分类： 计算机科学 >> 计算机应用技术 提交时间： 2023-10-08
摘要：Image enhancement is a common technique used to mitigate issues such as severe noise, low brightness, low contrast, and color deviation in low-light images. However, providing an optimal high-light image as a reference for low-light image enhancement tasks is impossible, which makes the learning process more difficult than other image processing tasks. As a result, although several low-light image enhancement methods have been proposed, most of them are either too complex or insufficient in addressing all the issues in low-light images. In this paper, to make the learning easier in low-light image enhancement, we introduce FLW-Net (Fast and LightWeight Network) and two relative loss functions. Specifically, we first recognize the challenges of the need for a large receptive field to obtain global contrast and the lack of an absolute reference, which limits the simplification of network structures in this task. Then, we propose an efficient global feature information extraction component and two loss functions based on relative information to overcome these challenges. Finally, we conducted comparative experiments to demonstrate the effectiveness of the proposed method, and the results confirm that the proposed method can significantly reduce the complexity of supervised low-light image enhancement networks while improving processing effect.
分类： 环境科学技术及资源科学技术 >> 环境科学技术及资源科学技术其他学科 分类： 计算机科学 >> 计算机应用技术 提交时间： 2023-09-22
摘要：目的 及时和准确的空气质量预测数据对于环境管理至关重要，尤其是在空气重污染期间，预测数据可以为政府生态环境管理部门应对污染状况、精准地调配社会资源的决策提供数据支撑。
方法 笔者研发的基于深度学习的空气质量预测模型AirNet6，可以兼顾准确性和实时性，实现臭氧、二氧化硫、一氧化碳等因子的7天甚至更长时间的空气质量预测。
结果 与传统的化学模型演算不同，本模型使用时空图卷积网络（STGCN），能捕获历史监测数据、天气预测数据、社会活动等数据的规律，在2分钟内完成一百多个点位未来168小时数据的预测。
结论 实验表明，AirNet6模型在速度、节能和准确度上，比传统的化学模型及时间序列AI模型均有明显进步。
关键词：空气质量预测、人工智能、深度学习模型、时空图卷积网络
分类： 计算机科学 >> 计算机应用技术 提交时间： 2023-09-06
摘要：In this study, an adaptively hybrid method was proposed to improve the performance of fractal coding methods. First, we found that the range blocks with large variances (RBLVs) play a crucial role in degrading decoded images, and the effect of the remaining range blocks with small variances (RBSVs) can be ignored. Second, RBLVs were designed to be encoded in an extended domain block pool (EDBP), and the remaining RBSVs were encoded with the no-search fractal encoding method. Moreover, an effective method to adaptively divide the range blocks into the above two categories was proposed. Finally, four fractal coding methods were adopted to assess the performance of the proposed method. Experimental results show that, compared with the previous methods, the proposed method can achieve better-decoded image quality with fewer bits per pixel and fewer computations.
分类： 计算机科学 >> 计算机应用技术 提交时间： 2023-08-25
摘要：To predict fractal decoded image quality more efficiently, an effective decoded image quality prediction method was proposed in this study. In fractal encoding process, the dynamic range of the linear correlation coefficients (LCCs) between range blocks and their best-matched domain blocks was greatly extended by several outliers which increased uncertainty and resulted in reduced prediction accuracy. To remove the interference of outliers, we introduced the effective minimum and maximum of LCCs, which provided the effective bottom and top limits of the actual percentage of accumulated collage error (EBL-APACE and ETL-APACE), respectively. Further, when EBL-APACE reached a large percentage, the average collage error (ACER) can be estimated, and the decoded image quality can be predicted directly.
Experimental results show that compared with the previous method, the proposed method can provide higher prediction accuracy with fewer computations.
