Re-transfer learning and multi-modal learning assisted early diagnosis of Alzheimer’s disease

Nowadays more and more elderly people are suffering from Alzheimer’s disease (AD). Finely recognizing mild cognitive impairment (MCI) in early stage of the symptom is vital for AD therapy. However, brain image samples are relatively scarce, meanwhile have multiple modalities, which makes finely classifying brain images by computers extremely difficult. This paper proposes a fine-grained brain image classification approach for diagnosing Alzheimer’s disease, with re-transfer learning and multi-modal learning. First of all, an end-to-end deep neural network classifier CNN4AD is designed to finely classify diffusion tensor image (DTI) into four categories. And according to the characteristics of multi-modal brain image dataset, the re-transfer learning method is proposed based on transfer learning and multi-modal learning theories. Experimental results show that the proposed approach obtain higher accuracy with less labeled training samples. This could help doctors diagnose Alzheimer’s disease more timely and accurately.

     

无人驾驶中的场景实时语义分割方法

无人驾驶的一个重要组成部分是汽车行驶环境感知,使人们对可在低功耗移动设备上实时运行的高精度语义分割方法产生了强烈的需求.然而,在分析影响语义分割网络精度和速度的因素时可以发现,空间信息和上下文特征很难兼顾,而使用2路网络分别获取空间信息和上下文信息的方法,又会增加计算量及存储量.因此,提出从残差结构网络中划分出空间信息路径和上下文信息路径的想法,并基于此设计一个双路语义分割网络.该网络还含有用于融合2路多尺度特征的特征融合模块,以及用于优化上下文语义路径输出结果的注意力精炼模块.该网络基于PyTorch框架实现,使用NVIDIA 1080Ti显卡进行实验,在道路场景数据集Cityscapes上,mIoU达到78.8％,运行速度达到27.5帧/s.     

数码照片图像载体和内容信息的归档

本文从新技术条件下维护数码照片真实性的视角,分析了数码照片的特点和归档管理的难度,提出了做好数码照片归档管理,必须在收集、整理、鉴定、修改、存储载体等过程中,注意严格按照照片档案管理以及数码照片管理的国家标准,在做好数码照片的图像载体与内容信息归档的基础上,确保数码照片数据的准确性、完整性、可用性和完全性。     

设计理性研究进展

针对近年来设计理性研究的新动态,对设计理性的研究现状,包括设计理性表示、设计理性捕获、设计理性检索和重用等方面进行总结.在此基础上,对已有研究成果进行比较分析,突出设计理性研究取得的进展以及存在的问题.最后,展望了设计理性需要深入研究的方向.     

FP-VTON：基于注意力机制的特征保持虚拟试衣网络

随着互联网经济和人工智能技术的飞速发展,越来越多的消费者选择在网上购买衣服,虚拟试衣技术可以为消费者提供方便、快捷的试衣服务,为消费者提供更好的网上购物体验。当前,基于二维图像的虚拟试衣方法可以摒弃三维虚拟试衣所需昂贵的硬件成本和时间代价,但是仍然存在无法有效适应模特的不同体型及大姿态动作的问题,无法充分保留目标服装复杂纹理特征和局部细节特征的问题。为此,提出一种基于注意力机制的特征保持虚拟试衣网络FP-VTON,通过服装变形和服装融合两阶段网络生成虚拟试穿结果。针对传统卷积难以适应非刚性物体大尺寸变形的问题在两阶段网络中引入了捕捉全局特征的特征注意力机制,针对TPS变换翘曲严重的问题提出了服装保真损失函数对网格上点间的距离和斜率进行约束。通过与相关工作的定量和可视化定性实验对比,充分验证了FP-VTON在大姿态形变、复杂纹理服装和特殊体型的情况下可以生成更加逼真的图像,更加有效地保留服装的复杂纹理细节和用户的身份信息。     

高速电弧喷涂硼化物金属复合陶瓷工艺参数优化试验研究

采用TLAS-Ⅲ型高性能电弧喷涂设备,在45钢基体上制备硼化物金属复合陶瓷涂层,用正交设计方法,对高速电弧喷涂电压、电流和喷涂距离等工艺参数对涂层耐磨性的影响规律进行了试验研究与优化.结果表明,喷涂电压、电流和喷涂距离对涂层的抗磨损性能都有影响,且喷涂电压和电流之间存在交互作用.其中喷涂电流对涂层的磨损量影响最大,呈非线性递增;其次是喷涂电压的影响,其对涂层磨损量的影响呈非线性递减关系.获得本试验条件下最佳的工艺参数为:喷涂电压为35V,喷涂电流150A,喷涂距离为160mm.     

基于虚拟现实的机器人智能控制系统

本文基于虚拟现实技术特点,构建了虚拟现实环境下的机器人智能控制系统,将Eon Studio与VC++可视化结合构建人机交互平台,将系统分为人机交互系统和遥控机器人系统部分,采用3DS MAX建立虚拟场景和机器人,基于TCP/IP协议的无线局域网技术进行数据交互,并利用EonX空间进行Eon和VC++6.0的通信.通过实...     

时空信息联合嵌入的端到端三维模型草图检索

现有的基于草图的三维模型检索工作往往将数据视为静态输入,并使用卷积神经网络进行特征提取,忽略了数据的动态属性,造成了有益信息的部分丢失,进而影响了以此为基础的检索效果.为解决这一问题,提出一种基于时空信息联合嵌入的端到端三维模型草图检索算法.首先,将草图表征为动态绘制序列,体现其绘制过程中所包含的时序信息;将三维模型表征为多视图序列,体现视图间的位置关联;然后,构建包含静态空间特征提取和动态时序特征提取的端到端双流网络,结合三元中心度量学习建立跨域数据的联合时空特征嵌入,充分捕捉草图和三维模型所包含的静态、动态特征,缩小跨域数据的差异性,提高检索的准确率;最后,在标准公开数据集SHREC2013和SHREC2014上进行实验,与现有工作相比获得了较高的准确率,验证了所提算法的可行性及有效性.     

有效支持设计知识检索和重用的扩展的设计理性表示

设计理性是对产品设计过程的解释和记录,是一类重要的设计知识,其内容和表示对于有效支持设计知识的检索和重用起着关键作用.针对设计知识检索和重用的需要,提出一种基于本体的扩展的设计理性表示模型.通过分析需要检索和重用的设计知识,给出以IBIS表示为基础,结合FBS模型、产品层次模型和产品需求的设计理性扩展表示;并据此构建设计理性本体以及相关的语义规则,以有效地支持基于语义的设计知识的检索和重用.实验结果表明,文中模型具有良好的表达能力和可用性.