自监督学习用于3D真实场景问答

近年来,视觉问答逐渐成为计算机视觉领域的研究热点之一。目前大多数研究是围绕2D图像的问答,但2D图像存在由视点改变、遮挡和重投影引入的空间模糊性。现实生活中,人机交互的场景往往是3D的,研究3D问答更具实际应用价值。已有的3D问答算法能感知3D对象以及它们的空间关系,并能回答意义复杂的问题。但是,由点云组成的3D场景和问题属于两种模态的数据,这两种模态数据之间存在明显的差异,难以对齐,两者潜在的相关特征容易被忽略。针对这一问题,提出了一种基于自监督学习的3D真实场景问答方法。该方法首次在3D问答模型中引入对比学习,通过3D跨模态对比学习对齐3D场景和问题,缩小两种模态的异构差距,挖掘两者的相关特征。此外,将深度交互注意力网络用于处理3D场景和问题,对3D场景中的对象和问题中的关键词做充分的交互。在ScanQA数据集上进行的大量实验表明,3DSSQA在EM@1这个主要指标上的准确度达到了24.3%,超过了目前最先进的模型。

基于深度学习的视觉问答研究综述

视觉问答是计算机视觉和自然语言处理的交叉领域。在视觉问答的任务中,机器首先需要对图像、文本这两种模态数据进行编码,进而学习这两种模态之间的映射,实现图像特征和文本特征的融合,最后给出答案。视觉问答任务考验模型对图像的理解能力以及对答案的推理能力。视觉问答是实现跨模态人机交互的重要途径,具有广阔的应用前景。最近相继涌现出了众多新兴技术,如基于场景推理的方法、基于对比学习的方法和基于三维点云的方法。但是,视觉问答模型普遍存在推理能力不足、缺乏可解释性等问题,值得进一步地探索与研究。文中对视觉问答领域的相关研究和新颖方法进行了深入的调研和总结。首先介绍了视觉问答的背景;其次分析了视觉问答的研究现状并对相关算法的和数据集进行了归纳总结;最后根据当前模型存在的问题对视觉问答的未来研究方向进行了展望。

示范性软件职业技术学院实训模式的探讨

本文对示范性软件职业技术学院的实训模式进行了有益的探讨,给出了"以新的教学和实训模式为理念,采用‘基于榜样的教学法’以及‘任务驱动模式’,培养出实用型高技能软件技术人才"的实训模式。

“基于榜样的案例教学法”的研究与实践

本文对“基于榜样的案例教学法”进行了探讨，并把它应用到“Java程序设计”教学实践中，取得了较好的教学效果。

改进的最大熵权值算法在文本分类中的应用

由于传统算法存在着特征词不明确、分类结果有重叠、工作效率低的缺陷,为了解决上述问题,提出了一种改进的最大熵文本分类方法。最大熵模型可以综合观察到的各种相关或不相关的概率知识,对许多问题的处理都可以达到较好的结果。提出的方法充分结合了均值聚类和最大熵值算法的优点,算法首先以香农熵作为最大熵模型中的目标函数,简化分类器的表达形式,然后采用均值聚类算法对最优特征进行分类。经过实验论证,所提出的新算法能够在较短的时间内获得分类后得到的特征集,大大缩短了工作的时间,同时提高了工作的效率。

基于三维图像动作识别算法研究

人体运动时的行为特征具有多样性和复杂性,无法采用精准的形状基描述人体行为的不确定性,进而无法构建人体三维运动模型,不能对人体三维图像动作进行准确的识别。传统方法假设人体运动的形状基数量稳定,人体运动行为具有复杂的形变特征,导致形状基参数出现波动,采用固定的形状基无法准确分析人体的复杂运动特征,使得人体三维图像动作识别存在较大的误差。提出一种Murkowski距离三维图像动作识别算法,依据人体运动时的物理特征将人体运动结构形状基参数处于Murkowski距离约束条件下,采用非线性优化方法进行求解获取人体三维行为特征,获取人体行为三维模型,进而实现对人体行为的准确判断。实验结果表明,改进算法能够对人体三维图像动作进行准确的识别,并且具有较高的精准度。

高新技术资产评估的数学模型及计算方法

本文简要介绍了高新技术资产评估的数学模型及计算方法，并依据马克思劳动价值论学说，利用多目标管理的层次分析法，给出了成本效益法，并对收益现值法作了三个改进。

基于无配对生成对抗网络的图像超分辨率重建

针对基于生成对抗网络的图像超分辨率重建方法依赖配对数据集训练且结果不稳定的问题,提出了一个新的基于无配对图像的模型NM-SRGAN。首先,通过使用循环生成对抗网络作预处理模块,使模型可以不依赖配对数据集进行训练且获得更好的输入图像,同时该模型取消了BN层的使用,解决了结果不稳定的问题。然后,使用了协方差矩阵捕捉图像的二阶信息,增加了二阶损失函数,更加注重于捕捉图像细节区域部分的变化。最后,通过使用新的VGG损失函数提升了图像的边缘纹理细节。对提出的NM-SRGAN模型在4个标准数据集上进行测试评估,使用客观评价标准对结果图进行评价,NM-SRGAN模型较目前若干先进模型中的最佳峰值信噪比分别提升了0.19、0.03、0.13、0.02 d B,在4个数据集上的评价值均达到最高。实验结果表明,该模型在稳定性、图像质量和细节方面较经典算法均有较好的提升。

