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面向中文科学数据集的句子级语义匹配模型
1
作者 刘建平 初新涛 +3 位作者 王健 顾勋勋 王萌 王影菲 《郑州大学学报（工学版）》 CAS 北大核心 2024年第6期56-64,共9页
针对现有以词为粒度的语义匹配模型难以理解句子级科学数据集元数据的问题,提出了一个面向中文科学数据集的句子级语义匹配(CSDSM)模型。该模型使用CSL数据集对SimCSE和CoSENT进行训练生成CoSENT预训练模型。基于CoSENT模型,引入多头自... 针对现有以词为粒度的语义匹配模型难以理解句子级科学数据集元数据的问题,提出了一个面向中文科学数据集的句子级语义匹配(CSDSM)模型。该模型使用CSL数据集对SimCSE和CoSENT进行训练生成CoSENT预训练模型。基于CoSENT模型,引入多头自注意力机制进行特征提取,通过余弦相似度与KNN分类结果加权求和得到最终输出。以国家地球系统科学数据中心开放的语义元数据信息作为自建科学数据集进行实验,实验结果表明:与中文BERT模型相比,所提模型在公共数据集AFQMC、LCQMC、Chinese-STS-B和PAWS-X上的Spearman指标ρ分别提升了0.0448,0.0290,0.1777和0.0509;在自建科学数据集上的F 1和Acc分别提升了0.0788和0.0634,所提模型能够有效地解决科学数据集句子级语义匹配问题。 展开更多
关键词 文本匹配 语义匹配 预训练模型 科学数据集 自然语言处理
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k-center问题的算法研究综述
2
作者 王晓峰 华盈盈 +2 位作者 王军霞 彭庆媛 何飞 《郑州大学学报（工学版）》 CAS 北大核心 2025年第1期42-50,97,共10页
k-center问题是设施选址的基础问题,同样是NP难问题,在分配、紧急服务等领域也有着实际的应用。随着问题规模的扩大,原有的算法已不再适用,需要进一步优化或者改进。为了找到求解该问题的高效算法,对现有算法进行研究。对各类求解k-cen... k-center问题是设施选址的基础问题,同样是NP难问题,在分配、紧急服务等领域也有着实际的应用。随着问题规模的扩大,原有的算法已不再适用,需要进一步优化或者改进。为了找到求解该问题的高效算法,对现有算法进行研究。对各类求解k-center问题的算法进行梳理,将求解算法划分为精确算法、启发式算法、元启发式算法、近似算法等,从算法原理、改进思路、性能和精度等方面进行对比综述。精确算法在求解小规模k-center问题时可在多项式时间内得到最优解,但是算法效率低,不适用于大规模问题;启发式算法可以在多项式时间内给出相对最优解,但是没有理论保证,无法衡量与最优解的关系;元启发式算法可对目前存在的智能优化算法进行改进,给出相对最优解,但是解的质量无法保证;利用近似算法得到的解具有近似比保证,有较大的理论研究价值,但是实用价值较弱。目前求解k-center问题的元启发式算法已取得一定的研究成果,但是在求解时间、求解规模、算法效率等方面仍待突破,这将是未来k-center问题的研究重点。 展开更多
关键词 k-center问题 精确算法 近似算法 蜂群优化 遗传算法
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基于对抗性机器学习的网络欺骗攻击模式辨识研究
3
作者 杨鹏 郭思莹 《现代电子技术》 北大核心 2025年第5期86-90,共5页
为精准、自动辨识网络欺骗攻击模式,提升网络传输安全性,提出基于对抗性机器学习的网络欺骗攻击模式辨识方法。该方法提取可描述网络流量的行为模式、分布状况以及流量间相互关系的网络流表特征集,将其输入生成对抗网络中进行训练,构建... 为精准、自动辨识网络欺骗攻击模式,提升网络传输安全性,提出基于对抗性机器学习的网络欺骗攻击模式辨识方法。该方法提取可描述网络流量的行为模式、分布状况以及流量间相互关系的网络流表特征集,将其输入生成对抗网络中进行训练,构建网络欺骗攻击模式辨识模型;生成器在损失函数的指导下生成接近真实样本的数据集,再将其输入判别器中;判别器采用多层结构设计,将各个判别器的输出结果进行整合后获取其平均值作为最后的判断依据,结合权重矩阵对该结果进行投票,输出网络欺骗攻击模式辨识结果。测试结果显示,该方法能够可靠提取网络流表特征,各个网络欺骗攻击类别的平均绝对误差百分比结果均在0.014 0以下,最小结果仅为0.005 8,效果良好。 展开更多
