蛋白质是一种具有空间结构的物质。蛋白质结构预测的主要目标是从已有的大规模的蛋白质数据集中提取有效的信息,从而预测自然界中蛋白质的结构。目前蛋白质结构预测实验存在的一个问题是,缺少能够进一步反映出蛋白质空间结构特征的数据...蛋白质是一种具有空间结构的物质。蛋白质结构预测的主要目标是从已有的大规模的蛋白质数据集中提取有效的信息,从而预测自然界中蛋白质的结构。目前蛋白质结构预测实验存在的一个问题是,缺少能够进一步反映出蛋白质空间结构特征的数据集。当前主流的PDB蛋白质数据集虽然是经过实验测得,但没有利用到蛋白质的空间特征,而且存在掺杂核酸数据和部分数据不完整的问题。针对以上问题,从蛋白质的空间结构角度来研究蛋白质的预测。在原始PDB数据集的基础上,提出了河海图结构蛋白质数据集(Hohai Graphic Protein Data Bank,HohaiGPDB)。该数据集以图结构为基础,表达出了蛋白质的空间结构特征。基于传统Transformer网络模型对新的数据集进行了相关的蛋白质结构预测实验,在HohaiGPDB数据集上的预测准确率可以达到59.38%,证明了HohaiGPDB数据集的研究价值。HohaiGPDB数据集可以作为蛋白质相关研究的通用数据集。展开更多
构建数字孪生水利建设知识图谱挖掘水利建设对象之间的潜在关系能够帮助相关人员优化水利建设设计方案和决策。针对数字孪生水利建设的学科交叉和知识结构复杂的特性,以及通用知识抽取模型缺乏对水利领域知识的学习和知识抽取精度不足...构建数字孪生水利建设知识图谱挖掘水利建设对象之间的潜在关系能够帮助相关人员优化水利建设设计方案和决策。针对数字孪生水利建设的学科交叉和知识结构复杂的特性,以及通用知识抽取模型缺乏对水利领域知识的学习和知识抽取精度不足等问题,为提高知识抽取的精度,提出一种基于大语言模型的数字孪生水利建设知识抽取方法(DTKE-LLM)。该方法通过LangChain部署本地大语言模型(LLM)并集成数字孪生水利领域知识,基于提示学习微调LLM,LLM利用语义理解和生成能力抽取知识,同时,设计异源实体对齐策略优化实体抽取结果。在水利领域语料库上进行对比实验和消融实验,以验证所提方法的有效性。对比实验结果表明,相较于基于深度学习的双向长短期记忆条件随机场(BiLSTM-CRF)命名实体识别模型和通用信息抽取模型UIE(Universal Information Extraction),DTKE-LLM的精确率更优;消融实验结果表明,相较于ChatGLM2-6B(Chat Generative Language Model 2.6 Billion),DTKE-LLM的实体抽取和关系抽取F1值分别提高了5.5和3.2个百分点。可见,该方法在保障知识图谱构建质量的基础上,实现了数字孪生水利建设知识图谱的构建。展开更多
近年来,随着计算机视觉在智能监控、自动驾驶等领域的广泛应用,越来越多视频不仅用于人类观看,还可直接由机器视觉算法进行自动分析。如何高效地面向机器视觉存储和传输此类视频成为新的挑战。然而,现有的视频编码标准,如最新的多功能...近年来,随着计算机视觉在智能监控、自动驾驶等领域的广泛应用,越来越多视频不仅用于人类观看,还可直接由机器视觉算法进行自动分析。如何高效地面向机器视觉存储和传输此类视频成为新的挑战。然而,现有的视频编码标准,如最新的多功能视频编码(Versatile Video Coding,VVC/H.266),主要针对人眼视觉特性进行优化,未能充分考虑压缩对机器视觉任务的性能影响。为解决这一问题,本文以多目标跟踪作为典型的机器视觉视频处理任务,提出一种面向机器视觉的VVC帧内编码算法。首先,使用神经网络可解释性方法,梯度加权类激活映射(Gradient-weighted Class Activation Mapping,GradCAM++),对视频内容进行显著性分析,定位出机器视觉任务所关注的区域,并以显著图的形式表示。随后,为了突出视频画面中的关键边缘轮廓信息,本文引入边缘检测并将其结果与显著性分析结果进行融合,得到最终的机器视觉显著性图。最后,基于融合后的机器视觉显著性图改进VVC模式选择过程,优化VVC中的块划分和帧内预测的模式决策过程。通过引入机器视觉失真,代替原有的信号失真来调整率失真优化公式,使得编码器在压缩过程中尽可能保留对视觉任务更为相关的信息。实验结果表明,与VVC基准相比,所提出方法在保持相同机器视觉检测精度的同时,可节约12.7%的码率。展开更多
