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An Investigation of College English Autonomous Learning in Network Multimodal Context
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作者 Chen Guan Jianhui Zhang 《Intelligent Information Management》 2023年第3期169-179,共11页
In the current society, based on the growing development of network information technology, the teaching in many colleges and universities has also introduced it to adapt to the situation. This trend can provide more ... In the current society, based on the growing development of network information technology, the teaching in many colleges and universities has also introduced it to adapt to the situation. This trend can provide more useful conditions for students to learn, which requires students to master enough self-learning abilities to adapt to this model. The study in the paper shows that students are usually interested in autonomous learning in a multimodal environment, but the degree of strategy choice is relatively low, and the learning process is blind and passive with the lack of self-confidence. Facing the future, schools should actively integrate into network thinking, and teachers should change their roles and train and guide students’ learning strategies and learning motivations, so as to achieve better teaching results. 展开更多
关键词 College English Autonomous Learning Ability Training network Multimodal context
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An Analysis of the Cognitive Constraints of Parody in the Context of Network Media
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作者 CHANG Yan 《Sino-US English Teaching》 2016年第7期567-572,共6页
The language used in the context of network media features variation, flexibility, and comprehensiveness, in which parody is one of the most employed devices. Modern cognitive science prefers to take parody as a cogni... The language used in the context of network media features variation, flexibility, and comprehensiveness, in which parody is one of the most employed devices. Modern cognitive science prefers to take parody as a cognitive act rather than a sheer linguistic modification act, which has provided a new prospective for further research about parody in the context of network media. This paper aims to probe into the cognitive constraints in the mechanism of parody in the context of network media, in hope to make a detailed explanation of the cognitive process of it and to strengthen the comprehension and appreciation of it. 展开更多
关键词 parody in the context of network media cognitive constraints cognitive realm
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Context Aware Wireless Sensor Network Suitable for Precision Agriculture 被引量:2
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作者 Nour Brinis Leila Azouz Saidane 《Wireless Sensor Network》 2016年第1期1-12,共12页
Using the Wireless Sensor Networks WSNs in a wide variety of applications is currently considered one of the most challenging solutions. For instance, this technology has evolved the agriculture field, with the precis... Using the Wireless Sensor Networks WSNs in a wide variety of applications is currently considered one of the most challenging solutions. For instance, this technology has evolved the agriculture field, with the precision agriculture challenge. In fact, the cost of sensors and communication infrastructure continuously trend down as long as the technological advances. So, more growers dare to implement WSN for their crops. This technology has drawn substantial interests by improving agriculture productivity. The idea consists of deploying a number of sensors in a given agricultural parcel in order to monitor the land