分类： 计算机科学 >> 计算机应用技术 提交时间： 2023-07-01
摘要：[目的] 本研究旨在提出一种基于词和词性的联合文本生成模型，以提高生成文本的质量。
[方法] 该模型由两个预训练的文本生成模型组成，一个是基于词的模型，另一个是基于词性的模型。此外，本文还提出并使用了BERT模型对进行二分类任务，以判断文本生成效果。
[结果] 在三个数据集上的实验结果表明，与传统的GPT模型相比，GPT-WP模型生成文本的质量有明显提升。
[局限] BERT模型在二分类任务中参数较大，大规模数据训练下评价效果差，本文提出的模型在数据量较小的场景下表现较好，大规模数据表现差异缩小。
[结论] GPT-WP模型在本文提出的评价方法下表明其能够有效地提高生成文本的质量，对于自然语言生成任务的改进和评估提供了参考。
分类： 计算机科学 >> 计算机应用技术 提交时间： 2023-05-16
摘要：目的 解决长尾商品的推荐中存在的样本数据偏少，现有协同过滤法计算量大，性能难以满足需求的问题
方法 出了基于GAN+XGBoost+LR的解决方案，通过协同过滤寻找初始样本数据，利用GAN生成更多样本数据训练XGBoost+LR模型，并针对不同模型的特点指定针对性的训练策略。
结果 该方案在兼顾性能和精确度要求下，可以提高推荐模型的鲁棒性。
局限 XGBoost模型承担自动化特征工程能力有限。
结论 基于GAN+XGBoost+LR的个性化推荐方法可以提高长尾商品的推荐的有鲁棒性。
分类： 计算机科学 >> 计算机应用技术 分类： 图书馆学、情报学 >> 情报学 提交时间： 2023-05-12
摘要：目的/意义：随着以ChatGPT为代表大语言模型技术的不断发展与变革，使得许多领域的经典场景都重新焕发出新的机会。同时，越来越多的学者开始关注如何将大语言模型的智能化能力与技术应用到现有的场景，并分析这些技术带来的挑战和机遇。 方法/过程：本文以ChatGPT为建模对象，首次将大语言模型技术引入用户图书评分偏好预测这一图情领域的典型应用场景，并落地实践。通过构建基于ChatGPT的用户图书评分预测模型（CUBR, ChatGPT-based model for User Book Rating Prediction），来探索大语言模型技术在图书推荐领域实践和落地的可行性。同时，本文基于图书评分任务的不同评估方案与现有经典推荐模型进行对比，探讨并给出了CUBR在用户图书评分预测场景的优势与劣势，并分析了后续大语言模型在图书推荐其他场景可能的研究机会点。 结果/结论：本文实验研究表明，（1）CUBR模型在现有用户图书评分偏好预测任务上能够取得不错的推荐效果，特别是单样本(One-shot)这类待推荐目标信息较少的情况下，其表现接近或超过当前经典推荐算法，且泛化能力较强，较适用于冷启动推荐场景。（2）随着单个用户提示样本内容的增加（如从One-shot到Ten-shot），CUBR的预估效果会有显著的提升，说明CUBR具备不错的实时上下文学习能力。 局限：本文研究场景仅限于用户图书评分偏好理解与推荐，未来将尝试在更多的图情场景应用和改造现有大语言模型技术，并获得更好的实践效果。
分类： 计算机科学 >> 计算机应用技术 提交时间： 2023-03-23
摘要：Object detection based on unmanned aerial vehicle (UAV) images is very challenging. The multi-scale size and high density of objects in the UAV view bring great difficulties. To fully address this issue to unleash the potential of UAV applications, the YOLOv5-STD model is proposed. First, add one more head to locate extremely small object detection by shallow image features; second, use the attention mechanism to optimize the backbone by the transformer; third, use SPD-Conv to avoid the loss of fine-grained image feature information. At the last, sufficient experiments on the dataset VisDrone 2022 have proven that the model has good performance, compared with the basic model, the improved model has an average improvement of about 7% in mAP@.5 metrics, and the ablation experiments have verified that its improvement skills have a positive effect on the model. This paper can help developers and researchers get a better experience in the analysis and processing of unmanned aerial vehicle images.
