基于邻域采样的多任务图推荐算法

近年来,图神经网络(GNN)成为解决协同过滤的主流方法之一。它通过构建用户-物品图,模拟用户与物品的交互关系,并用GNN学习它们的特征表示。尽管现有在模型结构上的研究已取得了较大进展,但如何在图结构上更有效地进行负采样仍未有效解决。为此,提出一种基于邻域采样的多任务图推荐算法。该算法提出了一种基于GNN的邻域采样策略,该策略以每个用户为中心构建子图,将次高阶物品作为用户邻域采样的负样本,可以更有效地挖掘强负样本并提高采样质量。通过GNN对图结点进行信息聚合与特征提取,得到结点的最终嵌入表示。设计一种余弦边际损失来过滤部分冗余负样本,以有效减少采样过程中的噪声数据。同时,该算法引入了多任务策略对模型进行联合优化,以增强模型的泛化能力。在3个公开数据集上进行的大量实验表明,该算法在大多数情况下明显优于其他主流算法。

基于多样化标签矩阵的医学影像报告生成

医学影像在医学诊断中具有重要作用,而准确描述的文本报告对于理解图像以及后续疾病诊断是必不可少的。目前在医学影像报告生成领域,基于模式化方法生成规范的文本报告成为近年的研究热点。但正负样本数量差距较大导致的数据偏差问题,使得生成的报告内容普遍倾向于描述正常状况,难以准确捕捉异常信息。为解决这一问题,提出了一种基于多样化标签矩阵的医学报告生成方法,可以对不同的疾病进行差异化学习,生成多样化的医疗报告;设计文本-矩阵特征损失函数,优化多样化标签矩阵;增加特征交叉模块改进Transformer网络,加强图像与文本的映射,提升疾病描述的准确性。在IU-X-Ray和MIMIC-CXR两个数据集上进行实验,实验结果表明,与目前的主流方法相比,所提方法在BLEU,METEOR等多个指标上取得了最优的效果。

基于聚类和生成对抗学习模型的滤波器剪枝

深度神经网络过深的网络架构和冗余的参数会导致昂贵的计算成本,近年来深度神经网络的压缩与加速已成为研究热点。针对现有方法的范数准则局限性以及标签依赖问题,提出一种基于聚类中心和生成对抗学习的结构化滤波器剪枝方法(FPCC-GAN):使用K-means聚类算法按卷积层将滤波器逐层聚类;比例化修剪各簇内离聚类中心较近的提取冗余特征的滤波器;使用生成对抗学习迭代训练。实验结果分析表明,与当前主流方法相比,该方法具有更高的准确率。

一种基于知识图谱共享信息的推荐模型

在结合知识图谱的推荐模型中,依赖用户历史行为和知识图谱嵌入得到的向量会丢失部分信息,使向量化表示不准确,且多数模型无法充分建模用户和物品的特征交互。针对上述问题,提出一种基于知识图谱共享信息的推荐模型ISRS。在知识图谱模块中,实体向量的训练需考虑当前三元组(head, relation, tail),即先建模head和relation的关系,再与物品共享信息;通过DeepFM建模用户和物品间的低阶、高阶特征交互。实验表明:该模型与主流推荐模型相比,在CTR预测和Top-K推荐场景下都有更优的表现。

基于双分支特征融合的医学报告生成方法

医学图像的全局特征在基于深度学习的医学影像报告自动生成任务中发挥着重要作用,传统方法通常仅使用单分支卷积神经网络提取图像语义特征,注重局部细节特征的提取,但缺乏对医学图像全局特征的关注。提出一种新的医学影像报告生成方法DBFFN,基于双分支特征融合,结合卷积神经网络与视觉Transformer各自在图像特征提取上的优势,分别提取给定医学图像的全局特征和局部特征,在计算图像全局关系的同时关注局部细微的语义信息。针对医学图像的特征融合问题,设计一种多尺度特征融合模块,对来自两个分支的图像特征进行自适应尺度对齐,并结合矩阵运算方法和空间信息增强方法有效融合全局特征与局部特征内部包含的语义信息。在IU-X-Ray数据集上的实验结果表明,DBFFN方法的BLEU-1~BLEU-4,METEOR,ROUGE-L指标平均值分别为0.496,0.331,0.234,0.170,0.214,0.370,优于HRNN、HRGR、CMAS-RL等方法,在医学影像报告自动生成任务上具有有效性。

