排序方式： 共有10条查询结果，搜索用时 15 毫秒
1
1.
对现行冶金焦质量标准的分析及建议 总被引：1，自引：0，他引：1
对现行冶金焦炭质量标准和具体执行情况以及炼焦、炼铁行业对焦炭质量标准的要求进行了简要叙述和分析,并提出几点建议。 相似文献
2.
人工智能生成内容（AIGC）是近年来人工智能（AI）领域一个研究热点,它有望取代人类以较低成本高效率执行内容生成工作,如音乐、绘画、多模态内容生成、新闻文章、总结报告、股评摘要,以至元宇宙中的内容生成和数字人。AIGC为未来AI发展和实现提供了一条新的技术路径。在此背景下,《信息与电子工程前沿（英文）》期刊组织了一期关于AIGC最新进展的特刊。本期特刊关注AIGC理论、算法、应用及相关领域。通过吸引高质量论文,我们希望帮助学术界和工业界研究人员更深入了解AIGC背后的基本理论及其潜在应用,激励更多研究人员加入并推进AIGC领域的研究。因此,我们就以下主题（但不限于）征集论文：（1）AI生成音乐;（2）AI生成绘画;（3）AI对话模型;（4）AI新闻摘要;（5）AI与元宇宙;（6）AI与数字人;（7）AI图像编辑;（8）AI生成短视频;（9）AI生成多媒体内容;（10）ChatGPT相关工作。经严格评审,选出12篇论文,包括1篇评论、1篇观点、3篇综述、6篇研究和1篇通讯。我们将其划分为3个主要部分：ChatGPT、扩散模型、提示学习和多模态。总体而言,本期特刊涵盖了与AIGC开发和应用... 相似文献
3.
最大间隔聚类是近来聚类分析的一个研究热点,为进一步提高其聚类准确性,提出一种基于成对约束的半监督最大间隔聚类算法.该算法在最大间隔聚类的目标函数中添加针对成对约束的损失项,从而对违反给定约束条件的分界面进行惩罚.对所得到的非凸优化问题,本文提出一种基于约束凹凸过程的迭代算法来进行高效求解.实验表明,本文提出的算法能极大地提高最大间隔聚类的准确性,其聚类性能也明显优于其他两种半监督聚类算法. 相似文献
4.
近年来,人工智能和高性能计算快速发展,大规模多媒体数据的智能应用需求日趋广泛,多媒体数据的融合、转换、理解、搜索、推理与推荐等方向的新问题也不断涌现,推动了多媒体智能处理与分析技术的迅速发展,在学术界和产业界均引起极大关注。
为更好地推动多媒体智能处理与分析理论、技术、应用的发展,及时记录我国多媒体智能领域的最新技术、前沿进展、学者观点、算法研究、数据集构建及应用落地等方面的优秀成果,《中国图象图形学报》邀请国内多位一线专家共同策划推出“多媒体智能”专刊,以期为图像视频处理与分析、多媒体信息检索和推荐、多媒体内容分发、数据挖掘与机器学习等相关领域的研究人员提供参考。
经过严格评审,“多媒体智能”专刊共收录学术论文15篇,包括“学者观点”3篇、“综述”4篇、“多媒体智能安全”3篇、“目标智能检测”2篇、以及“多媒体分析与理解”3篇。
“学者观点”栏目中,《多媒体智能：当多媒体遇到人工智能》围绕“大数据”时代多媒体与人工智能融合的背景,提出了多媒体智能的新概念,探讨了多媒体和人工智能之间的相互影响,具体包括以下两个方向：1)多媒体推动人工智能向着更具可解释性的方向发展;2)人工智能促进多媒体推理能力的发展。这两个方向形成了一个多媒体智能循环,其中多媒体和AI以交互和迭代的方式相互促进增强。该文讨论了每一循环中的研究进展,特别是研究多媒体如何推动机器学习发展以及机器学习如何反过来推动多媒体发展。总结了循环中已经完成的工作,并指出了完成循环所需要做的未来工作,然后对值得进一步深入探索的多媒体智能相关研究方向进行了思考。
《视觉知识：跨媒体智能进化的新支点》介绍了一种新的智能表达方式——视觉知识的3个基本要素,即视觉概念、视觉关系、视觉推理,并对每个要素展开详细讨论与分析。视觉知识有助于实现数据与知识驱动的统一框架,学习可归因可溯源的结构化表达,推动跨媒体知识关联与智能推理。视觉知识具有强大的知识抽象表达能力和多重知识互补能力,为跨媒体智能进化提供了新的有力支点。
《面向海洋的多模态智能计算：挑战、进展和展望》首次从多模态数据技术的视角,系统地介绍面向海洋现象/过程的智能感知、认知和预知的交叉研究进展。通过梳理海洋科学大数据全生命周期的阶段演进过程,明确海洋多模态智能计算的研究对象、科学问题和典型应用场景。在海洋多模态大数据内容分析、推理预测和高性能计算3个典型应用场景中展开现有工作的系统性梳理和介绍。针对海洋数据分布和计算模式的差异性,提出海洋多模态大数据表征建模、跨模态关联、推理预测、高性能计算4个关键科学问题中的挑战,并提出未来展望。