分类： 计算机科学 >> 计算机应用技术 提交时间： 2023-02-21
摘要：人工智能技术在国有企业数字化转型过程中将起到关键作用。国资委《关于加快推进国有企业数字化转型工作的通知》中明确指出，要“运用人工智能等新一代信息技术，探索构建适应企业业务特点和发展需求的‘数据中台’、‘业务中台’等新型IT架构模式，加快形成集团级数字技术赋能平台，为业务数字化创新提供高效数据及一体化服务支撑”。本文根据国有企业生产经营特点，分析人工智能技术在数字化转型过程中的机遇与挑战，进而提出了以构建“智能中台”为核心的数字化转型实施路线，为国有企业数字化转型提供行动指南。
分类： 计算机科学 >> 计算机应用技术 提交时间： 2023-02-15 合作期刊: 《桂林电子科技大学学报》
摘要：随着期刊出版数字化的到来,采用在线期刊编审管理系统进行网上稿件的征集、投稿、分稿、编辑审稿、专家审稿、
定稿、查询稿件处理结果、关键字和参考文献审核、组版设置、发排稿件、三级签发、排版校对、清样出片、数据统计、费用管
理、年终索引等功能。实现期刊编审的流程化控制,提高期刊文章编审的可靠性、透明度。本文介绍了系统实现的过程,包
括需求分析,系统设计,数据库设计、系统实现进行详细说明。系统运行正常,能够满足期刊业务办公的自动化需求。
分类： 计算机科学 >> 计算机应用技术 提交时间： 2023-02-15 合作期刊: 《桂林电子科技大学学报》
摘要：为了实现在可重构扫描网络中求解对嵌入式仪器测试时的最优测试链路问题,提出了一种基于ACO算法的必测
点约束最优测试链路求解方法。首先,将扫描网络中的整体元素抽象为计算机可以识别的节点网络结构。其次,针对网络
中的环路问题,提出“活性”禁忌表,在搜索到必测的节点时释放禁忌表中的节点数据,使得被搜索过的节点能再次被搜索。
最后,为了能够更好地搜索最优测试链路,引入信息素系数变化因子,将信息素的更新与网络规模结合,以减小信息素更新
幅度,避免搜索后期信息素浓度过度增强导致陷入局部最优。此外,在链路搜索过程中采用自适应的信息素挥发系数,保
证算法的收敛速率,提高全局搜索能力。仿真实验结果表明,该算法可以有效地实现可重构扫描网络中必测点最优测试链
路的求解,与传统ACO算法相比,该算法的搜索效率更高,具有一定的实用性和适用性。
分类： 计算机科学 >> 计算机应用技术 提交时间： 2023-02-15 合作期刊: 《桂林电子科技大学学报》
摘要：针对轴类零件外圆工序尺寸参数人工选择的低效率和不确定性及相关工艺知识在异构CAPP系统间难以共享与
传输的问题,提出了一种基于本体的轴类零件外圆工序尺寸参数的自动生成方法。根据轴类零件外圆工序尺寸参数生成
过程涉及的设计特征分析、加工方案推理、工序尺寸参数选择等过程知识,构建由零件结构层、设计特征层、特征映射层及
加工特征层组成的知识表示模型。利用网络本体语言OWL对知识模型进行本体表示,构建外圆工序尺寸参数生成的元本
体模型。采用语义网规则语言SWRL构建与外圆工序尺寸参数生成过程相关的推理规则,设计了外圆工序尺寸参数的自
动生成算法,利用Jess推理机实现了外圆工序尺寸参数的自动生成,并通过实例验证了该方法的可行性。
分类： 计算机科学 >> 计算机应用技术 提交时间： 2023-02-15 合作期刊: 《桂林电子科技大学学报》
摘要：针对图频率分布不均匀的情况,提出一种非均匀图滤波器组的设计方法。根据图频率的分布特性,设计了具备良
好频率选择特性及顶点域局部特性的非均匀分析滤波器。先用低阶非多项式滤波器近似高阶多项式滤波器,再在给定分
析滤波器和子带信号的前提下,将重构问题归结成一个最小二乘问题。由于直接求解优化问题会涉及矩阵求逆,为了解决
在大规模图的情况下计算复杂度高的问题,采用一种预处理梯度法对优化问题进行迭代求解,且能分布式实现。仿真结果
表明,通过该方法设计的非均匀图滤波器组能实现完全重构,且其分析滤波器具备良好频率选择特性及顶点域局部特性。
与其他迭代方法相比,该方法具有较快的收敛速度和较低的计算成本。
分类： 计算机科学 >> 计算机应用技术 提交时间： 2023-02-15 合作期刊: 《桂林电子科技大学学报》
摘要：频域临界采样图滤波器组需要对拉普拉斯矩阵进行特征分解,这导致了该框架计算复杂度过高。针对该问题,采
用改进雅可比算法近似求解该框架的特征矩阵,从而降低计算复杂度。改进的雅可比算法将近似求解特征矩阵的问题归
结为一个带约束的优化问题,将拉普拉斯矩阵的近似误差作为目标函数,以近似特征矩阵的稀疏正交性作为约束条件,从
而求解出近似特征矩阵。理论和仿真实验结果表明,近似特征矩阵用于频域临界采样图滤波器组不会改变其完全重构条
件,且与现有的频域临界采样图滤波组相比,改进的雅可比算法在降低计算复杂度的同时保持了良好的去噪性能。
分类： 计算机科学 >> 计算机应用技术 提交时间： 2023-02-15 合作期刊: 《桂林电子科技大学学报》
摘要：为了快速地对模糊迁移系统中给定状态是否满足互模拟关系进行验证,提出了一种模糊互模拟的局部算法。该算
