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基于原型分散网络的端到端行人搜索方法被引量：1: 1; 作者张雯欣刘玉杰 +2 位作者王兆勇孙浩淼李宗民《计算机工程》北大核心 2025年第1期269-276,共8页; 行人搜索旨在全景图像中对目标行人进行定位和识别,可以看作目标检测和行人重识别任务的结合。然而,不同行人的着装相似性和同一行人在多变环境条件下的外观差异,增加了行人身份辨别的难度。为了解决这一问题,提出了一个原型分散网络,... 展开更多; 关键词行人搜索行人重识别原型自适应更新分布稀疏损失; 在线阅读下载PDF 职称材料

AI-Curling:一种冰壶现场分析与决策方法被引量：1: 2; 作者孙浩淼李宗民 +2 位作者肖倩孙文洁张雯欣《计算机工程》北大核心 2025年第2期102-110,共9页; 为满足冰壶智能训练的需求,结合计算机视觉与深度强化学习(RL)技术,提出一种新的现场冰壶决策方法AI-Curling。AI-Curling包含冰壶检测(SR-Yolo)以及策略生成(GSP-MCTS)2个部分。SR-Yolo模块负责感知关键时刻冰壶状态,提取实景冰壶的位... 展开更多; 关键词强化学习深度学习冰壶检测小目标检测蒙特卡洛树搜索; 在线阅读下载PDF 职称材料

长度偏差完全数据下均值剩余寿命的矩类估计: 3; 作者武洪萍《工程数学学报》 CSCD 北大核心 2023年第6期1001-1010,共10页; 长度偏差数据在寿命研究中是广泛存在的,但是在长度偏差完全样本下对均值剩余寿命的研究却相对较少。作为生存分析中评估个体生存情况的重要指标之一,均值剩余寿命也越来越受到统计研究者的关注。为了在长度偏差完全数据下建立均值剩余... 展开更多; 关键词剩余寿命均值长度偏差数据矩类估计中心极限定理; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于图神经网络的多智能体强化学习值函数分解方法被引量：1: 4; 作者孙文洁李宗民孙浩淼《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期62-70,共9页; 如何在部分可观测的情况下实现智能体之间的协同配合是多智能体强化学习(MARL)中的一个重要问题。值函数分解方法解决了信用分配问题,是一种实现多智能体之间协同配合的有效方法,然而在现有的值函数分解方法中,智能体个体动作值函数仅... 展开更多; 关键词深度强化学习多智能体环境智能体协同智能体通信图神经网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

“双减”政策下我国青少年体育培训业高质量发展机遇、挑战及策略被引量：14: 5; 作者张佃波朱焱 +2 位作者袁诗怡尚婉婷王兰英《体育文化导刊》 CSSCI 北大核心 2023年第2期88-94,共7页; 运用文献资料、专家访谈、实地调研等方法,探究我国青少年体育培训业高质量发展机遇、挑战,并提出发展策略。“双减”政策引导下我国青少年体育培训业高质量发展的机遇:重塑校外培训格局,提振体育市场活力;规范培训行业市场,打造良好营... 展开更多; 关键词体育经济青少年体育体育培训业高质量发展 “双减”政策; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于语义分割引导的三维目标检测被引量：6: 6; 作者崔振东李宗民 +2 位作者杨树林刘玉杰李华《图学学报》 CSCD 北大核心 2022年第6期1134-1142,共9页; 三维目标检测是计算机视觉领域的热门研究内容之一。在自动驾驶系统中,三维目标检测技术通过捕获周围的点云信息与RGB图像信息,对周围物体进行检测,从而为车辆规划下一步的行进路线。因此,通过三维目标检测实现对周边环境的精准检测与... 展开更多; 关键词深度学习三维目标检测点云语义分割采样算法定位置信度; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于原型分散网络的端到端行人搜索方法被引量：1: 1; 作者张雯欣刘玉杰王兆勇孙浩淼李宗民; 机构中国石油大学(华东)计算机科学与技术学院山东石油化工学院大数据与基础科学学院; 出处《计算机工程》北大核心 2025年第1期269-276,共8页; 基金国家重点研发计划(2019YFF0301800) 国家自然科学基金(61379106) 山东省自然科学基金(ZR2013FM036,ZR2015FM011)。; 文摘行人搜索旨在全景图像中对目标行人进行定位和识别,可以看作目标检测和行人重识别任务的结合。然而,不同行人的着装相似性和同一行人在多变环境条件下的外观差异,增加了行人身份辨别的难度。为了解决这一问题,提出了一个原型分散网络,通过调整原型的分布情况,增强网络的辨别能力。首先,设计了一个原型增强模块,通过原型特征指导注意力网络的学习并利用K最大池化方法保留更多重要的行人特征,借助原型的指导使网络关注更重要的区域,学习细粒度的行人特征,进而提高网络对相似行人的辨别能力。其次,提出一种自适应更新的原型学习策略,以在原型特征更新时保留更多检测精准的候选框信息。最后,通过分布稀疏损失保证所存储的原型尽可能分散,从而确保网络能识别到行人的可区分性特征。最终在公共的行人搜索数据集CUHK-SYSU和PRW上进行了实验,该方法在平均精度均值(mAP)上分别达到了95.1%和49.8%,在Top-1准确率上分别达到了95.9%和88.5%,有效地提高了行人搜索的准确率。