关键词 对抗性机器学习 网络欺骗 攻击模式辨识 生成器 判别器 网络流表特征
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基于图重构和子图挖掘的僵尸网络检测方法
4
作者 景永俊 吴悔 +1 位作者 陈旭 宋吉飞 《郑州大学学报（工学版）》 CAS 北大核心 2025年第1期34-41,共8页
针对伪装后僵尸网络主机难以检测的问题,提出一种基于图重构和子图挖掘的僵尸网络检测方法(GR-SGM)。首先,将网络数据转化为图数据,并对其进行重构以此增强主机节点特征表示;其次,基于重构图中拓扑结构、节点的特征和位置变化设计僵尸... 针对伪装后僵尸网络主机难以检测的问题,提出一种基于图重构和子图挖掘的僵尸网络检测方法(GR-SGM)。首先,将网络数据转化为图数据,并对其进行重构以此增强主机节点特征表示;其次,基于重构图中拓扑结构、节点的特征和位置变化设计僵尸网络子图评分函数,以此捕捉伪装后的特征,提取出僵尸网络子图,并对原始图和重构图进行预检测,以提高检测的准确率和效率,减少重构误差;最后,对预检测结果和僵尸网络子图进行综合评分,以获取完整的僵尸网络信息。在ISCX2014僵尸网络数据集和CICIDS2017僵尸网络数据集上的实验结果表明:GR-SGM的检测准确率分别达到99.98%和99.91%,F 1分别达到99.94%和99.65%,相较于其他僵尸网络检测模型,GR-SGM能更加高效准确地识别僵尸网络节点,同时具有更低的误报率。 展开更多
关键词 僵尸网络 子图挖掘 图重构 网络安全 预检测
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一种求解GSTP问题的新型黏菌优化算法
5
作者 王军霞 王晓峰 +3 位作者 华盈盈 何飞 唐傲 刘建平 《现代电子技术》 北大核心 2025年第5期162-168,共7页
针对图的Steiner树问题(GSTP)的NP难特性,提出一种融合多策略改进的黏菌优化算法。首先,定义种群初始化方法,由于STP是二进制解空间中的优化问题,而标准的黏菌优化算法迭代更新后每个维度的值是连续的。因此,为搜索个体确定最佳的S型传... 针对图的Steiner树问题(GSTP)的NP难特性,提出一种融合多策略改进的黏菌优化算法。首先,定义种群初始化方法,由于STP是二进制解空间中的优化问题,而标准的黏菌优化算法迭代更新后每个维度的值是连续的。因此,为搜索个体确定最佳的S型传递函数,对连续的个体位置进行离散化处理。其次,为避免种群陷入局部最优,对二进制的黏菌优化算法引入新的位置更新策略。最后,将改进后的黏菌优化算法在OR-Library标准测试集上的计算结果与其他经典启发式算法、近似算法以及深度强化学习算法进行实验对比分析。结果表明,改进后的黏菌优化算法能够有效避免陷入局部最优,收敛精度更高,在求解GSTP时有一定优越性。 展开更多
关键词 Steiner树问题 黏菌优化算法 传递函数 位置更新 离散化处理 种群初始化
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绿色金融对黄河流域生态环境污染治理的影响研究
6
作者 马明娟 李强 +1 位作者 纪子健 宗鑫 《人民黄河》 北大核心 2025年第2期100-106,共7页
黄河流域是我国污染防治和乡村振兴的重点区域,绿色金融是推动黄河流域绿色经济转型和应对气候变化的重要手段。基于黄河流域69个地级市的面板数据,在测算绿色金融发展水平的基础上,构建双向固定效应模型与中介效应模型分析并实证检验... 黄河流域是我国污染防治和乡村振兴的重点区域,绿色金融是推动黄河流域绿色经济转型和应对气候变化的重要手段。基于黄河流域69个地级市的面板数据,在测算绿色金融发展水平的基础上,构建双向固定效应模型与中介效应模型分析并实证检验绿色金融对黄河流域生态环境污染治理的影响机制及其传导路径。基准回归结果表明,绿色金融发展能够显著提升黄河流域生态环境污染治理水平;中介效应检验结果表明,绿色金融发展通过激励科技创新发挥了间接效应,显著增强了生态环境污染治理的技术含量和效果;异质性检验结果表明,绿色金融对黄河流域生态环境污染治理的影响存在显著区域异质性。基于以上结论,提出促进黄河流域绿色金融发展的政策建议。 展开更多
