Attention U-Net在雷达信号图像化分选中的应用研究

针对海战场复杂电磁环境对雷达信号分选的挑战,采用改进的U-Net网络结合注意力机制提出新的分选方法。首先,将脉冲描述字转化为图像序列以适应深度学习处理。通过优化U-Net架构,融入注意力机制,有效提升模型对关键脉冲特征的识别与提取能力,实现像素级分类。通过此方法,系统能够精准搜索并归类所有雷达脉冲。实验证明,在海战场复杂电磁环境中,该方法显著提升了雷达信号分选准确率,提供了一种应对强干扰环境下的高效解决方案。这一研究成果证实了Attention U-Net在雷达信号智能分选中的优越性和实用性。

基于Transformer的多模态级联文档布局分析网络

针对现有方法在文本和图像模态的预训练目标上存在嵌入不对齐,文档图像采用基于卷积神经网络(CNN)的结构进行预处理,流程复杂,模型参数量大的问题,提出基于Transformer的多模态级联文档布局分析网络(MCOD-Net).设计词块对齐嵌入模块(WAEM),实现文本和图像模态预训练目标的对齐嵌入,使用掩码语言建模(MLM)、掩码图像建模(MIM)和词块对齐(WPA)进行预训练,以促进模型在文本和图像模态上的表征学习能力.直接使用文档原始图像,用图像块的线性投影特征来表示文档图像,简化模型结构,减小了模型参数量.实验结果表明,所提模型在PubLayNet公开数据集上的平均精度均值(mAP)达到95.1%.相较于其他模型,整体性能提升了2.5%,泛化能力突出,综合效果最优.

基于深度分割的端到端雷达信号分选

针对传统的雷达信号分选方法严重依赖预置参数、先验信息和结构不灵活的问题,提出一种基于深度分割的端到端雷达信号分选方法。首先将采集到的脉冲描述字映射成脉冲序列图像,同时保留像素点对脉冲的索引;然后利用训练好的深度分割模型U-Net对脉冲序列图像分割获得像素点分类结果;最后根据像素点索引和像素点分类结果对所有脉冲进行搜索归类,整个过程采用端到端形式。实验表明,该方法能够加强对捷变参数的分选能力,如频率捷变雷达、脉组捷变频等雷达参数,以及对时频域混叠、脉冲丢失严重等未知电磁环境中信号的分选能力。

支持语义的图像检索

如何跨越低层视觉特征和高层语义特征的鸿沟 ,是目前计算机视觉的一个难点。文中首先在低层视觉特征上提取图像的主要颜色 ,然后利用语义网络建立低层视觉特征和高层语义特征之间的关联 ,最后 ,为了提高检索效率 ,把相关反馈引进到图像检索系统中。实验证明 ,该方法可以应用到大量的数据库上 ,取得了较好的检索准确率。

一种由低层视觉特征获取高层语义的图像检索方法

提出了一种在获取图像低层视觉特征(颜色)的基础上,利用语义网络对图像进行语义自动分类,从而建立起低层视觉特征和高层语义特征之间的联系的算法。最后,为了提高检索效率,引进相关反馈技术,实验证明这种方法是行之有效的。

将Word文档自动转换成PDF格式的编程实现

在日常工作中,人们普遍使用微软Word编辑器制作文本文档,而PDF格式文档以其平台独立性和安全性等特点备受文档管理和发布者青睐。本文介绍Word文档到PDF文档转换的手工操作方法,同时详细论述编制转换组件,建立不同应用环境下的应用程序的过程,实现MS Word格式文档向PDF格式文档的自动、批量转换。

基于C#.NET的Word报告生成功能开发

自动生成Word文档报告功能是办公自动化系统中的重要组成部分。采用调用COM组件实现C#.net对Word的控制的技术,将文档中的文字部分和表格部分分别插入到Word报告中,同时提出了使用文档光标跟随定位的方法来控制文档的起始位置和格式,并在相应的位置上插入对应的内容。

基于各向异性热度扩散的主题检测方法

为规避审查,互联网中经常使用同音、形似、谐音等替代真实词汇谈论同一主题,需要有相应的表达、识别和检测机制。一个主题通常包含多个关键词,引入词网,根据相关词汇对主题进行索引。当一个词语被提及时,其所属的主题热度也相应增加,并增加与其相关联词语的出现频率和主题热度。引入各向异性扩散(anisotropic diffusion)方程作为热度扩散标准。实验结果表明,该检测方法所得结果与人工标注结果匹配度较高。

基于词序列频率有向网的中文组合词提取算法

随着人类知识体系的不断拓展和深化,很多组合词(多个词或语素组成的词)被创造出来用于表达新的概念。由于无法及时把组合词收录进词库,分词系统无法识别它们。为此,从文本中提取组合词成为智能计算领域的一个热门的研究方向。借鉴人类的认知心理模式,提出一种基于词序列频率有向网的组合词抽取算法,以识别自由文本中的组合词。算法首先建立描述文本中的词序列出现频率的有向网,然后通过独特的矩阵运算,逐步把组合词提取出来。算法的优点是无须借助专业的语言知识,在实验分析中,算法显示了较好的效果。

基于BP神经网络的文档聚类研究

1,引言 近年来,随着互联网的迅速发展,基于Web的数据挖掘技术受到越来越多的关注,经常用在文本挖掘和信息检索等多个领域的聚类(Clustering)技术也成为人们研究的热点.对一组实际或抽象的元素进行处理,把相似的元素归为同类的过程称之为聚类[1].对文本信息,如科技文献、Web文档等的聚类,称之为文档聚类(Document Clustering).最初,文档聚类常用于提高信息检索系统的查准率和查全率(recall),或用来寻找与一篇文档最为相似的文档[2].现在,人们利用文档聚类来获得一组满足用户要求的文档集合并按用户需求对其进行排序.另外在Internet上,文本聚类也可用来自动产生文档的层次聚类,从而实现对Web文档的分类.