; 关键词行人搜索行人重识别原型自适应更新分布稀疏损失; Keywords person search person re-identification prototype adaptive updating distributed sparse loss; 分类号 TP393 [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AI-Curling:一种冰壶现场分析与决策方法被引量：1: 2; 作者孙浩淼李宗民肖倩孙文洁张雯欣; 机构中国石油大学(华东)计算机科学与技术学院山东石油化工学院大数据与基础科学学院; 出处《计算机工程》北大核心 2025年第2期102-110,共9页; 基金国家重点研发计划(2019YFF0301800) 国家自然科学基金(61379106) 山东省自然科学基金(ZR2013FM036,ZR2015FM011)。; 文摘为满足冰壶智能训练的需求,结合计算机视觉与深度强化学习(RL)技术,提出一种新的现场冰壶决策方法AI-Curling。AI-Curling包含冰壶检测(SR-Yolo)以及策略生成(GSP-MCTS)2个部分。SR-Yolo模块负责感知关键时刻冰壶状态,提取实景冰壶的位置与种类信息。为提高大场景下的小目标检测精度,防止不恰当下采样造成的特征损失,引入浅层细化骨干网络(SRNet),通过在网络初级阶段增加层级,捕获更丰富的特征信息。此外,在多尺度融合网络中,引入自适应特征优化融合(AFOF)模块,以增加各层网络有效样本,避免小尺度目标淹没在复杂背景和噪声中。GSP-MCTS模块通过蒙特卡洛树搜索(MCTS)算法结合策略价值网络的方式,实现冰壶比赛决策分析。该模块通过引入核函数处理动作空间连续性和执行不确定性,并在策略价值网络中嵌入全局策略感知模块(GSP),增强了网络空间感知能力。在实验中,SR-Yolo在常规冰壶数据集Curling上平均精度均值(mAP@0.5)为0.974,在遮挡较多的复杂冰壶数据集Curling_hard上mAP@0.5为0.723。同时,GSP-MCTS与最新实景冰壶模型Curling MCTS对战获得62%的胜率。实验结果表明,GSP-MCTS具有更好的性能。; 关键词强化学习深度学习冰壶检测小目标检测蒙特卡洛树搜索; Keywords Reinforcement Learning(RL) deep learning curling detection small object detection Monte Carlo Tree Search(MCTS); 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

题名长度偏差完全数据下均值剩余寿命的矩类估计: 3; 作者武洪萍; 机构山东石油化工学院大数据与基础科学学院; 出处《工程数学学报》 CSCD 北大核心 2023年第6期1001-1010,共10页; 基金国家社会科学基金(20TJ060) 东营市科学发展基金(DJ2021023).; 文摘长度偏差数据在寿命研究中是广泛存在的,但是在长度偏差完全样本下对均值剩余寿命的研究却相对较少。作为生存分析中评估个体生存情况的重要指标之一,均值剩余寿命也越来越受到统计研究者的关注。为了在长度偏差完全数据下建立均值剩余寿命函数的非参数估计,采用逆概率加权方法,以矩估计为基础,得到了均值剩余寿命的两种估计量,并证明了两个估计量在适当条件下分别依分布收敛到均值为零的正态变量。为了评估两种点估计在有限样本下的优劣,还进行了一系列的数值模拟试验,并将模拟结果与已有方法进行了比较。数值结果表明了两种估计方法的合理性。; 关键词剩余寿命均值长度偏差数据矩类估计中心极限定理; Keywords residual life mean length-biased data moment-type estimation central limit theorem; 分类号 O211.4 [理学—概率论与数理统计]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于图神经网络的多智能体强化学习值函数分解方法被引量：1: 4; 作者孙文洁李宗民孙浩淼; 机构中国石油大学(华东)计算机科学与技术学院山东石油化工学院大数据与基础科学学院; 出处《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期62-70,共9页; 基金国家重点研发计划(2019YFF0301800) 国家自然科学基金(61379106) 山东省自然科学基金(ZR2013FM036,ZR2015FM011)。; 文摘如何在部分可观测的情况下实现智能体之间的协同配合是多智能体强化学习(MARL)中的一个重要问题。值函数分解方法解决了信用分配问题,是一种实现多智能体之间协同配合的有效方法,然而在现有的值函数分解方法中,智能体个体动作值函数仅取决于局部信息,不允许智能体之间进行显式的信息交换,阻碍了这一系列算法的性能,使其无法适用于复杂场景。为了解决这一问题,在值函数分解方法中引入智能体间的通信,为智能体提供有效的非局部信息以帮助其理解复杂环境。在此基础上,提出一个基于图神经网络的分层通信模型,通过图神经网络提取相邻智能体之间需要交换的有用信息,同时模型能够实现从非通信向充分通信过渡,在通信范围有限的情况下实现全局合作,适用于现实世界中通信范围受约束的情况。