关键词 绿色金融 生态环境污染治理 科技创新 黄河流域
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随机Petri网性能计算软件体系结构研究 被引量：3
7
作者 丁静 韩强 《现代电子技术》 2010年第8期51-53,共3页
以建立随机Petri网性能计算软件的软件体系结构为目的,采用面向对象的系统分析与设计方法,在对性能计算软件需求分析的基础上,设计了系统的总体结构,进而实现了系统各个模块的功能。提出由三个主要构件组成的性能计算软件体系结构:人机... 以建立随机Petri网性能计算软件的软件体系结构为目的,采用面向对象的系统分析与设计方法,在对性能计算软件需求分析的基础上,设计了系统的总体结构,进而实现了系统各个模块的功能。提出由三个主要构件组成的性能计算软件体系结构:人机交互模块,主控模块,性能计算核心模块。做出该软件体系结构适用于基于基本建模理论性能计算软件的结论。 展开更多
关键词 随机PETRI网 软件体系结构 软件开发 面向对象方法
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基于云平台技术的矿山生态环境监测系统
8
作者 李雁林 刘海波 +1 位作者 吴遵坤 雷冰冰 《科学技术创新》 2025年第7期64-67,共4页
为了给矿山生态环境治理提供科学依据,需要一个行之有效的矿山生态环境监测系统。然而,现有的此类系统存在数据处理效率低和时效差的问题。为此,本文基于云平台构建了一套矿山生态环境监测系统。选用Zigbee无线组网实现矿山区域环境数... 为了给矿山生态环境治理提供科学依据,需要一个行之有效的矿山生态环境监测系统。然而,现有的此类系统存在数据处理效率低和时效差的问题。为此,本文基于云平台构建了一套矿山生态环境监测系统。选用Zigbee无线组网实现矿山区域环境数据采集,以STM32板开发主控制端,实现数据的处理、存储和上传,并于OneNET云平台设计完成矿山生态环境监测平台,来全方位、精准地监测矿山生态环境,且具有高效率和时效性好的特点。 展开更多
关键词 矿山生态环境监测 ZIGBEE 无线传感网络 STM32 云平台
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自调节图卷积UNet的三维人体姿态估计方法
9
作者 马金林 崔琦磊 +2 位作者 马自萍 武江涛 曹浩杰 《北京航空航天大学学报》 北大核心 2025年第1期63-74,共12页
基于图卷积网络的三维人体姿态估计方法无法提取关节点的多尺度特征和未充分利用相邻节点的拓扑关系问题,提出自调节图卷积UNet的三维人体姿态估计方法M-Joint-UNet。M-Joint-UNet方法由Joint-UNet、自调节图卷积和融合损失3部分组成:Jo... 基于图卷积网络的三维人体姿态估计方法无法提取关节点的多尺度特征和未充分利用相邻节点的拓扑关系问题,提出自调节图卷积UNet的三维人体姿态估计方法M-Joint-UNet。M-Joint-UNet方法由Joint-UNet、自调节图卷积和融合损失3部分组成:Joint-UNet通过关节点池化与去池化改变特征图大小,以提取关节点的不同尺度特征;自调节图卷积通过可学习矩阵自动调节相邻节点或人体骨架结构的关系;使用L_(1)和L_(2)融合的损失缓解梯度爆炸。对比实验表明:所提方法在参数量和估计性能方面均获得了最优的结果,以Human3.6M的二维真实关节点作为输入的参数量仅为0.54×10^(6),MPJPE和P-MPJPE值分别为37.81 mm和30.21 mm。 展开更多
关键词 三维人体姿态估计 图卷积 Graph-UNet 关节点池化 权重矩阵
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基于改进粒子群算法的云计算任务调度算法 被引量：17
10
作者 娄建峰 高岳林 +1 位作者 李飞 张克平 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2016年第8期112-116,共5页
