Transformer在域适应中的应用研究综述

作为迁移学习的重要分支,域适应旨在解决传统机器学习算法在训练样本和测试样本服从不同数据分布时性能急剧下降的问题。Transformer是基于自注意力机制的深度学习框架,具有强大的全局特征提取能力和建模能力,近年来Transformer与域适应相结合也成为研究的热点。虽然已有大量相关方法问世,但Transformer应用在域适应的综述却未见报道。为了填补这个领域的空白,为相关研究提供借鉴和参考,对近年来出现的一些基于Transformer的典型域适应方法进行归纳总结与分析,概述域适应的相关概念与Transformer的基本结构,从图像分类、图像语义分割、目标检测、医学图像分析四个应用梳理了各种基于Transformer的域适应方法,对图像分类下的域适应方法进行比较,总结当前域适应Transformer模型存在的挑战并探讨未来可行的研究方向。

基于类特征对齐的多源域适应辐射源个体识别方法

无监督域适应方法在通信辐射源个体识别任务中得到了深入研究和广泛应用。无监督域适应方法通过学习已标记的源域样本的域不变特征,实现对未标记的目标域的识别。然而,在复杂的电磁环境下,源域信号可能会受到多重因素的影响,导致多个源域的特征分布与目标域存在显著差异,甚至彼此之间也有所不同。鉴于这种情况,从分布差异的角度出发,提出了一种基于类特征联合对齐的多源域适应方法,并构建了一种称为类别特征对齐网络(Category Feature Alignment Network,CFAN)的深度神经网络模型,能够提取发射器的指纹特征。大量的实验结果验证了这种方法能够有效提高识别准确率。

建筑工程管理的现状以及改进措施

近年来,作为国民经济的支柱产业,建筑行业发展迅速,不过由于自身的特点,我国建筑工程管理存在着一些不好的问题,本文从现状入手,分析了相应的改进措施,以期促进企业良性发展。

西药房调剂质量对疗效的影响效果探讨

探讨西药房调剂质量对疗效的影响。方法:选取我院2018年5月-2020年7月药房内的西药药剂药方346例进行核查,依据临床不良事件实施针对性调剂质量干预,继而提高临床用药安全性与有效性。结果:经统计干预后的各项不良事件发生率均低于干预前(P<0.05)。结论:针对西药房的监督管理工作进行调剂质量干预,可有效减低临床不良事件发生率,显著提高用药安全性,确保药物治疗的有效性,值得推广。

不同剂量他汀类药物短期治疗后降脂疗效及其不良反应探讨

探究不同剂量他汀药物短期治疗后降脂疗效以及不良反应。方法:本次纳入76例患者,时间2017年4月至2019年7月,资料输入Excel表格,不同剂量方式分为两组(每组38例),辛伐他汀20mg/d为对照组,辛伐他汀40mg/d为试验组。以统计学对患者血脂水平、不良反应相关指标所得数据进行处理分析。结果:试验组止血水平的分析结果优于对照组(P<0.05);两组不良反应指标无差异性(P>0.05)。结论:40mg/d辛伐他汀对于短期治疗降脂、不良反应具有实施价值。

西药房不合理用药处方与处理探讨

对西药房不合理用药问题进行分析,探究对应处理措施。方法:以我院2018年1月-2018年6月1500张西药处方对研究对象,对处方用法、适应症、用量以及联合用药等合理性进行分析评估,并针对性提出整改措施。结果 :1500张西药处方中共有23张不合理用药处方,占比为1.53%,包括联合用药不合理、重复用药、给药方式不合理、剂量不合理以及药物选择不合理等,涵盖儿科处方、急诊处方、外科处方、内科处方以及妇科处方等。结论:目前医院西药房中仍然具有不合理用药处方,需要加强西药房药理知识培训,对处方用药加大审核力度,促使科学合理、安全规范用药,切实提高西药房处方合理用药水平。