2023年可解释人工智能技术主要发展动向分析

可解释人工智能与当下人工智能研究与应用所重点关注的可信赖性和鲁棒性等问题密切相关。对2023年可解释人工智能技术领域的主要发展动向进行了综合评述。首先介绍可解释人工智能的概念内涵和实现途径,然后介绍可解释人工智能技术的当前最新进展,最后概述可解释人工智能技术的未来发展趋势。综述表明,针对当下热门的生成式人工智能模型的解释研究,已经成为当前可解释人工智能领域的重要研究热点;针对传统人工智能模型的解释研究主要聚焦于探索多视角融合的解释途径、强化无监督学习框架的可解释性;此外,可解释人工智能开源社区建设提速,助力打开模型“黑盒”的开源工具不断丰富。综述认为,突破微观神经元行为层面的可解释性瓶颈、构建兼具内在常识与外在环境交互能力的“心智系统”等研究方向,正在成为未来可解释人工智能技术的重要发展趋势。

局部聚类分析的FCN-CNN云图分割方法

空气中的尘埃、污染物及气溶胶粒子的存在严重影响了大气预测的有效性,毫米波雷达云图的有效分割成为解决这一问题的关键.提出了一种基于超像素分析的全卷积神经网路FCN和深度卷积神经网络CNN(FCNCNN)的云图分割方法.首先通过超像素分析对云图每个像素点的近邻域实现相应的聚类,同时将云图输入到不同步长的全卷积神经网络FCN 32s和FCN 8s中实现云图的预分割;FCN 32s预测结果中的"非云"区域一定是云图中的部分"非云"区域,FCN 8s预测结果中的"云"区域一定是云图中的部分"云"区域;余下的不确定的区域通过深度卷积神经网络CNN进行进一步分析.为提高效率,FCN-CNN选取了不确定区域中超像素的几个关键像素来代表超像素区域的特征,通过CNN网络来判断关键像素是"云"或者是"非云".实验结果表明,FCN-CNN的精度与MR-CNN、SP-CNN相当,但是速度相比于MR-CNN提高了880倍,相比于SP-CNN提高了1.657倍.

高产优质菜用大豆品种的筛选

笔者对26个菜用大豆品种鲜荚采摘期的农艺性状及品质性状进行了研究,结果表明:科丰14、96p11、东新1号、BN-1、9118和小萤壳-1是鲜荚、鲜粒产量最优的品种;BN-1、小萤壳-1的维生素C含量最高;东新1号和诱处4号的蛋白质含量最高。以上6个菜用大豆品种适合于北京地区栽培种植。

先验阈值优化卷积神经网络的作物覆盖度提取算法

农作物的生长观测是农业气象观测的一个重要部分,作物的覆盖度反映了环境对作物综合影响的结果,传统的先验阈值分割法受作物图像中存在的田间杂物、下雨或施肥后的土地以及光照阴影影响较大,会存在误分割的情况,针对这些问题,本文研究基于深度学习的作物与背景的自动分割问题,提出基于RGB和HSI关系阈值法优化的卷积神经网络(RGB-HSI-CNN)的作物图像分割提取覆盖度方法,解决了光照、遮挡、阴影等影响,取得了平均98.3%的模型准确率和97.53%的像素准确率,为后续作物生长状况监测以及农作物病虫草害的识别、监测等提供了有力支持。

一种面向人脸活体检测的对抗样本生成算法

近年来,基于深度卷积神经网络的人脸活体检测技术取得了较好的性能.然而,深度神经网络被证明容易受到对抗样本的攻击,影响了人脸系统的安全性.为了建立更好的防范机制,需充分研究活体检测任务对抗样本的生成机理.相对于普通分类问题,活体检测任务具有类间距离小,且扰动操作难度大等特性.在此基础上,提出了基于最小扰动维度和人眼视觉特性的活体检测对抗样本生成算法,将扰动集中在少数几个维度上,并充分考虑人眼的视觉连带集中特性,加入扰动点的间距约束,以便最后生成的对抗样本更不易被人类察觉.该方法只需平均改变输入向量总维度的1.36%,即可成功地欺骗网络,使网络输出想要的分类结果.通过志愿者的辨认,该方法的人眼感知率比DeepFool方法降低了20%.