在星际争霸Ⅱ多智能体挑战赛(SMAC)环境和捕食者-猎物(PP)环境下进行实验,结果表明,在SMAC的4个不同场景下,该方法与QMIX、VBC等基线算法相比平均胜率提升2~40个百分点,并且能够有效解决非单调环境下的捕食者-猎物问题。; 关键词深度强化学习多智能体环境智能体协同智能体通信图神经网络; Keywords deep reinforcement learning multi-agent environment agent cooperation agent communication Graph Neural Network(GNN); 分类号 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“双减”政策下我国青少年体育培训业高质量发展机遇、挑战及策略被引量：14: 5; 作者张佃波朱焱袁诗怡尚婉婷王兰英; 机构山东体育学院体育传媒与信息技术学院大连理工大学体育与健康学院华东师范大学体育与健康学院山东石油化工学院大数据与基础科学学院; 出处《体育文化导刊》 CSSCI 北大核心 2023年第2期88-94,共7页; 基金山东省社会科学规划重点项目(22BTYJ01)。; 文摘运用文献资料、专家访谈、实地调研等方法,探究我国青少年体育培训业高质量发展机遇、挑战,并提出发展策略。“双减”政策引导下我国青少年体育培训业高质量发展的机遇:重塑校外培训格局,提振体育市场活力;规范培训行业市场,打造良好营商环境;深入推行素质教育,引领体育培训革新。面临的挑战:资源供给不足,供需结构难稳控;市场分散无序,有效监管难实施;服务质量不佳,反馈机制待完善;人才缺口凸显,行业升级遇瓶颈等。发展策略:驱动供给端迭代转型,激活产业内生动力与活力;构建立体化监管体系,打造活而有序的市场环境;开展常态化评价,实现办学质量可持续发展;政校企形成合力,助推多元联动型人才输出。; 关键词体育经济青少年体育体育培训业高质量发展 “双减”政策; Keywords sports economics youth sports sports training industry high-quality development double reduction policy; 分类号 G633.96 [文化科学—教育学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于语义分割引导的三维目标检测被引量：6: 6; 作者崔振东李宗民杨树林刘玉杰李华; 机构中国石油大学(华东)计算机科学与技术学院山东石油化工学院大数据与基础科学学院中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室中国科学院大学计算机科学与技术学院; 出处《图学学报》 CSCD 北大核心 2022年第6期1134-1142,共9页; 基金国家重点研发计划项目(2019YFF0301800) 国家自然科学基金青年基金项目(61806199) +2 种基金中国石油大学(华东)研究生创新基金项目(22CX04037A)。; 文摘三维目标检测是计算机视觉领域的热门研究内容之一。在自动驾驶系统中,三维目标检测技术通过捕获周围的点云信息与RGB图像信息,对周围物体进行检测,从而为车辆规划下一步的行进路线。因此,通过三维目标检测实现对周边环境的精准检测与感知是十分重要的。针对三维目标检测技术中随机采样算法导致前景点丢失的问题,首先提出了基于语义分割的随机采样算法,通过预测的语义特征指导采样过程,提升了前景点的采样比重,进而提高了三维目标检测精度;其次,针对三维目标检测定位置信度与分类置信度不一致的问题,提出了CL联合损失,使得网络倾向于选择定位置信度与分类置信度都高的3D候选框,避免了传统的NMS仅考虑分类置信度所带来的歧义问题。在KITTI三维目标检测数据集进行了实验,结果表明,该方法能够在简单、中等、困难3个难度下均获得精度的提升,从而验证了其在三维目标检测任务中的有效性。; 关键词深度学习三维目标检测点云语义分割采样算法定位置信度; Keywords deep learning 3D object detection point cloud semantic segmentation sampling algorithm location confidence; 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	基于原型分散网络的端到端行人搜索方法	张雯欣刘玉杰王兆勇孙浩淼李宗民	《计算机工程》北大核心	2025	1	在线阅读下载PDF 职称材料
2	AI-Curling:一种冰壶现场分析与决策方法	孙浩淼李宗民肖倩孙文洁张雯欣	《计算机工程》北大核心	2025	1	在线阅读下载PDF 职称材料
3	长度偏差完全数据下均值剩余寿命的矩类估计	武洪萍	《工程数学学报》 CSCD 北大核心	2023	0	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于图神经网络的多智能体强化学习值函数分解方法	孙文洁李宗民孙浩淼	《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心	2024	1	在线阅读下载PDF 职称材料
5	“双减”政策下我国青少年体育培训业高质量发展机遇、挑战及策略	张佃波朱焱袁诗怡尚婉婷王兰英	《体育文化导刊》 CSSCI 北大核心	2023	14	在线阅读下载PDF 职称材料
6	基于语义分割引导的三维目标检测	崔振东李宗民杨树林刘玉杰李华	《图学学报》 CSCD 北大核心	2022	6	在线阅读下载PDF 职称材料