法将验证与遍历相结合,在对状态是否满足模糊互模拟关系验证的同时,动态地增加状态空间,使得算法只需遍历部分状
态空间即可完成验证。在部分情况下,尤其是当2个状态不满足模糊互模拟关系时,模糊互模拟的局部算法可以更快地对
给定状态是否满足模糊互模拟关系进行验证。通过Java实现了模糊互模拟的局部算法和已有全局算法,并进行了比较实
验。实验结果表明,在给定状态对不满足互模拟关系的情况下,本算法比现有模糊互模拟的全局算法的效率更高。
分类： 计算机科学 >> 计算机应用技术 提交时间： 2023-02-15 合作期刊: 《桂林电子科技大学学报》
摘要：交通预测在城市管理及交通规划中具有重要意义。然而,在交通预测任务中,对复杂动态时空依赖关系的建模仍
然具有极大的挑战性。针对以往复杂的神经网络构架在空间维度上所采用的预定义图结构未包含完整交通数据空间信
息,且在时间维度上不能很好地捕获交通数据长期依赖关系的问题,提出一种新的时空图神经网络。通过自适应图卷积网
络(AGCN)自动捕获节点的特定状态以及自动推断不同节点之间的相互依赖关系,提取更完整的交通数据空间特征,再通
过时空长短期记忆网络(ST-LSTM)中的时间记忆模块来提取交通数据的时间特征,捕获短中长期的时间依赖关系。在
PeMSD4和PeMSD8数据集上进行了验证,实验结果表明,所提网络相比基线模型能够更好地提升交通预测性能。
分类： 计算机科学 >> 计算机应用技术 提交时间： 2023-02-15 合作期刊: 《桂林电子科技大学学报》
摘要：针对当前信息隐藏算法中秘密图像大多是信息量较小的二值图像或灰度图像,提取的秘密图像是有损的等问题,
提出一种适用于较大编码容量的彩色QR码的无损提取信息隐藏算法。该算法先对载体图像三通道分解,将三分量分为
4×8互不重叠的块,通过DCT变换获得分块的低频分量;彩色QR码通过Arnold置乱后,采用Logistic映射加密,将加密
彩色QR码三通道分解,隐藏于彩色载体图像相应分块的低频分量中,并对DCT隐藏算法中由数据类型转换产生的舍入
误差进行隐藏,在秘密图像提取过程中用于误差补偿。实验结果表明,该算法有效地完成了彩色QR码的加密隐藏与无损
提取,具有较好的不可见性及安全性,该法亦适用于普通彩色秘密图像。
分类： 计算机科学 >> 计算机应用技术 提交时间： 2023-02-15 合作期刊: 《桂林电子科技大学学报》
摘要：现代神经网络可能会对来自训练分布之外的输入产生高置信度的预测结果,对机器学习模型构成潜在威胁。检测
异常分布的输入是在现实世界中安全部署模型的核心问题。基于能量模型的检测方法,直接利用模型提取的特征向量计
算样本的能量分数,而依赖并不重要的特征可能会影响检测的性能。为了解决该问题,提出了一种基于稀疏优化的损失函
数。对已经预训练完成的分类模型进行微调,在学习过程中保持模型分类能力的同时,增加正常样本特征的稀疏程度,使
得正常样本的能量分数降低,正常样本与异常样本之间的分数差异变大,从而提高检测效果。该方法并未引入异常的辅助
数据集,避免了样本之间相关性的影响。在数据集CIFAR-10和CIFAR-100上的实验结果表明,该方法将检测6个异常数
据集的平均 FPR 95分别降低了15.02%和15.41%。
分类： 计算机科学 >> 计算机应用技术 提交时间： 2023-02-09
摘要：Background: The prediction of genomic structure has become a hot spot in genome research. At present, the prediction method based on deep learning is more effective and accurate than other machine learning algorithms. Since gene sequence data cannot directly enter the deep learning model, the original data need to be encoded and converted into numerical features before model prediction. As a result, different encoding methods may affect final accuracy.Methods: In order to explore the performance of different encoding methods, we compared ten strategies in six deep learning models. We also compared the performance of all methods on independent datasets and models from our