慢性鼻-鼻窦炎伴鼻息肉鼻内窥镜手术后应用不同中效糖皮质激素的临床效果

目的探讨慢性鼻-鼻窦炎伴鼻息肉(CRSwNP)鼻内窥镜手术(ESS)后应用甲泼尼龙、泼尼松两种不同中效糖皮质激素对患者术后出血及鼻粘膜功能恢复的影响。方法回顾性分析攀枝花市妇幼保健院2013年4月~2017年10月76例行ESS手术的CRSwNP患者的临床资料,按治疗方法分为观察组和对照组,每组38例。观察组给予甲泼尼龙治疗,对照组给予泼尼松治疗。比较两组术前1d及术后8周鼻粘膜功能(鼻粘液纤毛清除率、鼻粘液纤毛清除速度)、鼻粘膜重塑情况[组织转化生长因子-β1(TGF-β1)、血管内皮生长因子(VEGF)]的差异,并记录两组鼻粘膜上皮化时间及术后出血情况。结果术后8周时,两组鼻粘液纤毛清除率、鼻粘液纤毛清除速度均较术前升高(P<0.05);鼻息肉组织TGF-β1、VEGF检测A值水平较术前降低,且观察组变化幅度大于对照组(均P<0.05)。观察组术后鼻粘膜上皮化时间及出血事件发生率均低于对照组(均P<0.05)。结论甲泼尼龙、泼尼松均能改善CRSwNP患者ESS术后鼻粘膜功能,但甲泼尼龙能更有效地减少术腔重塑,促进鼻粘膜修复,还可减少术后出血事件,有利于促进鼻粘膜功能的恢复。

级联手工特征与深度特征的视频关键帧检测方法

关键帧检测是有效的视频内容分析的关键环节。常用的基于手工特征的方法运行效率高但很难有效表征关键帧特征,因而性能不好。基于深度特征的方法因为网络结构复杂,导致效率不高。在体育比赛类视频中,关键帧常为比赛转播中镜头变化的最后一帧。但广播视频中除了包含比赛视频还包括很多其他类型的镜头如中场休息、渐变镜头等。因此检测最后一帧包含很多比赛无关内容。针对这一问题,本文提出了一种手工特征与深度特征相结合的视频关键帧检测方法。首先基于颜色直方图特征进行镜头边界检测获取最后一帧。进一步基于直方图相似性提出一种类似聚类的方法得到候选关键帧。最后,基于深度神经网络对候选关键帧进行分类,得到真正的关键帧。在冰壶比赛视频和篮球比赛视频上的对比实验结果表明,相对于传统的背景差分法、光流法等,本文提出方法能够快速、可靠地提取关键帧。

深度目标检测与图像分类相结合的棉花发育期自动识别方法

提出了一种深度目标检测与图像分类相结合的棉花发育期自动识别方法,首先观察和分析棉花各个发育期图像存在的不同特征,然后通过基于深度学习的图像分类实现对棉花三真叶期、五真叶期和现蕾期的自动识别,并通过深度目标检测自动检测图像中的花朵和棉絮,最后综合2种算法的结果,实现对棉花完整发育期的自动识别。将所提方法用新疆乌兰乌苏农业气象站提供的2016年部分观察数据进行训练,再用农业气象站提供的2016年的其他数据和2017年的全部数据集进行测试,算法对棉花发育期的识别准确率分别可达80.52%和75.48%,表明所提方法可为棉花作物远程观测提供一种可行的解决方案。

面向面曝光3D打印的模型自适应光照均匀化方法

基于数字光处理技术(DLP)的光固化3D打印技术是一种面曝光成型技术。面曝光工艺一次成型一个平面,因此对光照均匀度有很高的要求,而传统的DLP面光源很难达到很好的均匀度,严重时影响光固化的成型质量。针对这一问题,本文提出了一种面向面曝光3D打印的模型自适应光照均匀化方法。根据模型切片自适应地确定最大曝光区域,结合投影映射函数,通过优化得到最优的切片灰度分布,并将其与原始切片进行融合,用于3D打印。文章所提出的方法能够有效地调节成型区域的成型亮度均匀性,提高打印精度。

Savitzky-Golay滤波和L1范数优化相结合的视频稳像算法

近年来,越来越多的人利用手持设备拍摄视频表达自己或社会问题等,这类视频常存在抖动现象,如何消除视频序列中的随机抖动成为近年来的研究热点。本文面向视频去抖动应用场景,提出了一种Savitzky-Golay滤波和L1范数优化相结合的视频稳像算法。首先基于帧间配对特征点进行运动估计;然后利用Savitzky-Golay滤波算法进行路径平滑处理,去除运动路径中的高频抖动分量,避免了噪声对后续生成稳定路径的影响;进一步,对平滑后的有效路径信息进行基于优化的L1范数优化算法拟合,得到最终的稳定路径;最后对原始视频图像序列进行运动补偿,生成稳定的图像序列。对比实验结果表明,本文方法稳像效果优于原始L1范数优化算法和最近较好的方法,算法速度快于目前效果较好的二维稳像算法。