可复用测试用例及其相关支撑管理框架研究

有效复用测试用例能够提高测试效率。本文围绕软件复用的3个基本问题,分析了可复用测试用例的复用维度、质量特性;研究了可复用测试用例库的结构、相关角色及支撑管理措施;提出了测试用例复用过程,对可复用测试用例全生命周期内的活动进行了分析。

基于多指标融合的猪肉新鲜度智能检测方法

研究猪肉新鲜度检测优化问题,传统人工感官评定和化学方法测量均检测不准确,无法对猪肉新鲜度进行准确评价,检测误差大。为提高猪肉新鲜度检测准确率,将多种评价指标(特征)相融合,提出一种利用智能猪肉新鲜度检测方法。首先分别采用图像和气味采集装置收集各种评价参数值,然后采用主成分分析对评价指标进行融合,最后采用支持向量机建立猪肉新鲜度检测模型。仿真结果表明,相对于传统检测算法,智能检测算法提高了猪肉新鲜度检测准确率,实现了猪肉新鲜度智能检测。

一类大型稀疏问题的齐次化算法

基于行处理算法的思想，提出了一种用于求解一类大型稀疏问题的迭代算法，即齐次化法，讨论该算法的收敛性及稳定性．数值实验表明，该算法具有收敛速度快。

基于病灶格子图的嵌入编码数字隐写系统

针对数字图像隐写中常见的LSB替换隐写算法的不足,设计并实现一种基于病灶格子图编码(STC)算法的数字隐写系统,该系统对STC编码算法进行了改进,给出了隐藏秘密消息比特数的传递方法,优化了其自适应性,解决了秘密消息的长度共享问题,改进了传输过程中STC码的抗提取性能,从而提高了隐写系统的安全性。

基于Murkowski距离连续的非刚体三维运动恢复算法研究

现有的非刚体三维运动重建算法很难根据不同的场景、不同的非刚体来寻找不同的形状基,这种情况对重建过程产生了很大的影响,造成模型失真。为了解决这一问题,提出一种基于Murkowski距离连续的非刚体三维运动恢复算法,该算法根据在高速分解的图像序列中帧与帧之间的运动参数与特征点位移变化都呈现连续平缓的物理特性,在Murkowski距离约束的情况下,将运动结构参数通过非线性优化的方法来进行求解,最终得到非刚体的三维运动结构,并且通过仿真实验,验证了它的可行。

基于改进盲均衡算法的水声通信可靠性研究

关于水声信道通信优化问题,水声通信中复杂信道存在码间干扰极易影响通信质量,需要进行均衡提高通信数据的可靠性,传统的自适应均衡方法是通过发送训练序列对信道特性捕获并更新参数完成均衡,然而对于快速时变的信道,不能快速得到信道特性无法及时对通信均衡,造成均衡性能不强、水声通信数据可靠性不高。为此,提出改进的盲均衡算法,盲均衡算法不需发送训练序列,只需知道发送序列的统计特性就可对发送信息恢复,可保证均衡的及时性,在盲均衡的基础上采用小生境技术对其改进,优化盲均衡搜索到的最优解,从而提高均衡的性能。实验表明,小生境技术的改进盲均衡算法能够快速捕获信息特性并及时准确地对信号进行均衡,具有较高的均衡性能,保证了通信数据的可靠性,为水声信道优化提供了参考。

基于三维建模算法在激光盘煤的研究

为有效解决激光盘煤中三维建模的算法效率问题,提出一种基于Delaunay三角剖分的改良算法。该算法在处理离散点生成凸壳和形成三角网时的方法,凸壳生成采用最高点相连的办法,三角网的形成采用延伸法,使得生成凸壳所需遍历点的个数和三角网生成所需时间减少,并找到该算法的不足之处。最后介绍了改进的算法在激光盘煤系统中的应用,通过改进的算法建立的模型计算煤堆的体积。通过实验结果分析表明,改进的算法执行的效率有了很大的提升。

ABS算法在Karmarkar算法中的应用

应用ABS算法计算Karmarkar算法中的迭代方向 ,讨论了带有较多或较少约束的线性规划投影矩阵及方向失量的求解方法 。

大型稀疏系统齐次化算法的探讨

主要讨论解决大型稀疏线性问题的齐次化算法,提出改进的齐次化算法,证明该算法的收敛性.数值实验表明,该算法具有收敛速度快、计算精度高等特点.

大型稀疏系统分块并行齐次化算法

在对大型稀疏线性问题的齐次化算法研究的基础上,提出了分块并行齐次化算法,讨论了该算法的收敛性及稳定性,数值实验表明,该算法具有收敛速度快、计算精度高等特点.

基于计算网格的三维地理信息模拟仿真系统

该文将计算网格的概念及技术引入地理信息系统的空间数据管理与信息服务中,通过构建一个广域网条件下的计算网格环境和地理空间数据网格环境,实现两者的有机结合,支持海量地理空间数据的统一管理和高效调度,满足大规模用户并发访问地理空间数据及服务。

MPI2中的并行I/O的使用分析

分析了在MPI中并行I/O的使用，利用collective I/O操作辅之以非连续访问方法，可以获得较高的执行性能，最后以I/O 4层访问模式改进collective I/O操作，提高了执行性能。