基于多模态交互网络的图像描述

在各类的图像描述方法中,多模态方法主要将视觉和文本两种模态的信息作为输入,以获得有效的多级信息。然而,其中的多数方法未考虑两种模态数据之间的关系,仅孤立地使用这两种模态的数据。为了在不同模态之间建立复杂的交互,充分利用模态之间的关系提升图像描述效果,首先,引入双向注意流模块(Bi-Directional Attention Flow, BiDAF),将自注意力机制升级为双向方式;然后,通过一个只需一个遗忘门就可以实现与长短期记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)相同的功能的门控线性记忆模块(Gated Linear Memory, GLM)有效降低解码器的复杂度,并捕获多模态的交互信息;最后,将BiDAF和GLM分别应用为图像描述模型的编码器和解码器,形成多模态交互网络(Multimodal Interactive Network, MINet)。在公共数据集MS COCO上的实验结果表明,MINet与现有的多模态方法相比不仅具有更简洁的解码器、更好的图像描述效果、更高的评价分数,且无需进行预训练,图像描述更高效。     

梯形槽聚乙烯缓冲衬垫结构的有限元优化设计

目的探究梯形槽EPE缓冲衬垫结构的动态缓冲性能,优化缓冲衬垫结构,为后续缓冲结构设计提供科学的参考方案。方法以密度为23 kg/m3的EPE材料为试验对象,对材料样品进行静态压缩试验,数据处理得出应力-应变数据,将其导入Ansys Workbench材料库中,对产品衬垫系统进行有限元冲击模拟。将冲击理论计算结果与有限元分析结果进行对比。保持等效接触面积不变,对不同底角度数和开槽排布方式的产品衬垫系统进行有限元模拟,得出最大变形量、等效应力、速度等数据。结果底角小于70°时,缓冲结构整体刚度过小,导致跌落时产品触底,不能很好地保护产品;当底角大于70°时,度数为85°的缓冲衬垫等效应力最小,为0.0966 MPa,并且产品的速度改变量最小。底角为90°时,1个槽缓冲衬垫变形量最大,为30.282mm,等效应力为0.09681MPa。结论在结构设计时,可将底角85°、1个槽的缓冲结构作为设计的最佳参考值,以实现缓冲材料的减量化设计和最佳的保护性能的目标。