基于中文文本相似度评估的情感勒索话语检测系统

情感勒索是通过情感压力迫使周围人听从自己要求的交流方式,容易导致对方的负面情绪甚至心理问题从而影响交流效果。为了检测日常交流场景下的情感勒索话语进而改善交流效果,开发了基于中文文本相似度评估的情感勒索话语检测系统。首先,基于Susan Forward的情感勒索理论标注收集到的数据,构建情感勒索语料库和测试集;其次,分析情感勒索的表达方式,分别基于词性和语义词设计文本相似度评估方法,进而形成基于中文文本相似度评估的情感勒索话语检测算法;然后,在构建的数据集上开展实验,该算法获得的平均recall与F 1-score分别为95.21%和79.95%,优于对比算法;最后,基于该算法开发情感勒索话语检测原型系统,系统在不同测试条件下的平均recall为87.24%,展现出良好的鲁棒性和检测性能。

基于改进YOLOv7的轻量级多菜品识别方法

为实现智能家居环境下多菜品的智能识别,提出了基于改进YOLOv7的轻量级多菜品识别方法(lightweight multi-dish recognition method based on improved YOLOv7,LMDRMIYOLO)。首先,构建中式菜品检测数据集CNF228作为细粒度菜品识别研究对象;其次,针对菜品数据集样本少、多样性不足导致的模型性能上限过低的难题,使用多种数据增强方法以正则化数据、提高模型泛化性;再次,针对菜品识别对精度和实时性的平衡需求,提出基于简单聚合层和混合卷积注意力机制的轻量级骨干网络ECNet;最后,在CNF228数据集上测试表明,LMDRMIYOLO的mAP@0.5:0.95、识别速度和参数量分别为82.8%、164FPS、27.5M。相比YOLOv7的82.6%、133FPS、37.7M而言,所提模型实时性提升、参数量减少且提升了平均精度。本文方法为自动感知居民日常饮食记录提供了智能方法。

下颌第一前磨牙接触生物应力与仿真分析

口腔隐形矫治过程中,正畸医生主要根据经验法,或通过患者试穿戴情况及时调整隐形矫治器,确定分步矫治方案,此方案缺乏矫治过程中矫治器与牙齿接触产生的复杂矫正机理和生物力学理论研究。对此,从接触力学计算和仿真实验两方面展开隐形矫治生物力学研究;建立了矫治器与牙齿赫兹接触模型,从弹性、弹塑性和塑性三方面分析计算接触部位的接触面积、接触应力及其接触变形之间的关系;采用总体偏移法创建基于牙齿点云模型的矫治器模型,根据理论计算条件构建下颌第一前磨牙的接触力学仿真模型。仿真结果显示,当位移载荷和力载荷分别在0.15~0.21 mm、0.45~1 N的范围内时,牙齿移动效率最优;高于此值,牙齿承受应力过大,牙周膜和牙槽骨破损,不利于牙齿矫正;低于此值,牙齿移动效率降低,达不到矫治效果。