laboratory. For all models, we used their original parameters.Results: Dummy encoding, hash encoding, and one-hot encoding perform best in various models. In addition, dummy encoding and one-hot encoding are the best for processing RNA data, while hash encoding is superior to other methods for processing promoter data. Also, when processing part- or full-sequence data, the performance of dummy encoding, hash encoding, and one-hot encoding is similar. Besides that, in sisRNA datasets and prediction models of Arabidopsis and rice, dummy encoding and one-hot encoding achieve higher prediction accuracy.Conclusions: We conclude that the best encoding method varies when the data set changes. One-hot encoding, dummy encoding, and hash encoding are the three best methods for six models. This study fills the gap on sequence encoding methods in deep learning and can provide a valuable reference for the community.
分类： 生物学 >> 生物学其他学科 分类： 计算机科学 >> 计算机应用技术 提交时间： 2023-02-09
摘要：Circular RNA (circRNAs) may mediate mRNA expression as miRNA sponge. Since the community has paid more attention on circRNAs, a lot of circRNA databases have been developed for plant. However, a comprehensive collection of circRNAs in crop response to abiotic stress is still lacking. In this work, we applied a big-data approach to take full advantage of large-scale sequencing data, and developed a rich circRNA resource: CropCircDB for maize and rice, later extending to incorporate more crop species. We also designed a metric: stress detections score, which is specifically for detecting circRNAs under stress condition. In summary, we systematically investigated 244 and 288 RNASeq samples for maize and rice, respectively, and found 38 785 circRNAs in maize, and 63 048 circRNAs in rice. This resource not only supports user-friendly JBrowser to visualize genome easily, but also provides elegant view of circRNA structures and dynamic profiles of circRNA expression in all samples. Together, this database will host all predicted and validated crop circRNAs response to abiotic stress.
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