文摘蛋白质是一种具有空间结构的物质。蛋白质结构预测的主要目标是从已有的大规模的蛋白质数据集中提取有效的信息,从而预测自然界中蛋白质的结构。目前蛋白质结构预测实验存在的一个问题是,缺少能够进一步反映出蛋白质空间结构特征的数据集。当前主流的PDB蛋白质数据集虽然是经过实验测得,但没有利用到蛋白质的空间特征,而且存在掺杂核酸数据和部分数据不完整的问题。针对以上问题,从蛋白质的空间结构角度来研究蛋白质的预测。在原始PDB数据集的基础上,提出了河海图结构蛋白质数据集(Hohai Graphic Protein Data Bank,HohaiGPDB)。该数据集以图结构为基础,表达出了蛋白质的空间结构特征。基于传统Transformer网络模型对新的数据集进行了相关的蛋白质结构预测实验,在HohaiGPDB数据集上的预测准确率可以达到59.38%,证明了HohaiGPDB数据集的研究价值。HohaiGPDB数据集可以作为蛋白质相关研究的通用数据集。
文摘构建数字孪生水利建设知识图谱挖掘水利建设对象之间的潜在关系能够帮助相关人员优化水利建设设计方案和决策。针对数字孪生水利建设的学科交叉和知识结构复杂的特性,以及通用知识抽取模型缺乏对水利领域知识的学习和知识抽取精度不足等问题,为提高知识抽取的精度,提出一种基于大语言模型的数字孪生水利建设知识抽取方法(DTKE-LLM)。该方法通过LangChain部署本地大语言模型(LLM)并集成数字孪生水利领域知识,基于提示学习微调LLM,LLM利用语义理解和生成能力抽取知识,同时,设计异源实体对齐策略优化实体抽取结果。在水利领域语料库上进行对比实验和消融实验,以验证所提方法的有效性。对比实验结果表明,相较于基于深度学习的双向长短期记忆条件随机场(BiLSTM-CRF)命名实体识别模型和通用信息抽取模型UIE(Universal Information Extraction),DTKE-LLM的精确率更优;消融实验结果表明,相较于ChatGLM2-6B(Chat Generative Language Model 2.6 Billion),DTKE-LLM的实体抽取和关系抽取F1值分别提高了5.5和3.2个百分点。可见,该方法在保障知识图谱构建质量的基础上,实现了数字孪生水利建设知识图谱的构建。
文摘近年来,随着计算机视觉在智能监控、自动驾驶等领域的广泛应用,越来越多视频不仅用于人类观看,还可直接由机器视觉算法进行自动分析。如何高效地面向机器视觉存储和传输此类视频成为新的挑战。然而,现有的视频编码标准,如最新的多功能视频编码(Versatile Video Coding,VVC/H.266),主要针对人眼视觉特性进行优化,未能充分考虑压缩对机器视觉任务的性能影响。为解决这一问题,本文以多目标跟踪作为典型的机器视觉视频处理任务,提出一种面向机器视觉的VVC帧内编码算法。首先,使用神经网络可解释性方法,梯度加权类激活映射(Gradient-weighted Class Activation Mapping,GradCAM++),对视频内容进行显著性分析,定位出机器视觉任务所关注的区域,并以显著图的形式表示。随后,为了突出视频画面中的关键边缘轮廓信息,本文引入边缘检测并将其结果与显著性分析结果进行融合,得到最终的机器视觉显著性图。最后,基于融合后的机器视觉显著性图改进VVC模式选择过程,优化VVC中的块划分和帧内预测的模式决策过程。通过引入机器视觉失真,代替原有的信号失真来调整率失真优化公式,使得编码器在压缩过程中尽可能保留对视觉任务更为相关的信息。实验结果表明,与VVC基准相比,所提出方法在保持相同机器视觉检测精度的同时,可节约12.7%的码率。
