT-4o mini API,利用提示词工程(Prompt)与智能体(Agent)思路方法进行自动化知识抽取,构建中国会计准则知识图谱,从模式层提取财会实体与实体间复杂的勾稽关系,为大模型优化微调提供数据层支持。图谱构建结果表明,GPT-4o mini能够成功从大量财务数据中提取丰富的知识五元组,并基于此构建财会知识图谱。最终,通过Neo4j技术实现知识图谱的可视化和查询功能。本研究证明大语言模型构建财会知识图谱具备可行性,能够显著提高知识图谱构建效率,为知识图谱的优化构建提供新思路,也为未来知识图谱融入大模型、优化模型性能提供基底数据支撑。展开更多
文摘针对海量废弃家电回收图像数据在回收技术中难以有效利用的问题,提出了一种基于ResNet和多尺度卷积的废弃家电回收图像分类模型(Multi-scale and Efficient ResNet,ME-ResNet)。首先,基于残差结构设计了多尺度卷积模块以提升不同尺度特征信息提取能力,在此基础上基于ResNet设计了针对废弃家电回收图像分类问题的ME-ResNet模型;其次,通过用深度可分离卷积替换多尺度卷积中的部分卷积层,实现ME-ResNet模型轻量化;最后,通过与其他卷积神经网络的对比实验,对ME-ResNet及其轻量化模型的性能进行了验证。研究结果表明:相较于经典的卷积神经网络ResNet34,ME-ResNet及其轻量化模型均能有效提升识别准确度,针对构建的数据集,其最优准确率分别提升了1.2%和0.3%,宏精确率分别提升了1.7%和0.9%,宏召回率分别提升了1.3%和0.2%,宏F1分数分别提升了1.5%和0.5%。
文摘生成式人工智能(AIGC)的快速崛起,掀起“人工智能+”赋能各行各业的浪潮,对会计领域的研究提供了新思路。由于财会行业要求高精确性与可解释性,而大语言模型存在着模型幻觉与决策黑箱,使得大模型应用于财会领域仍存在较大阻碍,构建财会知识图谱成为弥补大语言模型不足的有力工具。基于此,文章调用GPT-4o mini API,利用提示词工程(Prompt)与智能体(Agent)思路方法进行自动化知识抽取,构建中国会计准则知识图谱,从模式层提取财会实体与实体间复杂的勾稽关系,为大模型优化微调提供数据层支持。图谱构建结果表明,GPT-4o mini能够成功从大量财务数据中提取丰富的知识五元组,并基于此构建财会知识图谱。最终,通过Neo4j技术实现知识图谱的可视化和查询功能。本研究证明大语言模型构建财会知识图谱具备可行性,能够显著提高知识图谱构建效率,为知识图谱的优化构建提供新思路,也为未来知识图谱融入大模型、优化模型性能提供基底数据支撑。