and crop conditions. These readings help the farmer to make the right inputs at the right moment. In this paper, we propose a complete solution for gathering different type of data from variable fields of a large agricultural parcel. In fact, with the in-field variability, adopting a unique data gathering solution for all kinds of fields reveals an inconvenient approach. Besides, as a fault-tolerant application, precision agriculture does not require a high precision value of sensed data. So, our approach deals with a context aware data gathering strategy. In other words, depending on a defined context for the monitored field, the data collector will decide the data gathering strategy to follow. We prove that this approach improves considerably the lifetime of the application. 展开更多
关键词 Wireless Sensor network Precision Agriculture Data Collector context Aware
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A Survey on Context-Aware Sensing for Body Sensor Networks 被引量:1
4
作者 Barbara T. Korel Simon G. M. Koo 《Wireless Sensor Network》 2010年第8期571-583,共13页
Context awareness in Body Sensor Networks (BSNs) has the significance of associating physiological user activity and the environment to the sensed signals of the user. The context information derived from a BSN can be... Context awareness in Body Sensor Networks (BSNs) has the significance of associating physiological user activity and the environment to the sensed signals of the user. The context information derived from a BSN can be used in pervasive healthcare monitoring for relating importance to events and specifically for accurate episode detection. In this paper, we address the issue of context-aware sensing in BSNs, and survey different techniques for deducing context awareness. 展开更多
关键词 context AWARENESS BODY Sensor networkS Artificial Neural networkS BAYESIAN networkS Hidden MARKOV Models
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CAND-IDS: A Novel Context Aware Intrusion Detection System in Cooperative Wireless Sensor Networks by Nodal Node Deployment
5
作者 Rathinam Gopal Velusamy Parthasarathy 《Circuits and Systems》 2016年第11期3504-3521,共19页
Cooperative wireless sensor networks have drastically grown due to node co-opera- tive in unaltered environment. Various real time applications are developed and deployed under cooperative network, which controls and ... Cooperative wireless sensor networks have drastically grown due to node co-opera- tive in unaltered environment. Various real time applications are developed and deployed under cooperative network, which controls and coordinates the flow to and from the nodes to the base station. Though nodes are interlinked to give expected state behavior, it is vital to monitor the malicious activities in the network. There is a high end probability to compromise the node behavior that leads to catastrophes. To overcome this issue a Novel Context Aware-IDS approach named Context Aware Nodal Deployment-IDS (CAND-IDS) is framed. During data transmission based on node properties and behavior CAND-IDS detects and eliminates the malicious nodes in the explored path. Also during network deployment and enhancement, node has to follow Context Aware Cooperative Routing Protocol (CCRP), to ensure the reliability of the network. CAND-IDS are programmed and simulated using Network Simulator software and the performance is verified and evaluated. The simulation result shows significant improvements in the throughput, energy consumption and delay made when compared with the existing system. 展开更多
关键词 Cooperative network Intrusion Detection System context Aware Routing Protocol network Simulator
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轻量级重参数化的遥感图像超分辨率重建网络设计 被引量:1