基于变系数词性空间权值定义的英文句子相似度算法研究

对短文本中词项按词性进行切分构建词性向量,将词性向量中词项进行归并构建词性空间,首次提出对词性空间的权值进行动态定义。词项在词性空间中映射权值通过词项词频信息和Word Net语义词典得到,短文本之间相似度运算转换为各词性空间相似度协同运算。将改进的文本相似度算法运用于微软研究院释义语料库上,实验结果表明,改进的文本相似度算法使得文本相似度计算的准确率和稳定性有了较大的提高。

ITER高压大功率整流器控制系统的优化设计

为了满足ITER高压大功率整流器对控制精度、快速响应及高可靠性的要求,对控制系统进行优化设计。从同步处理、移相控制及同步触发3个关键环节对控制系统进行优化:使用直接耦合同步方法,提高同步精度,由此提高了整流器开环控制精度;基于高速cPCI总线传输控制信号及高速DSP作移相处理单元,提高了系统的动态响应特性及系统集成度;采用高同步性的光触发技术,提高了整流器的均流性能。对该控制系统做了长期测试,验证了控制系统的优良性能及高可靠性。

面向信息检索系统的语义资源规划

文章通过分析问题回答等信息检索系统对于语义资源的需求,借鉴国外语义资源建设的实践和经验,指出面向处理汉语的信息检索系统的语义资源,至少应该包括下列三种:1)汉语词网(CWN),提供基本的词汇概念及其关系信息;2)汉语谓词网(CVN),提供谓词的论元角色及其句法配置信息;3)汉语命题库(CPB),提供谓词的论元结构在真实文本中如何实现为命题结构的信息。还根据英语WordNet、VerbNet和Prop-Bank的建设和应用情况,结合作者近年来学习语义学理论、研究和建设语义资源的实践和体会,分别说明这三种语义资源的设计目标、内容规模、体系结构和具体的建造策略与步骤等具体问题。

基于.NET的中文分词系统设计与实现

针对中文分词的相关理论,讨论了中文分词的难点、语料库和中文分词算法,然后在.NET下设计了一个中文分词系统。在长词优先的原则下通过SQL Server 2005自建了一个语料库。在Visual Studio 2005下,采用改进的正向减字最大匹配分词算法,使用ASP.NET和C#语言实现了这个系统。结果表明该分词系统达到了较好的分词效果。

2009～2013年两岸图书馆学热点对比研究

以文献计量学中的“内容分析法”、“关键词共词分析”与“社会网络分析法之中心度分析”，比较2009～2013年这5年间两岸图书馆学的研究热点。研究结果显示“基础理论研究”、“新媒介与新技术及其造成的影响”以及“政府政策相关议题”是两岸图书馆学共同的研究热点。而差异在于大陆图书馆学较侧重“行政管理”，我国台湾地区则较关注“对外接轨”与“传统文献”的研究。

概念图及WordNet辅助大学英语词汇教学的可能性探究

英语词汇是英语学习中很重要的内容,然而英语词汇学习却总是为"费时低效"的境况所困扰。在大学英语教改的浪潮下,尝试借助其他领域现有的研究成果来提高英语词汇教学效果或许是一条出路。文章通过对概念图、WordNet的主要特征以及英语词汇的存储与习得心理过程的简要分析,探讨利用WordNet及概念图提高英语词汇习得的可能性。

网络语言研究

随着互联网的发展和普及 ,一种全新的言说方式———网络语言———应运而生。对于这一特殊的语言现象 ,有人批评 ,有人倡导。对于网络语言的发展我们既不能草木皆兵 ,又不能放任不管 ,应该宽容对待 ,积极引导。对网络语言进行规范 ,目前没有必要 ,也不可行。在当前情况下 ,使用网络语言应着重注意四个方面的问题。

基于电子口碑营销的移动优惠券转发模式研究

针对现实应用中移动优惠券的兑现率不高的问题,利用社会技术系统理论,并引入社会网络和口碑营销的理念构建移动优惠券的转发模式。详细阐述了该模式中技术系统和社会系统的构建方法、模式的框架内容及应用流程。

认知与社会:网络新词意义建构的双重驱动

认知社会语言学主张把认知、社会和语言三者作为一个有机整体进行综合考察。以这一基本理念为依据,将Fauconnier的概念整合理论补充为基于背景的概念整合理论,并在该理论框架下以"颜值"和"空巢青年"为例探讨汉语网络新词的意义建构过程。研究发现:网络新词的意义建构是存在于既定的社会文化背景中的认知加工,在网络新词的概念整合过程中,社会文化背景信息对元素的跨空间映射以及选择性投射具有制约作用,社会文化背景信息和概念整合机制的双重驱动实现了网络新词意义的创造和建构。

用VB.net实现学位论文元数据的自动提取

针对学位论文模板与在线提交系统分离情况下,学生提交论文重新填写元数据项可能带来的输入错误、与印本不符等问题,介绍从Word文档中提取学位论文元数据集表单,将相应数据项内容传递给本地学位论文在线提交系统的方案,并给出VB.net编写的主要程序代码。