有监督的人工智能机器学习图片认知分类系统的方法研究

人工智能出现在我们视野的占比逐渐增大,给我们的生活工作带来了很多便利,步入信息时代的社会离不开信息技术。人工智能机器学习在众多的数据以及产品中具备其独特的特点,本文以介绍机器学习的进行简要介绍,并在此基础上对图片认知分类进行阐述。     

融合情感与语义信息的情感分析方法

在使用词嵌入法进行词转向量时，两个反义词会转换成相近的向量。如果这两个词是情感词，将会导致词的情感信息的丢失，这在情感分析任务中是不合理的。为了解决这个问题，提出了一种在词嵌入的基础上增加情感向量来获取情感信息的方法。首先利用情感词典资源构建情感向量，将其与词嵌入法得到的词向量融合在一起；然后采用双向长短期记忆（BiLSTM）网络获取文本的特征；最后对文本的情感进行分类。在4个数据集上分别对该方法与未融合情感向量的方法进行了实验。实验结果表明所提方法分类准确度与F1值都高于未融合方法，说明了加入情感向量有助于提高情感分析的性能。     

穆钧：基于生土 守望乡村

"从现在起,学校过冬再也不需要烧煤了,省下来的钱可以给孩子们多买一些书。"看到自己的付出给乡村带来实实在在的变化,穆钧觉得,自己扎根乡村15年从事生土营建研究与实践是值得的。从刚开始接触乡村建设时的不解到驻村开展实地调研,再到创新生土营建技术与村民共建家园,北京建筑大学教授穆钧的研究经历中涌现出技术的更新完善,还流露着一位学者对于乡村及传统建筑的真挚情感。     

AutoLISP二次开发在三旧改造房屋面积核查中的应用

房屋数据作为三旧改造的基础数据,是政府部门科学制定城市改造方案的重要支撑。文中介绍利用AutoLISP语言调用AutoCAD多种功能以快速实现房屋数据单项面积计算、核查和分类统计的方法,并论证其在房屋面积核查中的自动化程度以及输出成果的准确性、可靠性。     

基于自监督学习的病理图像层次分割

在苏木精-伊红(HE)染色病理图像中，细胞染色分布的不均匀和各类组织形态的多样性给病理图像的自动分割带来极大挑战。为解决该问题，提出了一种基于自监督学习的病理图像三步层次分割方法，对病理图像中各类组织进行由粗略到精细的全自动逐层分割。首先，根据互信息的计算结果在RGB色彩空间中进行特征选择；其次，采用K-means聚类将图像初步分割为各类组织结构的色彩稳定区域与模糊区域；然后，以色彩稳定区域为训练集采用朴素贝叶斯分类对模糊区域进行进一步分割，得到完整的细胞核、细胞质和胞外间隙这三类组织结构；最后，对细胞核部分进行结合形状和色彩强度的混合分水岭分割得到细胞核间的精确边界，进而量化计算细胞核个数、核占比、核质比等指标。对脑膜瘤HE染色病理图像的分割实验结果表明，所提方法对于染色和细胞形态差异保持较高的鲁棒性，各类组织区域分割误差在5%以内，在细胞核分割精度的对比实验中平均正确率在96%以上，满足临床自动图像分析的要求，其量化结果可以为定量病理分析提供依据。