玉米籽粒收获机组合筛面预筛分式清选装置设计与试验

针对目前玉米籽粒收获机不能适应15 kg/s以上的大喂入量清选需要,设计了一种具备预清选功能的清选装置。首先对玉米脱出物离开螺旋输送器到达预清选筛前的玉米籽粒进行受力分析,然后对曲柄连杆机构的运动模型加以简化。其次分析玉米籽粒在筛面上的运动状态;对离心风机叶轮、蜗壳进行设计计算。采用单因素试验确定风机转速、振动频率、上筛筛孔开度取值范围;以风机转速、振动频率、上筛筛孔开度为试验因素,以籽粒含杂率和清选损失率为评价指标,设计三因素三水平中心组合试验,建立各因素与指标之间的回归模型。通过响应曲面方法对试验结果进行分析,并采用Design-Expert 12对回归模型进行多目标优化。玉米脱出物喂入量为16 kg/s时,得出较优组合为:风机转速1202.50 r/min、振动频率5.41 Hz、上筛筛孔开度18 mm,在此条件下籽粒含杂率为0.79%,清选损失率为1.10%;验证试验结果表明,当风机转速1200 r/min、振动频率5 Hz、上筛筛孔开度18 mm时,籽粒含杂率为0.82%,清选损失率为1.14%,试验值与优化值相对误差小于5%,与传统双层往复振动筛清选装置相比籽粒含杂率降低2.07个百分点,清选损失率降低2.13个百分点,证明所设计合理。

基于GAN与数据流形的对抗样本防御模型

神经网络在图像分类的任务上取得了极佳的成绩,但是相关工作表明它们容易受到对抗样本的攻击并且产生错误的结果。之前的工作利用深度神经网络去除对抗性扰动,以达到防御对抗样本的目的。但是存在正常样本经该网络处理,反而会降低分类准确率的问题。为了提高对抗样本的分类准确率和减轻防御网络对正常样本影响,提出一种基于对抗生成网络(Generative Adversarial Networks,GAN)与数据流形的防御网络。引入GAN提高分类网络识别对抗样本的准确率;利用正常样本数据流形降低防御网络对干净样本的影响。实验结果表明该方法可以防御多种攻击方法,同时降低了防御网络对正常样本的影响。

相关实体发现中基于Wikipedia的实体排序

针对相关实体发现中基于Wikipedia的实体排序存在的问题:半自动的目标类型获取、粗粒度的目标类型、实体类型相关度二值判断、实体关系相关度计算未考虑停止词作用.设计了一个实体排序框架,从实体相关度、实体类型相关度和实体关系相关度3方面的组合计算来对实体进行排序,通过对比多种组合方法获取了最优的方法.提出了一种新的实体类型相关度计算方法,该方法可以自动获取细粒度的目标实体类型,并通过归纳学习获取其下义Wikipedia类别判别规则集合,通过统计候选实体类别信息中符合目标类型下义类别判别规则的类别数来计算实体类型相关度.提出了一种"去停止词重构关系"方法计算候选实体和源实体的关系相关度.实验表明提出的方法可以有效地提高实体排序效果并且降低计算时间耗费.

信息检索中相关实体发现综述

实体是Web页面中的重要信息载体,用户通过搜索引擎进行信息检索中时一般想得到某个具体的实体,而不是某些文档的列表,因而信息检索中的相关实体发现研究就具有非常重要的意义。对信息检索中的相关实体发现的基本过程进行了综述,重点描述了相关实体发现的重要组成部分:全文检索、实体识别、实体分级,主页查找及其各部分所涉及到的关键问题。

行业特色高校信息学科专业学位研究生培养模式改革与实践

为了实现专业学位研究生的差异化培养,提升学生工程实践能力和创新精神,提出了"一体化设计、三阶段培养、多平台支撑、过程化监管"的培养体系。设计面向专业学位研究生教育的一体化理论与实践体系,重构核心课程及教学内容;构建三阶段人才培养过程,开展油气生产与智能家电等特色鲜明的项目训练;建设多层次联合培养支撑平台,落实校企协同过程化指导及评价机制。实践表明,培养体系能够有效提升专业学位研究生的培养效果。

基于成果导向的软件工程专业培养模式探索及实践

文章以成果导向教育(OBE)及其教学设计流程为指导,对软件工程专业的培养目标与要求、课程体系、教学计划等培养环节进行了优化重构。根据软件工程专业课的特点,提出教学实施过程要强调以学生为中心、学与练相结合、课内与课外相结合,突出教学资源建设对教学过程的支撑作用,实现从知识课堂向能力课堂转变。建立并细化多元动态教学评价体系,突出教学评价的反馈功能,完善教学质量监督机制,形成“双循环”持续改进机制。

基于对象特征的深度哈希跨模态检索

随着不同模态的数据在互联网中的飞速增长,跨模态检索逐渐成为了当今的一个热点研究问题。哈希检索因其快速、有效的特点,成为了大规模数据跨模态检索的主要方法之一。在众多图像-文本的深度跨模态检索算法中,设计的准则多为尽量使得图像的深度特征与对应文本的深度特征相似。但是此类方法将图像中的背景信息融入到特征学习中,降低了检索性能。为了解决此问题,提出了一种基于对象特征的深度哈希(OFBDH)跨模态检索方法。此方法从特征映射中学习到优化的、有判别力的极大激活特征作为对象特征,并将其融入到图像与文本的跨模态网络学习中。实验结果表明,OFBDH能够在MIRFLICKR-25K、IAPR TC-12和NUS-WIDE三个数据集上获得良好的跨模态检索结果。