面对云计算中的大量任务,为了对其进行高效的调度,缩短任务完成时间并提高资源利用率,对基于粒子群算法的云计算任务调度算法进行了研究.首先用自然数对粒子编码表示粒子的位置,并在解空间内随机初始化种群,每个粒子的位置对应一个可行... 面对云计算中的大量任务,为了对其进行高效的调度,缩短任务完成时间并提高资源利用率,对基于粒子群算法的云计算任务调度算法进行了研究.首先用自然数对粒子编码表示粒子的位置,并在解空间内随机初始化种群,每个粒子的位置对应一个可行的调度方案.每次迭代更新后,对粒子进行修复操作,为降低粒子跑出解空间的概率,同时对粒子速度进行限定.针对传统粒子群算法易陷入早熟的缺陷,加入混沌扰动策略使种群跳出局部最优.通过Cloudsim仿真平台进行实验测试,实验结果表明该算法能取得更好的调度结果并且收敛速度更快. 展开更多
关键词 云计算 粒子群优化 离散 任务调度 混沌
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基于严格雪崩距离准则计算的S盒改进 被引量：2
11
作者 申笑晨 韩萌 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2018年第6期92-96,共5页
S盒是AES算法中唯一非线性部分,它的本质是若干分量函数组成的多输出布尔函数,其主要目的是混淆,即实现非线性和伪随机性.首先分析S盒的代数性质及构造原理.提出一种新的筛选构造S盒的仿射对的办法,得到的新仿射对降低了S盒的严格雪崩... S盒是AES算法中唯一非线性部分,它的本质是若干分量函数组成的多输出布尔函数,其主要目的是混淆,即实现非线性和伪随机性.首先分析S盒的代数性质及构造原理.提出一种新的筛选构造S盒的仿射对的办法,得到的新仿射对降低了S盒的严格雪崩准则距离.将改进后的S盒与AES算法和文献[1]构造的S盒进行比较,新S盒具有很好的代数性质且更接近严格雪崩准则. 展开更多
关键词 高级加密标准AES S盒 逆S盒 分组密码 严格雪崩准则
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CLGLF:置信学习引导标签融合的多模态命名实体识别方法
12
作者 王海荣 王彤 +2 位作者 徐玺 荆博祥 陈芳萍 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期2429-2437,共9页
为解决多模态命名实体识别中存在的视觉语义理解和多模态语义的偏差问题,本文提出了置信学习引导标签融合的多模态命名实体识别方法 .该方法调用BLIP-2预训练模型生成图像描述,将其与输入的文本拼接,进行图文联合编码实现多模态特征融合... 为解决多模态命名实体识别中存在的视觉语义理解和多模态语义的偏差问题,本文提出了置信学习引导标签融合的多模态命名实体识别方法 .该方法调用BLIP-2预训练模型生成图像描述,将其与输入的文本拼接,进行图文联合编码实现多模态特征融合,对多模态表征和文本表征解码后得到候选标签和文本标签;在采用KL散度损失函数对齐两组标签的基础上,计算置信分数用来评估多模态表征质量,设置置信阈值辅助筛选出有偏差的候选标签,并使用相应位置的文本标签替换有偏差的候选标签,实现标签的融合,最终完成多模态命名实体识别.为了验证本文方法,在Twitter-2015和Twitter-2017多模态数据集上进行实验,并将实验结果与MSB、UMT等7种主流方法进行对比,实验结果证明了本文方法的有效性. 展开更多
关键词 多模态命名实体识别 图像描述 置信学习 多模态语义偏差 信息抽取
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M^(3)Res-Transformer:新冠肺炎胸部X-ray图像识别模型 被引量：3
13
作者 周涛 刘赟璨 +3 位作者 侯森宝 常晓玉 叶鑫宇 陆惠玲 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期589-601,共13页
