改进Faster R-CNN的汽车仪表指针实时检测

针对产业化的汽车仪表指针人工视觉检测效果差、检测速度慢和实时性低等问题,本文提出了一种改进的Faster R-CNN汽车仪表指针实时检测算法。通过改进原始的RoI网络层结构,实现小目标高低层特征之间的完整传递;采用双线性内插算法替代两次量化操作,使得特征聚集变成连续的过程,能够有效减少计算时间;最后将工业机采集的视频数据,预处理成VOC格式数据集进行训练,调整超参数得到改进汽车仪表指针检测模型。实验结果表明:所提出的方法能够快速、准确地实现汽车仪表指针检测,单张图片的平均检测时间为0.197 s,平均检测精度可达92.7%。在不同类别仪表指针的迁移实验中,展示了良好的泛化性能。     

对抗样本三元组约束的度量学习算法

针对已有三元组约束的度量学习算法大多利用先验知识构建约束,一定程度上制约了度量学习算法性能的问题,本文借鉴对抗训练中样本扰动的思想,在原始样本附近学习对抗样本以构造对抗三元组约束,基于对抗三元组和原始三元组约束构建了度量学习模型,提出了对抗样本三元组约束的度量学习算法(metric learning algorithm with adversarial sample triples constraints,ASTCML)。实验结果表明,提出的算法既克服了已有固定约束方法受先验知识影响大的问题,也提高了分类精度,说明区分更加难以区分的三元组约束能够提升算法的性能。     

人脸识别系统的活体检测综述

人脸识别系统的快速发展对人脸活体检测技术提出了新要求,包括检测实时性、面对复杂环境的泛化性、对多种攻击类型的鲁棒性以及用户体验的友好性等.主要阐述了人脸活体检测的必要性,对方法进行了分类、整理和总结,根据所提特征的不同,将活体检测分为基于手工特征的方法和基于深度学习的方法,并将近期针对算法泛化性的研究进展归纳为基于辅助监督信号方法、基于域适应域泛化的方法、基于特征解耦的方法、基于噪声建模的方法、基于异常检测的方法,对每类方法的代表性算法进行了分析介绍,详细总结了每类方法的基本思想和优缺点.从各方面系统地概括了人脸活体检测问题,包括不同类型的呈现攻击、先进的人脸活体检测方法、常用公共数据库、标准化评价指标、测试方法等的介绍.此外,还讨论了该领域的难点与挑战,总结了未来的研究方向扣发展趋势.     

生成式对抗网络及其在图像生成中的研究进展

生成式对抗网络(GAN)现已成为深度学习领域热门的研究方向,其独特的对抗性思想来源于博弈论中的二人零和博弈,如何解决GAN训练不稳定、生成样本质量差、评价体系不够健全、可解释性差等问题是目前GAN研究的重点和难点.调研了生成式对抗网络的研究背景和发展趋势.首先阐述了生成式对抗网络的基本思想和算法实现,分析了GAN的优势与不足,然后对已有改进方法进行了较为系统的分类,从基于结构改变和基于损失函数变体的两种类型分别梳理了一些典型的GAN的优化方法和衍生模型;比较了GAN与其他生成模型的异同,介绍了各自的优势与不足;对比了GAN及其衍生模型的性能,总结了它们的运作机制、优点、局限性以及适用场景,介绍了生成式对抗网络在图像生成领域中的应用;最后列举了生成式对抗网络的主流评价指标,分析了GAN研究中仍面临的主要问题并给出对应的解决思路,并将列举出的主流解决手段在解决效果及可应用性方面进行了对比分析,展望了未来的研究方向.     

