伪Zernike矩特征在图像重建中的应用

简单介绍了描述图像形状特征的伪Zernike矩,给出了伪Zernike矩的定义;在讨论伪Zernike矩性质的基础上,指出可以使用基于伪Zernike矩的形状特征数据来重建图像,阐述了基于伪Zernike矩的形状特征数据进行图像重建的理论基础;实验结果证明了基于伪Zernike矩进行图像重建的可行性。     

主成分分析在图像Zernike矩特征降维中的应用

首先介绍了图像特征向量维度过高的问题以及图像特征降维处理。在讨论Zernike矩基本概念以及图像Zernike矩形状特征向量表示的基础上,指出Zernike矩特征向量一般都是高维的。在介绍主成分分析方法的基础上,指出可以将其应用到Zernike矩特征向量的降维中,并给出了降维的处理过程。最后的实验结果证明了该方法的可行性。     

基于逆类别注意力机制的电商文本分类

电商数据所属类别对于分析电商数据有重要意义,基于人力的分类无法适应如今海量的电商数据,基于传统算法模型的分类难以提取有价值的人工特征.本文采用BiLSTM模型并且引入注意力机制,将其应用于电商数据分类中.该模型包括Embedding层、BiLSTM层、注意力机制层和输出层.Embedding层加载Word2Vec开源工具训练得到的词向量,BiLSTM层捕捉每个词语的上下文信息,注意力机制层为每个词语分配权重,合成新的样本特征.实验表明,基于逆类别率的注意力机制在电商数据的分类准确率达到91.93％,与不加注意力机制的BiLSTM模型和其他引入的注意力机制相比,均有不同程度的提高.此模型电商数据分类中有良好的效果,为注意力机制的引入提供了新的思考方向.     

问答系统中基于维基百科的问题扩展技术研究

为了解决文档与查询之间词的不匹配的问题,对问题扩展技术进行了研究,提出了一种基于维基百科的查询扩展方法.该方法使用与问题相关的维基百科页面对问题扩展,引入了基于局部文档集的查询扩展方法,并使用BM25算法对检索排序进行修正.通过测评对比,验证了用此方法得到的检索结果在原来的基础上有了很大提高.     

基于细粒度信息感知BERT-EEP的情绪分类方法

网络舆情情绪分析专注于挖掘特定领域文本中深层次的情绪信息，对及时评估和化解舆情风险有重要意义。以往研究大多依赖情感符号、词性等基本情绪知识构建情绪语义特征，忽略了文本中情绪的持有者、线索等细粒度语言表达。为此，针对COVID-19疫情期间网络舆情数据的特点，引入同步双通道循环递归网络抽取细粒度情绪信息。在此基础上，提出辅助句构造法和基于BERT的情绪表达感知网络BERT-EEP,利用细粒度情绪信息辅助标签分类，并通过多头注意力机制和双向门控循环单元学习辅助信息和上下文之间的依赖关系，最终实现情绪分析。为评估所提方法的有效性，构建了一个具有细粒度表达的COVID-19中文情绪数据集。实验结果表明，所提方法能有效地融合细粒度情绪信息，在情绪分类任务上获得了优异的性能。     

基于BiLSTM-CRF的社会突发事件研判方法

社会突发事件的分类和等级研判作为应急处置中的一环,其重要性不言而喻.然而,目前研究多数采用人工或规则的方法识别证据进行研判,由于社会突发事件构成的复杂性和语言描述的灵活性,这对于研判证据识别有很大局限性.该文参考"事件抽取"思想,将事件类型和研判证据作为事件中元素,以BiLSTM-CRF方法进行细粒度的识别,并将二者结...     

碳纳米管在生物医学传感器中的应用

从碳纳米管结构、电学性质及碳纳米管修饰电极出发,综述了碳纳米管在生物医学压力传感器、生物医学气体传感器、生物医学葡萄糖传感器中的应用,并对碳纳米管在生物医学传感器领域中的进一步应用需要解决的问题进行了概括.     

基于问题分解的多跳机器阅读理解模型

多跳机器阅读理解是自然语言处理领域最困难的任务之一,需要在多个段落之间进行推理。多跳机器阅读理解任务中的复杂问题一般由多个简单问题融合而成,可以通过分解复杂问题使模型更好地理解问题。因此,针对复杂多跳问题,提出了一种基于问题分解的多跳阅读理解模型。该模型首先将多跳问题分解为多个单跳问题,然后利用单跳阅读理解模型对其进行求解。将问题分解视作一个阅读理解任务：多跳问题是问题分解的上下文,而包含问题答案的证据段落则是问题。阅读理解任务捕捉了多跳问题和证据段落之间的交互语义信息,可以指导多跳问题中单跳问题的抽取。所提模型的BLEU值和Rouge-L值分别为71.48%和79.29%。实验结果表明,该模型对多跳机器阅读理解是有效的。     

基于依存句法的可解释图像描述生成

已有图像描述生成模型虽可以检测与表示图像目标实体及其视觉关系，但没有从文本句法关系角度关注模型的可解释性.因而，提出基于依存句法三元组的可解释图像描述生成模型（interpretable image caption generation based on dependency syntax triplets modeling, IDSTM），以多任务学习的方式生成依存句法三元组序列和图像描述. IDSTM模型首先通过依存句法编码器从输入图像获得潜在的依存句法特征，并与依存句法三元组及文本词嵌入向量合并输入单层长短期记忆网络（long short-term memory, LSTM），生成依存句法三元组序列作为先验知识；接着，将依存句法特征输入到图像描述编码器中，提取视觉实体词特征；最后，采用硬限制和软限制2种机制，将依存句法和关系特征融合到双层LSTM，从而生成图像描述.通过依存句法三元组序列生成任务，IDSTM在未显著降低生成的图像描述精确度的前提下，提高了其可解释性.还提出了评测依存句法三元组序列生成质量的评价指标B1-DS (BLEU-1-DS), B4-DS (BLEU-4-D...     

城市老旧排水管网更新改造技术

本文以长沙市桐梓坡路工程为例，通过对项目进行深入分析，从管道本身存在的问题、雨污混错接、排水附属设施维护缺失等三个方面总结了城区老旧管网问题及形成原因，并提出了针对性的解决方案及建议。桐梓坡工程实施效果证明，提出的方案合理可行，实现了城市更新改造目标。