新冠肺炎(COVID-19)自爆发以来严重影响人类生命健康,近年来残差神经网络广泛应用于COVID-19识别任务中,辅助医生快速地诊断COVID-19患者,但是COVID-19图像病变区域形状复杂、大小不一,与周围组织的边界模糊,导致网络难以提取有效特征.... 新冠肺炎(COVID-19)自爆发以来严重影响人类生命健康,近年来残差神经网络广泛应用于COVID-19识别任务中,辅助医生快速地诊断COVID-19患者,但是COVID-19图像病变区域形状复杂、大小不一,与周围组织的边界模糊,导致网络难以提取有效特征.本文针对上述问题,提出一种M^(3)Res-Transformer的新冠肺炎胸部X-ray图像识别模型,采用Res-Transformer作为模型的主干网络,结合ResNet和ViT,有效地整合局部病变特征和全局特征;设计混合残差注意力模块(mixed residual attention Module,mraM),同时考虑通道和空间位置的相互依赖性,增强网络的特征表达能力;为了增大感受野,提取多尺度特征,通过叠加具有不同扩张率的扩张卷积构造多尺度扩张残差模块(multiscale dilated residual Module,mdrM),根据不同层次特征尺度的差异,使用3个逐渐收缩尺度的mdrM进行多尺度特征提取;提出上下文交叉感知模块(contextual cross-awareness Module,ccaM),使用深层特征中的语义信息来引导浅层特征,然后将浅层特征中的空间信息嵌入深层特征中,采用交叉加权注意力机制高效聚合深层和浅层特征,获得更丰富的上下文信息.为了验证本文所提模型的有效性,在新冠肺炎胸部X-ray图像数据集上进行实验,与先进的CNN分类模型、融合不同注意力机制的ResNet50模型、基于Transformer的分类模型对比以及消融实验.结果表明,本文所提模型的Acc、Pre、Rec、F1-Score与Spe指标分别为96.33%、96.36%、96.33%、96.35%与96.26%,在COVID-19胸部X-ray图像识别任务中有效提升了识别精度,并通过可视化方法对其进行进一步验证,为COVID-19的辅助诊断提供重要的参考价值. 展开更多
关键词 COVID-19 胸部X-ray图像 残差神经网络 vision transformer 注意力机制
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图文数据的多级关系分析与挖掘方法 被引量：1
14
作者 郭瑞萍 王海荣 王栋 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期684-694,共11页
如何高效挖掘多模态数据间隐藏的语义关联是当前多模态知识抽取的重点任务之一,为更细粒度地挖掘图像与文本数据间关系,提出了一种多级关系分析与挖掘(MRAM)方法,引入BERT-Large模型,提取文本特征构建文本连接图,利用Faster-RCNN网络提... 如何高效挖掘多模态数据间隐藏的语义关联是当前多模态知识抽取的重点任务之一,为更细粒度地挖掘图像与文本数据间关系,提出了一种多级关系分析与挖掘(MRAM)方法,引入BERT-Large模型,提取文本特征构建文本连接图,利用Faster-RCNN网络提取图像特征来学习空间位置关系和语义关系并构建图像连接图,进而完成单模态内部语义关系计算,在此基础上,使用节点切分方法和带多头注意力机制的图卷积网络(GCN-MA)进行局部和全局的图文关系融合。此外,为提升关系挖掘效率,采用了基于注意力机制的连边权重剪枝策略,用以增强重要分支表示,减少冗余信息干扰。在公开的Flickr30K、MSCOCO-1K、MSCOCO-5K数据集上进行方法实验,并与11种方法进行实验结果的对比分析,所提方法在Flickr30K上的平均召回率提高了0.97%和0.57%,在MSCOCO-1K上的平均召回率提高了0.93%和0.63%,在MSCOCO-5K上的平均召回率提高了0.37%和0.93%,实验结果验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 关系挖掘 多级关系 注意力机制 图卷积网络 图文数据
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解耦同类自知识蒸馏的轻量化唇语识别方法 被引量：1
15
作者 马金林 刘宇灏 +2 位作者 马自萍 郭兆伟 吕鑫 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第12期3709-3719,共11页