“综述”栏目中,《基于深度学习的人—物交互关系检测综述》一方面分析空域人—物交互关系检测任务,从数据内容场景、标注粒度两方面总结和分析当下数据库和基准。然后从两阶段分段式方法和单阶段端到端式方法两个流派出发系统性地阐述当前检测方法的发展现状,分析两个流派方法的特性和优劣,厘清该领域方法的发展路线。另一方面,对时空域人—物交互关系检测任务进行总结,分析现有时空域交互关系数据集构造与特性和现有基线算法的优劣。最后对未来的研究方向进行展望。
《人类面部重演方法综述》对现阶段面部重演领域的发展进行梳理和总结。从面部重演模型入手,对面部重演存在的问题、模型的分类以及驱动人脸特征表达进行阐述,列举并介绍了训练面部重演模型常用的数据集及评估模型的评价指标,对面部重演近年研究工作进行归纳、分析与比较,最后对面部重演的演化趋势、当前挑战、未来发展方向、危害及应对策略进行了总结和展望。
《视觉语言多模态预训练综述》总结了视觉语言多模态预训练领域的进展,对常见的预训练数据集和预训练方法进行了汇总,然后对目前最新方法和经典方法进行系统概述,按输入来源分为图像—文本预训练模型和视频—文本多模态模型两大类,阐述了各方法之间的共性和差异,并将各模型在具体下游任务上的实验情况进行了汇总。最后总结了视觉语言预训练面临的挑战和未来发展趋势。
《Bayer阵列图像去马赛克算法综述》对Bayer采样阵列原理和图像去马赛克技术进行概述;将现有方法按照传统方法和基于深度学习方法两类进行总结,根据去马赛克任务是否具有独立性,将深度学习方法进一步细分为独立去马赛克任务和联合去马赛克任务两类,进一步分析了不同方法的原理和优缺点,并重点阐述了基于深度学习的去马赛克方法网络结构和重建机理,介绍去马赛克领域中常用的公共数据集和性能评价指标,并对相关实验进行分析对比。最后,围绕网络深度、运算效率、实用性等方面分析了现阶段图像去马赛克技术面临的挑战及未来的发展方向。
我们期待广大读者和科技人员通过“多媒体智能”专刊,能够更深入、更全面地了解该领域的最新方法和应用,吸引更多学者从事相关研究并产生具有国际影响力的优秀成果,为本领域的发展做出新的贡献。 相似文献
5.
纯视觉鸟瞰图（bird’s-eye-view,BEV）感知是国内外自动驾驶领域的前沿方向与研究热点,旨在通过相机2D图像信息,生成3D空间中周围道路环境俯视视角下的特征表示。该领域在单车智能方向上迅速发展,并实现大量落地部署。但由于车端相机的安装高度受限,不可避免地面临着远距离感知不稳定、存在驾驶盲区等实际问题,单车智能仍存在着一定的安全性风险。路端摄像头部署在红绿灯杆等高处基础设施上,能够有效扩展智能车辆的感知范围,补充盲区视野。因此,车路协同逐渐成为当前自动驾驶的发展趋势。据此,本文从相机部署端和相机视角出发,将纯视觉BEV感知技术划分为车端单视角感知、车端环视视角感知和路端固定视角感知三大方向。在每一方向中,从通用处理流程入手梳理其技术发展脉络,针对主流数据集、BEV映射模型和任务推理输出三大模块展开综述。此外,本文还介绍了相机成像系统的基本原理,并对现有方法从骨干网络使用统计、GPU（graphics processing unit）类型使用统计和模型性能统计等角度进行了定量分析,从可视化对比角度进行了定性分析。最后,从场景多元、尺度多样分布等技术挑战和相机几何参数迁移能力差、计算资源受限等部署挑战两方面揭示了当前纯视觉BEV感知技术亟待解决的问题。并从车路协同、车车协同、虚拟现实交互和统一多任务基座大模型4个方向对本领域的发展进行了全面展望。希望通过对纯视觉BEV感知现有研究以及未来趋势的总结为相关领域研究人员提供一个全面的参考以及探索的方向。 相似文献
6.
语义分割是计算机视觉领域的基本任务,旨在为每个像素分配语义类别标签,实现对图像的像素级理解。得益于深度学习的发展,基于深度学习的全监督语义分割方法取得了巨大进展。然而,这些方法往往需要大量带有像素级标注的训练数据,标注成本巨大,限制了其在诸如自动驾驶、医学图像分析以及工业控制等实际场景中的应用。为了降低数据的标注成本并进一步拓宽语义分割的应用场景,研究者们越来越关注基于深度学习的弱监督语义分割方法,希望通过诸如图像级标注、最小包围盒标注、线标注和点标注等弱标注信息实现图像的像素级分割预测。首先对语义分割任务进行了简要介绍,并分析了全监督语义分割所面临的困境,从而引出弱监督语义分割。然后,介绍了相关数据集和评估指标。接着,根据弱标注的类型和受关注程度,从图像级标注、其他弱标注以及大模型辅助这3个方面回顾和讨论了弱监督语义分割的研究进展。其中,第2类弱监督语义分割方法包括基于最小包围盒、线和点标注的弱监督语义分割。最后,分析了弱监督语义分割领域存在的问题与挑战,并就其未来可能的研究方向提出建议,旨在进一步推动弱监督语义分割领域研究的发展。 相似文献
7.
8.
9.
10.
1