分类: 心理学 >> 应用心理学 分类: 计算机科学 >> 计算机应用技术 提交时间: 2024-02-29
摘要: 目的 随着网络大数据以及机器学习的方法的发展,越来越多研究结合文本分析与机器学习来预测满意度。在建立生活满意度预测模型的研究中,针对获取大量有效的有标注数据困难的问题,本研究提出基于文本数据增强以优化生活满意度预测模型。 方法 改编大连理工词典后,以357份生活现状描述为原始文本、生活满意度量表自评分为标注,经过EDA和回译进行文本数据增强,利用传统机器学习算法建立预测模型。 结果 结果显示,大连理工词典改编后,各模型预测能力大大提高;数据增强后,仅在线性回归模型上观察到回译和EDA的提升作用。使用原始数据进行训练的岭回归模型预测值与实际值的皮尔逊相关系数最高,达0.4131。 结论 特征提取精度的提升可优化目前的生活满意度预测模型,但对于以词频为特征建立的生活满意度预测模型,基于回译和EDA进行的文本数据增强可能并不十分适用。
分类: 计算机科学 >> 计算机应用技术 提交时间: 2024-01-09
摘要: 不良光照条件下的目标检测是一个重要的图像处理任务,目前的研究主要通过图像增强来减少图像噪声,同时改进网络结构和数据集来适应不良光照条件下的目标检测。然而,很少有人研究不良光照条件对目标检测的具体影响。因此在本文中,我们通过算法生成模拟不良光照条件的数据集,在不同的噪声条件下进行目标检测,统计检测结果,对影响进行研究。由于实验是在模拟数据中进行的,为了保证结果的准确性,我们利用实际场景的不良光照图像对结论进行了验证。
分类: 计算机科学 >> 计算机应用技术 提交时间: 2024-01-07
摘要: Aiming at the exponential growth of solution scale in multiple hypothesis tracking (MHT), a continuous consistency model (CCM) is proposed. The key to improve MHT performance is to improve the effi#2;ciency of branch management. However, due to the inevitable detector failure, when the tree is expanded and each detection is organized as the root node of the new tree, a large number of virtual nodes are used. This leads to rapid growth of branches. Different from previous MHT implementations, CCM divides detection into four categories, in#2;cluding continuous, left continuous, right continuous and discontinuous. Comparative experiments show that CCM has significantly improved the computational efficiency and obtained the most advanced results on MOT challenge benchmark.
分类: 计算机科学 >> 计算机应用技术 提交时间: 2024-01-07
摘要: 本文对特征级数据融合算法进行了分类概述,分布从基于概率统计的融合算法、基于逻辑推理的融合算法、基于特征抽取的融合算法、基于搜索的融合算法和基于神经网络的融合算法做了归纳,并且对数据融合的未来研究方向进行了总结论述。
分类: 计算机科学 >> 计算机应用技术 提交时间: 2024-01-07
摘要: 本文运用YOLO视觉算法对标签进行识别检测,并对实验过程和实验结果进行了论述。
分类: 计算机科学 >> 计算机应用技术 提交时间: 2024-01-06
摘要: 本报告探究了SGT模型在磁探领域的应用,特别关注了其在MGT、SNR0和SNR5数据集上的性能表现。实验结果揭示了SGT模型在处理这些数据集时存在虚警率过高和预测偏差较大等问题。为解决模型的预测能力和泛化能力不足的问题,我们设计了一系列改进实验,着重从调参、优化特征提取方式和修改连续性判断三个方面入手。在这三种改进方法中,调参取得了约0.5%的性能提升,特征提取优化和正交基判断的方法反而预测效果降低了20%。通过代码审查和逻辑推理,我们发现问题源于特征提取与模型不兼容。为适应正交基算法,我们提出一种改进思路:引入多种不同类型的特征,包括时域特征、频域特征和统计特征等,并综合利用这些特征信息,构建更为复杂而全面的SGT模型。此外,引入stacking模块,将基于不同特征的单一模型的预测结果作为输入,通过进一步的学习和综合,生成更准确的预测。
分类: 计算机科学 >> 计算机应用技术 提交时间: 2024-01-06
摘要: 长期以来,空间场景分类一直是地理信息科学领域的一个突出研究领域。在过去传统方法主要依赖于基于图像特征的检索方法。然而,随着深度学习和人工智能领域的迅速发展,对复杂空间场景的高效分类日益重要。本文提出了一种新颖的框架,该框架将目标检测与知识图谱相结合,自动完成空间场景分类。首先使用目标检测技术对输入图像进行处理以识别场景中的关键实体。随后,利用包含各种空间场景、实体及其关系的知识图谱来识别空间场景分类。为了验证该框架的有效性,我们使用八个空间场景类别进行了实验。实验结果表明,得到的分类结果与真实空间类型较为一致,验证了框架的有效性,展现了空间场景分类的潜在应用价值。
分类: 计算机科学 >> 计算机应用技术 提交时间: 2024-01-06
摘要: 扩散模型是一种强大的生成模型,能够在图像、文本和音频等多个领域内产生高质量的结果。本综述旨在汇总和分析应用于视觉领域的扩散生成模型的最新研究进展,包括该领域的理论和实践贡献。本文首先探讨了去噪扩散概率模型、基于分数的扩散生成模型和随机微分方程的扩散生成模型这三种主流模型的特点和原理,并分析了旨在优化模型内部算法和提高采样效率的相关衍生模型。其次,综合评述了扩散模型在当前的应用情况,包括在计算机视觉、自然语言处理、时间序列分析、多模态研究以及跨学科等多个领域的实际应用。最后,基于当前的研究趋势和挑战,对扩散模型未来的发展方向进行了展望,以期为该领域的研究提供指导和启发。本文旨在为研究人员提供一个关于扩散模型研究和应用的全面视图,强调其在人工智能生成内容(AIGC)领域的重要地位和未来潜力。
分类: 计算机科学 >> 计算机应用技术 分类: 医学、药学 >> 临床医学 提交时间: 2024-01-06