针对唇语识别模型因参数量和计算量较大而无法在移动终端和边缘设备上应用的问题,提出基于解耦同类自知识蒸馏和GhostNet-TSM的唇语识别方法。提出具有时序特征提取能力的GhostNet-TSM网络;将同类自知识蒸馏的特征解耦为目标类特征和非... 针对唇语识别模型因参数量和计算量较大而无法在移动终端和边缘设备上应用的问题,提出基于解耦同类自知识蒸馏和GhostNet-TSM的唇语识别方法。提出具有时序特征提取能力的GhostNet-TSM网络;将同类自知识蒸馏的特征解耦为目标类特征和非目标类特征,分别设置损失函数,以提高模型的识别精度;使用解耦同类自知识蒸馏方法在LRW和LIP350数据集上进行模型训练,并在OuluVS数据集上进行验证。实验结果表明:GhostNet-TSM网络在LRW数据集上达到了85.2%的识别准确率,超过了多数非轻量化模型,浮点数计算量和模型参数量降低至0.988 GFLOPs和20.310×10~6。 展开更多
关键词 唇语识别 知识蒸馏 轻量化 GhostNet TSM模块
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改进Petri网下异构跨域用户身份验证方法 被引量：1
16
作者 刘峰 姜久雷 《现代电子技术》 北大核心 2024年第13期82-86,共5页
在异构跨域用户身份验证时,由于用户身份存在属性特征难以捕捉、状态描述误差大等问题,导致验证精准度较低,为有效解决这一问题,文中提出一种基于改进Petri网的用户身份验证算法。利用改进Petri网反映不同局域网中事物间依赖关系,将异... 在异构跨域用户身份验证时,由于用户身份存在属性特征难以捕捉、状态描述误差大等问题,导致验证精准度较低,为有效解决这一问题,文中提出一种基于改进Petri网的用户身份验证算法。利用改进Petri网反映不同局域网中事物间依赖关系,将异构跨域用户活动模型与Petri网模型转换,采用同步用户的状态变化提取实时状态特征值。通过建立云间身份认证中心,计算用户不同身份代表性词语在一定周期内出现的次数和频率值。提取频率最高的词语,并计算该词语在待验证用户全部代表词语库中的权重值,对比权重值与验证熵值,将得到的验证参数输入到认证中心,输出验证结果。实验结果表明,所提方法在先验节点比例为8%时,验证准确率达到0.9,且召回率和综合指标均在0.6以上,具备一定的抗攻击性,整体实用性能强、利用价值高。 展开更多
关键词 改进Petri网 异构跨域用户 身份验证 云间身份认证中心 验证熵值 状态特征
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碳中和目标下黄河流域全要素碳生产率时空演化研究 被引量：1
17
作者 马明娟 殷文琦 +2 位作者 吴亚齐 夏菲菲 李强 《人民黄河》 CAS 北大核心 2024年第1期12-18,共7页
提升碳生产率是实现碳达峰、碳中和的有效手段。为协调黄河流域经济增长与碳减排的关系,核算了2007—2017年黄河流域九省(区)的碳生产率,基于DEA-Malmquist的全要素碳生产率模型计算所得数值分析了九省(区)全要素碳生产率的时空演化格局... 提升碳生产率是实现碳达峰、碳中和的有效手段。为协调黄河流域经济增长与碳减排的关系,核算了2007—2017年黄河流域九省(区)的碳生产率,基于DEA-Malmquist的全要素碳生产率模型计算所得数值分析了九省(区)全要素碳生产率的时空演化格局,识别了全要素碳生产率的影响因素。结果表明:1)在时间维度上,2007—2017年九省(区)的碳生产率平稳上升,增幅高达283.3%;全要素碳生产率增长缓慢,维持在1.000左右。2)在空间维度上,受经济发展和资源禀赋的影响,碳生产率和全要素碳生产率区域异质性较大,呈现“下游显著高于中游、中游略高于上游”空间演变格局。3)从影响因素来看,上中游属于技术效率拉动型区域,技术进步的作用微弱,而下游属于技术进步和技术效率共同推动型区域。基于此,提出创新体制机制、推广低碳发展模式,立足低碳技术创新、加快能源结构调整,加强区域一体化合作、提升要素配置效率等策略建议。 展开更多
关键词 碳中和 碳生产率 全要素碳生产率 MALMQUIST指数 高质量发展 黄河流域
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基于小样本学习的口语理解方法综述
18
作者 刘纳 郑国风 +3 位作者 徐贞顺 林令德 李晨 杨杰 《郑州大学学报（工学版）》 北大核心 2024年第1期78-89,共12页