一种基于多示例学习的运动员检测方法

体育视频包含大量不同类型的人体,其中运动员的行为与比赛进程和视频内容直接相关,因此运动员检测是体育视频分析的关键环节。现有人体目标检测算法在通用人体检测任务上取得了良好的性能,但是无法有效区分运动员和非运动员。专门训练一个运动员检测模型需要标注大量的运动员位置,成本较高。本文提出了一种基于多示例学习的人体目标检测方法。在通用人体检测的基础上,引入多示例学习模块,基于图像级标注,通过弱监督方式自动学习获取特征映射矩阵,将人体特征映射到运动员特征空间,最后通过度量人体特征与运动员特征之间的相似度,实现运动员与非运动员的区分。对比实验结果表明,本文方法充分利用通用人体检测框架,以极小的标注数据量达到了专门训练运动员检测模型的精度。

ECMO氧合器膜丝阵列多相流动数值模拟与分析

为分析体外膜肺氧合技术(extracorporeal membrane oxygenation,ECMO)氧合器内膜丝排列方式对血液流动和气体输运的影响,该文选取某商用氧合器的轴截面为简化模型,采用基于沉浸边界(immersed boundary,IB)法的自编软件进行了稳态血液流动与多气体组分耦合输运的数值模拟。通过与商业计算流体动力学(computational fluid dynamics, CFD)软件Fluent计算结果、已有文献结果进行比较,验证了所采用的数值方法和自编软件具有适用性。计算结果表明:在一定的孔隙率下改变膜丝排列方式和膜丝倾斜角将影响轴向和径向渗透率,会明显改变血液流动和气体输运的性能;具有径向交错和大倾斜角的膜丝排列能避免出口段大尺度旋涡,降低血液损伤风险。进一步分析可知,ECMO气体输运性能主要受膜丝排列方式的影响,且增大倾斜角有利于提升交错阵列的气体输运效率。该文研究可为实际工程中广泛存在的三维孔隙尺度多相流动数值模拟提供一定参考,为ECMO结构优化、临床运行中参数调整提供科学依据。

ECMO氧合器血液流动数值模拟及损伤评估

为准确获得ECMO氧合器内血液流动细节,本文以交错排布的120根中空纤维束构成的简化氧合器为对象,采用基于沉浸边界法(IB)的自编程序对二维稳态血液层流进行数值模拟。结果表明,中空纤维束区域血液运动黏度变动范围在3.37~7.04×10^(-6)m^(2)/s,模拟时需要考虑血液的流变特性。通过对比IB自编程序与商业CFD软件Fluent的计算结果可知,最大壁面切应力和压降的最大相对误差分别为3.38%和2.9%,验证了IB自编程序计算氧合器微间隙流道内血液流动的准确性。与基于多孔介质假设的一维半经验公式相比,IB自编程序能够反映沿程粘性损失和惯性损失的变化,并可依据切应力累积值、溶血指数、血细胞停留时间三个指标对氧合器血液损伤风险进行综合评估。研究结果可为ECMO的性能预测、临床运行参数调节提供科学依据。

大彩电

"我家又买了大彩电啦!"我欢呼着,迫不及待地打开电视,感觉就是一个字:爽!记得爸爸常常跟我讲起,他小的时候全村没有一台电视机,看电视要走2—3公里路到别的村去看,而且电视机是只能收到一个频道的黑白电视,上百号人围在一起看得津津有味,有时为了占好的位子,连晚饭也顾不上吃。

穿心莲滴丸联合质子泵抑制剂治疗反流性咽喉炎的疗效观察

目的探究穿心莲滴丸联合质子泵抑制剂治疗反流性咽喉炎的疗效。方法将在我院治疗的反流性咽喉炎患者100例随机分为对照组和研究组。对照组采用质子泵抑制剂治疗,研究组采用穿心莲滴丸联合质子泵抑制剂治疗。比较两组患者咽部特征、临床症状评分及其缓解率、复发率。结果治疗前,两组临床症状评分大致相同;治疗2、4周后,研究组的临床症状评分、复发率均明显低于对照组,疗效优于对照组,主要症状缓解率高于对照组,组间差异均有统计学意义(均P<0.05)。结论穿心莲滴丸联合质子泵抑制剂治疗反流性咽喉炎的效果更佳,可缩短临床症状缓解时间,降低复发率,值得推广及应用。