摘要: 垂体微腺瘤通常难以通过平扫核磁共振成像的方式来检测,且误诊的风险较高、病例较少,这使得垂体微腺瘤的检测分割与分类诊断工作难度较大。基于上述问题,本文提出了一种基于动态增强序列的计算机辅助诊断系统DCEPM-CAD。在提取动态增强MR序列时序信息的同时对其中主干网络HRNetv2添加注意力模块进行改进。为了避免因垂体微腺瘤在图像中占据像素过少而无法提取其相关特征的问题,本文还引入TecoGAN图像超分辨率方法来对垂体区域图像进行超分辨率重建。在275名符合研究条件者的共862张MR图像数据集中,DCEPM-CAD针对垂体微腺瘤的诊断准确率达到77%,同时在垂体、垂体微腺瘤的分割方面取得了显著的效果,Dice相似性系数分别达到92.16和72.54。
分类: 计算机科学 >> 计算机应用技术 提交时间: 2024-01-06
摘要: Deep Learning is a new research direction in the field of machine learning, which is introduced into machine learning to make it closer to the original goal -AI(Artificial Intelligence).
Deep learning is the inherent law and level of learning sample data. The information obtained in these learning processes is very helpful for the interpretation of data such as text, images, and sounds. Its ultimate goal is to allow machines to analyze learning ability like humans and can recognize data such as text, images and sounds. It is a complex machine learning algorithm, which has achieved the effect in terms of voice and image recognition, far exceeding the previous related technologies, especially in searching technology, data mining, machine translation, natural language processing, multimedia learning, voice, recommendation and personalized technologies, and other related fields. This article discusses the theoretical knowledge of deep learning and investigates the application of the algorithm in various fields, to provide a certain reference for deep learning studies.
分类: 计算机科学 >> 计算机应用技术 提交时间: 2024-01-04
摘要: 通过对几篇论文的详细阅读与理解,我完成了本篇综述论文的撰写,并对图神经网络GNN及其部分变体,包括图卷积网络GCN、图采样神经网络GraphSAGE、注意力图神经网络GAT、图循环网络GGNN和图循环神经网络HGNN模型的基本概念、核心结构和应用领域进行了深入分析与全面研究,总结了这些论文作者的研究方法和他们研发的模型所实现的功能及应用,并给出了自己对于GNN未来的发展与研究方向的理解。
分类: 统计学 >> 应用统计数学 分类: 计算机科学 >> 计算机应用技术 分类: 数学 >> 建模与仿真 分类: 能源科学 >> 能源(综合) 提交时间: 2024-01-01
摘要: The surging demand for new energy vehicles is propelled by the call to conserve energy, curtail emissions, and enhance the ecological ambience. By conducting behavioral analysis and mining, particular usage patterns of new en#2;ergy vehicles are pinpointed. Regrettably, these models decrease their environ#2;mental shielding efficiency. For instance, overloading the battery, operating with low battery power, and driving at excessive speeds can all detrimentally affect the battery's performance. To assess the impact of such driving behavior on the urban ecology, an environmental computational modeling method has been pro#2;posed to simulate the interaction between new energy vehicles and the environ#2;ment. To extend the time series data of the vehicle's entire life cycle and the eco#2;logical environment within the model sequence data, I utilized the LSTM deep learning method with Bayesian optimizer optimization parameters for longer simulation. The analysis revealed the detrimental effects of poor driving behavior on the environment
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.