小样本口语理解是目前对话式人工智能亟待解决的问题之一。结合国内外最新研究现状,系统地梳理了口语理解任务的相关文献。简要介绍了在非小样本场景中口语理解任务建模的经典方法,包括无关联建模、隐式关联建模、显式关联建模以及基于... 小样本口语理解是目前对话式人工智能亟待解决的问题之一。结合国内外最新研究现状,系统地梳理了口语理解任务的相关文献。简要介绍了在非小样本场景中口语理解任务建模的经典方法,包括无关联建模、隐式关联建模、显式关联建模以及基于预训练范式的建模方法;重点阐述了在小样本口语理解任务中为解决训练样本受限问题而提出的基于模型微调、基于数据增强和基于度量学习3类方法,介绍了如ULMFiT、原型网络和归纳网络等代表性模型。在此基础上对不同模型的语义理解能力、可解释性、泛化能力等性能进行分析对比。最后对口语理解任务面临的挑战和未来发展方向进行讨论,指出零样本口语理解、中文口语理解、开放域口语理解以及跨语言口语理解等研究内容是该领域的研究难点。 展开更多
关键词 口语理解 小样本学习 模型微调 数据增强 度量学习
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自注意力相似度迁移跨模态哈希网络
19
作者 梁焕 王海荣 王栋 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期615-622,共8页
为进一步提升跨模态检索性能,提出自注意力相似度迁移跨模态哈希网络模型。设计了一种通道空间混合自注意力机制强化关注图像的关键信息,并使用共同注意力方法加强模态信息交互,提高特征学习质量;为在哈希空间重构相似关系,采用迁移学... 为进一步提升跨模态检索性能,提出自注意力相似度迁移跨模态哈希网络模型。设计了一种通道空间混合自注意力机制强化关注图像的关键信息,并使用共同注意力方法加强模态信息交互,提高特征学习质量;为在哈希空间重构相似关系,采用迁移学习的方法利用实值空间相似度引导哈希码的生成。在3个常用的数据集MIRFLICKR-25K、IAPR TC-12和MSCOCO上与深度跨模态哈希(DCMH)、成对关系引导的深度哈希(PRDH)、跨模态汉明哈希(CMHH)等优秀方法进行对比实验,结果显示哈希码长度为64 bit的条件下,所提模型在3个数据集图像检索文本任务的平均精确度均值(MAP)达到72.3%,文本检索图像任务的MAP达到70%,高于对比方法。 展开更多
关键词 跨模态检索 哈希学习 注意力机制 迁移学习 无监督学习
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利用跨模态轻量级YOLOv5模型的PET/CT肺部肿瘤检测
20
作者 周涛 叶鑫宇 +1 位作者 刘凤珍 陆惠玲 《电子与信息学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期624-632,共9页
多模态医学图像可在同一病灶处提供更多语义信息,针对跨模态语义相关性未充分考虑和模型复杂度过高的问题,该文提出基于跨模态轻量级YOLOv5(CL-YOLOv5)的肺部肿瘤检测模型。首先,提出学习正电子发射型断层显像(PET)、计算机断层扫描(CT)... 多模态医学图像可在同一病灶处提供更多语义信息,针对跨模态语义相关性未充分考虑和模型复杂度过高的问题,该文提出基于跨模态轻量级YOLOv5(CL-YOLOv5)的肺部肿瘤检测模型。首先,提出学习正电子发射型断层显像(PET)、计算机断层扫描(CT)和PET/CT不同模态语义信息的3分支网络;然后,设计跨模态交互式增强块充分学习多模态语义相关性,余弦重加权计算Transformer高效学习全局特征关系,交互式增强网络提取病灶的能力;最后,提出双分支轻量块,激活函数簇(ACON)瓶颈结构降低参数同时增加网络深度和鲁棒性,另一分支为密集连接的递进重参卷积,特征传递达到最大化,递进空间交互高效地学习多模态特征。在肺部肿瘤PET/CT多模态数据集中,该文模型获得94.76%mAP最优性能和3238 s最高效率,以及0.81 M参数量,较YOLOv5s和EfficientDet-d0降低7.7倍和5.3倍,多模态对比实验中总体上优于现有的先进方法,消融实验和热力图可视化进一步验证。 展开更多
关键词 YOLOv5 跨模态交互式增强块 双分支轻量块 PET/CT多模态肺部肿瘤影像
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