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《虎虎生威》动漫IP设计
1
作者
滕浩群
《当代文坛》
北大核心
2025年第2期I0012-I0012,共1页
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职称材料
注意力机制特征增强交互融合多模态情感分析
2
作者
赵莲芬
潘正军
谭艳娴
《计算机工程与设计》
北大核心
2024年第11期3368-3374,共7页
针对当前多模态情感分析中模态特征提取与融合存在的局限性,设计一种融合注意力机制的增强交互融合模型。通过子网络提取各模态关键特征,利用跨模态交叉注意力强化特征表达并减少模态间干扰,计算各模态间的权重系数表示增强模态的情感...
针对当前多模态情感分析中模态特征提取与融合存在的局限性,设计一种融合注意力机制的增强交互融合模型。通过子网络提取各模态关键特征,利用跨模态交叉注意力强化特征表达并减少模态间干扰,计算各模态间的权重系数表示增强模态的情感贡献度,将增强后的高层特征和低层特征进行融合。在公开数据集CH-SIMS和CMU-MOSI上的实验结果表明,使用该模型所得平均精度AP分别为82.83%、81.58%,F1值分别为74.84%、74.92%,优于所比较的系列基准模型。
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关键词
多模态
情感分析
特征增强
注意力机制
跨模态
交互融合
情感分类
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职称材料
微信小程序在农业图像识别的应用——以“爱绿助手+”小程序为例
被引量：
1
3
作者
蓝宇
王健
+3 位作者
黄中舟
朱彦博
陈品
曹璐婷
《智慧农业导刊》
2021年第5期1-4,8,共5页
随着生活品质的不断提高,越来越多的用户也开始关注种植绿植这块领域,但伴随而来的问题可能是不知道种的植物受到何种病虫害,不知道眼前这个“美丽却不知名”的花卉叫什么名字。以上两个问题可以总结为部分用户并不是专业的农业专家,而...
随着生活品质的不断提高,越来越多的用户也开始关注种植绿植这块领域,但伴随而来的问题可能是不知道种的植物受到何种病虫害,不知道眼前这个“美丽却不知名”的花卉叫什么名字。以上两个问题可以总结为部分用户并不是专业的农业专家,而相关农业知识的缺乏也将影响到种植过程的友好性。为了解决问题,作者团队提出通过图像识别的技术手段,有效引入相关农业知识的科普,以增强用户的体验感。然而前提则是需要大量的训练数据以能够推出高效且准确的深度学习算法模型。但因为传统的人工识别、专家系统均存在准确率、响应速度、反馈效率等因素限制,并不符合训练模型的要求,同时也不利于使用在现代农业生产中。同时,深度学习算法是人工智能发展过程中的重要分支,其实现形式被应用到了图像识别、机器翻译、动作预判等多个领域。
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关键词
微信小程序
农业
图像识别
深度学习算法
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职称材料
题名
《虎虎生威》动漫IP设计
1
作者
滕浩群
机构
广州软件学院网络技术系
出处
《当代文坛》
北大核心
2025年第2期I0012-I0012,共1页
分类号
I2 [文学—中国文学]
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职称材料
题名
注意力机制特征增强交互融合多模态情感分析
2
作者
赵莲芬
潘正军
谭艳娴
机构
广州软件学院网络技术系
广州
软件
学院
软件
工程
系
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2024年第11期3368-3374,共7页
基金
广东省普通高校特色创新科研基金项目(自然科学)(2022KQNCX131)
2020年广东省高等教育教学改革基金项目(粤教高函〔2020〕20号)。
文摘
针对当前多模态情感分析中模态特征提取与融合存在的局限性,设计一种融合注意力机制的增强交互融合模型。通过子网络提取各模态关键特征,利用跨模态交叉注意力强化特征表达并减少模态间干扰,计算各模态间的权重系数表示增强模态的情感贡献度,将增强后的高层特征和低层特征进行融合。在公开数据集CH-SIMS和CMU-MOSI上的实验结果表明,使用该模型所得平均精度AP分别为82.83%、81.58%,F1值分别为74.84%、74.92%,优于所比较的系列基准模型。
关键词
多模态
情感分析
特征增强
注意力机制
跨模态
交互融合
情感分类
Keywords
multi-modal
emotion analysis
feature enhancement
attention mechanism
cross modal
interactive fusion
sentiment classification
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
微信小程序在农业图像识别的应用——以“爱绿助手+”小程序为例
被引量：
1
3
作者
蓝宇
王健
黄中舟
朱彦博
陈品
曹璐婷
机构
广州软件学院网络技术系
出处
《智慧农业导刊》
2021年第5期1-4,8,共5页
文摘
随着生活品质的不断提高,越来越多的用户也开始关注种植绿植这块领域,但伴随而来的问题可能是不知道种的植物受到何种病虫害,不知道眼前这个“美丽却不知名”的花卉叫什么名字。以上两个问题可以总结为部分用户并不是专业的农业专家,而相关农业知识的缺乏也将影响到种植过程的友好性。为了解决问题,作者团队提出通过图像识别的技术手段,有效引入相关农业知识的科普,以增强用户的体验感。然而前提则是需要大量的训练数据以能够推出高效且准确的深度学习算法模型。但因为传统的人工识别、专家系统均存在准确率、响应速度、反馈效率等因素限制,并不符合训练模型的要求,同时也不利于使用在现代农业生产中。同时,深度学习算法是人工智能发展过程中的重要分支,其实现形式被应用到了图像识别、机器翻译、动作预判等多个领域。
关键词
微信小程序
农业
图像识别
深度学习算法
Keywords
WeChat Mini Program
agriculture
image recognition
deep learning algorithm
分类号
S126 [农业科学—农业基础科学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
《虎虎生威》动漫IP设计
滕浩群
《当代文坛》
北大核心
2025
0
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职称材料
2
注意力机制特征增强交互融合多模态情感分析
赵莲芬
潘正军
谭艳娴
《计算机工程与设计》
北大核心
2024
0
在线阅读
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职称材料
3
微信小程序在农业图像识别的应用——以“爱绿助手+”小程序为例
蓝宇
王健
黄中舟
朱彦博
陈品
曹璐婷
《智慧农业导刊》
2021
1
在线阅读
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职称材料
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0
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参考文献
引证文献
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