开放领域知识图谱问答研究综述

知识图谱问答是通过处理用户提出的自然语言问题,基于知识图谱的某种形式,从中获取相关答案的过程.由于知识规模、计算能力及自然语言处理能力的制约,早期知识库问答系统被应用于限定领域.近年来,随着知识图谱的发展,以及开放领域问答数据集的陆续提出,知识图谱已用于开放领域问答研究与实践.以技术发展为主线,对开放领域知识图谱问答进行综述.首先,介绍五种基于规则模板的开放领域知识图谱问答方法:传统语义解析、传统信息检索、三元组匹配、话语模板和查询模板,这类方法主要依赖人工定义的规则模板完成问答工作.其次,描述五种基于深度学习的方法,这类方法采用神经网络模型完成问答过程的各类子任务,包括知识图谱嵌入、记忆网络、基于神经网络的语义解析、基于神经网络的查询图、基于神经网络的信息检索.接着,介绍开放领域知识图谱问答常用的4个通用领域知识图谱和11个开放领域问答数据集.随后,按照问题的难易程度选择3个经典问答数据集比较各问答系统的性能指标,对比不同方法间的性能差异并进行分析.最后,展望开放领域知识图谱问答的未来研究方向.     

利用收益预测与策略梯度两阶段众包评论集成

近年来随着互联网的飞速发展,人们频繁地在网络上发布关于某一特定对象的评论内容,快速掌握众包评论文本的关键信息对决策制定、服务调整有着重要作用,对众包评论文本集成进行深入研究亦显得十分必要.众包评论文本集成旨在将不同评论者对同一对象的评论内容以既定压缩率整合成较短的集成文本,从而根据大众认知形成关于特定对象较为匹配的内容描述.针对该问题提出了一种利用收益预测与策略梯度的两阶段众包评论集成方法.该方法不依赖于任何人工真值,仅提供源众包评论文档,由代理根据收益经验自行抽取关键语句形成众包评论集成文档.具体而言,第一阶段以语句相关性与冗余性衡量集成文档内容质量,以此作为收益,利用Q-值学习预测出从当前语句选择起直至评论集成结束时所产生的长期收益,由此指导代理学习最优语句选择策略;在此基础上,第二阶段以集成文档情感强度为收益,利用策略梯度(上升)进一步调整第一阶段代理习得的语句选择策略,使得代理所产生集成文本在具备一定内容质量同时,从客观角度突显文本情感强度,更明确反映出评论者所持有的情感态度.实验结果表明,与现有相关方法相比,所提出方法在评论文本集成内容质量与情感强度方面总体取得最优,且产生集成文档所耗费时长仍控制在可接受范围之内.     

高中信息科技课堂项目化学习的实践与思考

问题的提出《普通高中信息技术课程标准(2017年版)》在“六、教学建议”模块中建议教师重构教学组织方式,在课堂教学中开展项目化学习,在项目实践中渗透学科核心素养,整合知识与技能的学习。那么,如何在课堂上开展项目化学习呢?一线教师具体该怎么做呢?笔者结合实际教学案例进行了如下思考。     

“数字科学家”助力学校“STEAM+”课程体系建构

A-STEM卓越教师行动培训是一个为“教育创客”赋能的过程,该培训组织教师在实际工作中产生课题,并在专家指导下采取行动研究。对于A-STEM创客教育如何作为一个支点,撬动各个学科的主动拥抱跨学科综合课程的设计,带动整个学校创新课程的体系的构建,本案例可以作为一个较为典型的参考。     

STEAM教育理念下的小学信息技术教学实践

教育部《教育信息化“十三五”规划》的通知中明确提出:有条件的地区要积极探索信息技术在“众创空间”“跨学科学习”(STEAM教育)、创客教育等新的教育模式中的应用,着力提升学生的信息素养、创新意识和创新能力,养成数字化学习习惯,促进学生的全面发展,发挥信息化面向未来培养高素质人才的支撑和引领作用。针对如何在STEAM教育理念下,更好地进行小学信息技术教学,笔者结合学校实际,开展了实践研究。     

云端对话,混合学习空间组织建构实践探索

“互联网+教育”让所有教育人真切地感受到互联网对教育产生的强大变革力量。“鼓楼e学校”作为混合学习空间的承载实体,为师生提供了丰富的在线课程资源和优质的线上服务,为学校开展线上教学提供了有力支撑。全面推行混合学习空间教学,新的问题也随之而来:“混合学习空间只有屏幕当老师,效果好吗?”“题目不理解怎么办?”“只听课,没互动,孩子到底学会了没有?”“学生缺乏规范性管理,能否积极学习?能否进入正常的学习状态?”……