锅炉水冷壁管工装孔处泄漏原因分析与处理

针对某公司循环流化床蒸汽锅炉炉膛工装孔处水冷壁管发生泄漏的情况,详细描述了泄漏点周围关联管道、连接件之间的位置情况,介绍了泄漏点的特征和关系,结合送检分析报告,判断泄漏是因负荷变化、水冷壁内壁处沉积结垢等产生疲劳损伤裂纹,在水冷壁与鳍片焊缝应力集中处开裂并不断扩张,最终在管内介质压力作用下发生泄漏,最后给出了具体的解决措施和对策。     

跨领域文本的可迁移情绪分析方法

随着移动互联网的迅猛发展,社交网络平台充斥着大量带有情绪色彩的文本数据,对此类文本中的情绪进行分析研究不仅有助于了解网民的态度和情感,而且对科研机构和政府掌握社会的情绪变化及走向有着重要作用。传统的情感分析主要对情感倾向进行分析,无法精确、多维度地描述出文本的情绪,为了解决这个问题,文中对文本的情绪分析进行研究。首先针对不同领域文本数据集中情绪标签缺乏的问题,提出了一个基于深度学习的可迁移情绪分类的情感分析模型FMRo-BLA,该模型对通用领域文本进行预训练,然后通过基于参数的迁移学习、特征融合和FGM对抗学习,将预训练模型应用于特定领域的下游情感分析任务中,最后在微博的公开数据集上进行对比实验。结果表明,该方法相比于目前性能最好的RoBERTa预训练语言模型,在目标领域数据集上F1值有5.93%的提升,进一步加入迁移学习后F1值有12.38%的提升。     

面向复杂场景的行人重识别综述

行人重识别(Person Re-Identification,简称Re-ID)旨在研究多个不相交摄像头间特定行人的匹配问题。文中首次以复杂场景中需要克服的挑战为行人重识别论文的分类依据,将2010-2021年期间发表的研究成果分为7类,即姿势问题、遮挡问题、照明问题、视角问题、背景问题、分辨率问题以及开放性问题,该分类方式有利于研究人员从实际需求出发,根据要解决的问题找到相应的解决方案。首先回顾行人重识别的研究背景、意义及研究现状,总结当前主流的行人重识别框架,统计了2013年以来发表在三大计算机视觉顶级会议CVPR,ICCV以及ECCV的论文情况和国家基金项目中Re-ID的相关项目情况;其次就复杂场景中面临的七大挑战,分别从问题成因和解决方案两方面对现有文献展开分析,归纳总结出处理各类挑战的主流方法;然后给出了行人重识别研究中泛化性较高的方法,并列举了当前行人重识别研究的难点;最后讨论了行人重识别未来的发展趋势。     

基于伪标签的无监督领域自适应行人重识别研究综述

行人重识别是计算机视觉领域的热点研究课题之一。近年来，为了解决行人重识别实际应用中标签数据稀缺的问题，同时也为了有效地利用现有的标签数据，研究者们提出了基于生成对抗网络以及基于伪标签的领域自适应方法，用于进行跨领域的行人重识别研究。基于伪标签的无监督领域自适应行人重识别方法由于效果显著而备受研究者的青睐。文中梳理了近7年来基于伪标签的无监督领域自适应行人重识别的研究成果，将基于伪标签的方法从模型训练角度划分为两个阶段。1)伪标签生成阶段。现有工作的伪标签生成方法大多使用聚类方法，部分工作采用基于图结构学习的图匹配、图卷积网络方法来生成目标域的伪标签。2)伪标签精炼阶段。文中将现有的伪标签精炼方法归纳为基于表征学习的精炼方法以及基于相似度学习的精炼方法，并分别进行模型方法的总结与整理。最后，讨论现阶段基于伪标签的无监督领域自适应行人重识别面临的挑战并对未来可能的发展方向进行展望。