玉米籽粒联合收获机清选装置优化设计与试验

【目的】设计玉米籽粒联合收获机风机与双层鱼鳞筛网组合式清选装置,分析风筛装置参数,优化清选装置作业参数,降低清选装置的损失率和含杂率。【方法】对清选装置建立数学模型进行理论分析计算。寻找影响清选装置的因素,利用ADAMS建立运动仿真模型,仿真分析得出运动筛加速度特征曲线。优化设计分析清选风机蜗壳主要参数,以玉米籽粒含杂率和籽粒损失率为试验指标,以风机转速、振动频率、筛网开度为试验因素。采用Box–Behnken中心组合试验设计,建立试验因素与试验指标之间的回归模型。分析清选装置上的物料三种不同运动状态,计算得出清选筛合理的加速度范围。通过对振动筛连杆数学建模分析得出影响籽粒清选效果的主要因素。【结果】当风机转速为1050 r/min,振动频率为6 Hz,筛网开度为17 mm时。玉米籽粒含杂率为0.94%,清选损失率为1.19%。【结论】优化后的清选装置各项参数满足行业要求。

一种基于KCNN和MKR的两阶段深度学习多任务推荐模型

深度学习和知识图谱的结合在推荐领域受到广泛关注,然而部分模型输入向量较为稀疏,不仅增加了整个模型的训练难度,还容易导致模型陷入局部最优;此外,大多推荐模型并未充分挖掘用户和物品的特征交互,使得用户和物品的向量表示不准确,影响最终的推荐模型性能。基于此,本文提出一种基于KCNN和MKR的两阶段深度学习多任务推荐模型TMR。首先,利用文本卷积网络,提取物品名称的特征,将其转化为稠密向量,再结合物品自身属性,作为物品特征向量的初始化表示;其次,采用交替训练的方式,获取知识图谱中的辅助信息,再以DeepFM为特征提取层,挖掘用户(user)和物品(item)的特征交互。实验结果表明:与当前主流推荐方法相比,TMR模型在准确度等评价指标上有很好的表现,提高了推荐系统的性能。

云计算课程教学模式探索与实践

云计算作为第四次工业革命的标志,引爆了产业界的“云爆发”模式,这为高等院校提出了人才培养的新要求。中国石油大学(华东)计算机科学与技术学院开设的云计算技术与应用课程,以“亚马逊AWS-中国石油大学云创学院”为合作基础进行了课程建设,在新工科与新基建背景下,尝试了一条IT人才培养的产学研合作之道。

SPOC混合教学模式在综合实践课程中的应用

针对当前高校培养方案中综合实践类课程教学存在的突出问题,以及信息化背景下教学方法改革与发展趋势,探索并实践了基于小规模专有在线课程(SPOC)的混合式教学模式。分析了SPOC教学的概念特点及混合教学模式对于综合实践课程的适切性,提出了"多类型、清单式"的教学内容设计思路,构建了"3阶段、4维度"的混合教学过程,实施了"多元性、过程化"的考核评价方法。通过在软件工程专业软件开发过程实战课程的实际应用,取得了预期成效。

新型板齿式双纵轴流脱粒滚筒在籽粒收获机上的应用

本文介绍了新型板齿式双纵轴流脱粒滚筒装置的结构组成、技术特点以及在牧神籽粒收获机上的应用及试验情况。

基于多中心卷积特征加权的图像检索方法

深度卷积特征能够为图像内容描述提供丰富的语义信息,为了在图像表示中突出对象内容,结合激活映射中较大响应值与对象区域的关系,提出基于多中心卷积特征加权的图像表示方法。首先,通过预训练深度模型提取出图像卷积特征;其次,通过不同通道特征映射求和得到激活映射,并将激活映射中有较大响应值的位置认为是对象的中心;再次,将中心数量作为尺度,结合激活映射中不同位置与中心的距离为对应位置的描述子加权;最后,合并不同中心数量下的图像特征,生成图像表示用于图像检索。与池化卷积(SPo C)算法和跨维度(Cro W)算法相比,所提方法能够为图像表示提供尺度信息的同时突出对象内容,并在Holiday、Oxford和Paris图像集中取得了良好的检索结果。

基于“卓越计划”的软件测试类课程改革

针对软件测试类课程与实践教学中存在的问题,根据"卓越计划"对应用型软件人才培养的要求,从课程体系、教学内容、教学模式、组织形式等方面进行全面的改革与实践,探索理论课、实践课、研讨课共存互促的教学组织形式以及多教学方法融合共用的新型教学模式。

论“卓越计划”背景下程序设计类课程教学改革

目前软件工程专业程序设计类课程存在教学内容缺乏关联、递进性,理论教学与实践教学结合不理想,考核评价体系不完善,学生角色转变缓慢等问题。在"卓越计划"背景下,软件工程专业应构建递进式、一体化教学内容体系,实施多层次、多样化教学方法,建立多指标考核评价体系,"双重角度"建设教学资源平台。