6
作者 易见兵 陈俊宽 +2 位作者 曹锋 李俊 谢唯嘉 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期268-285,共18页
针对当前基于深度学习的遥感图像超分辨率重建模型部署时对硬件要求较高,本文设计了一种轻量级基于重参数化的残差特征遥感图像超分辨率重建网络。首先,采用重参数化方法设计了一种残差局部特征模块,以有效地提取图像局部特征;同时考虑... 针对当前基于深度学习的遥感图像超分辨率重建模型部署时对硬件要求较高,本文设计了一种轻量级基于重参数化的残差特征遥感图像超分辨率重建网络。首先,采用重参数化方法设计了一种残差局部特征模块,以有效地提取图像局部特征;同时考虑到图像内部出现的相似特征,设计了一个轻量级的全局上下文模块对图像的相似特征进行关联以提升网络的特征表达能力,并通过调整该模块的通道压缩倍数来减少模型的参数量和改善模型的性能;最后,在上采样模块前使用多层特征融合模块聚合所有的深度特征,以产生更全面的特征表示。在UC Merced遥感数据集上进行测试,该算法在遥感图像3倍超分辨率下的参数量为539 K,峰值信噪比为30.01 dB,结构相似性为0.8449,模型的推理时间为0.010 s;而HSENet算法的参数量为5470 K,峰值信噪比为30.00 dB,结构相似性为0.8420,模型的推理时间为0.059 s。实验结果表明,该算法相比HSENet算法,参数量更少,运行速度较快,且峰值信噪比与结构相似性也有一定的提高。在DIV2K自然图像数据集上进行测试,该算法的峰值信噪比和结构相似性相比其他算法也有一定的优势,表明该算法的泛化能力较强。 展开更多
关键词 超分辨率 遥感图像 全局上下文 重参数化 残差网络
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Context-Aware System Modeling Based on Boolean Control Network
7
作者 M. Humayun Kabir M. Robiul Hoque 《Open Journal of Applied Sciences》 2015年第11期661-668,共8页
Boolean control network consists of a set of Boolean variables whose state is determined by other variables in the network. Boolean network is used for modeling complex system. In this paper, we have presented a model... Boolean control network consists of a set of Boolean variables whose state is determined by other variables in the network. Boolean network is used for modeling complex system. In this paper, we have presented a model of a context-aware system used in smart home based on Boolean control networks. This modeling describes the relationship between the context elements (person, time, location, and activity) and services (Morning Call, Sleeping, Guarding, Entertainment, and normal), which is effective to logical inference. We apply semi tensor matrix product to describe the dynamic of the system. This matrix form of expression is a convenient and reasonable way to design logic control system. 展开更多
关键词 MATHEMATICAL Modeling context-AWARE System Smart HOME BOOLEAN Control network Semi-Tensor Matrix Product
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基于上下文编码器网络的油气曲线图像脱敏方法研究
8
作者 刘烨 李帆 郑泽晨 《计算机应用与软件》 北大核心 2024年第2期216-221,共6页
数据对于石油企业就是资产。数据加密与数据脱敏都是针对数据安全的策略,但目前数据脱敏技术仅能够针对文本实现,缺少石油企业中大量保有的图像数据脱敏技术。针对目前脱敏技术存在的不足之处及油气田勘探中的曲线图像数据特点,借鉴深... 数据对于石油企业就是资产。数据加密与数据脱敏都是针对数据安全的策略,但目前数据脱敏技术仅能够针对文本实现,缺少石油企业中大量保有的图像数据脱敏技术。针对目前脱敏技术存在的不足之处及油气田勘探中的曲线图像数据特点,借鉴深度学习图像修复方法,提出一套基于上下文编码器的脱敏技术,弥补了行业内对于图像数据无法脱敏的缺陷。对该方法进行详细的测试后取得了较好的脱敏效果。对比传统方法,结果证明其能够在曲线图像这种具有专业特殊性的数据中取得更明显的效果以及更可靠的脱敏效果。 展开更多
关键词 数据安全 图像脱敏 上下文编码器 卷积神经网络 生成式对抗网络
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脑电情感识别中多上下文向量优化的卷积递归神经网络
9
作者 晁浩 封舒琪 刘永利 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第7期2041-2046,共6页
目前的脑电(EEG)情感识别模型忽略了不同时段情感状态的差异性,未能强化关键的情感信息。针对上述问题,提出一种多上下文向量优化的卷积递归神经网络(CR-MCV)。首先构造脑电信号的特征矩阵序列,通过卷积神经网络(CNN)学习多通道脑电的... 目前的脑电(EEG)情感识别模型忽略了不同时段情感状态的差异性,未能强化关键的情感信息。针对上述问题,提出一种多上下文向量优化的卷积递归神经网络(CR-MCV)。首先构造脑电信号的特征矩阵序列,通过卷积神经网络(CNN)学习多通道脑电的空间特征;然后利用基于多头注意力的递归神经网络生成多上下文向量进行高层抽象特征提取;最后利用全连接层进行情感分类。在DEAP(Database for Emotion Analysis using Physiological signals)数据集上进行实验,CR-MCV在唤醒和效价维度上分类准确率分别为88.09%和89.30%。实验结果表明,CR-MCV在利用电极空间位置信息和不同时段情感状态显著性特征基础上,能够自适应地分配特征的注意力并强化情感状态显著性信息。 展开更多
关键词 多通道脑电信号 情感识别 多上下文向量 卷积递归神经网络 多头注意力
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用于多器官分割的多尺度聚合网络研究
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作者 高学敏 杜晓刚 +2 位作者 张学军 王营博 雷涛 《陕西科技大学学报》 北大核心 2024年第2期189-197,共9页
多器官分割在病理分析、手术方案制定以及临床诊断上都具有重要的应用价值.但是,一些器官形变较大、尺寸较小且组织边缘模糊,导致分割效果较差.为了解决该问题,提出了一种用于多器官分割的多尺度聚合网络(MSANet).MSANet有两个优势:首先... 多器官分割在病理分析、手术方案制定以及临床诊断上都具有重要的应用价值.但是,一些器官形变较大、尺寸较小且组织边缘模糊,导致分割效果较差.为了解决该问题,提出了一种用于多器官分割的多尺度聚合网络(MSANet).MSANet有两个优势:首先,设计了多尺度边界提取模块,使用多尺度卷积核提取多个特征图,将不同尺度的特征图互相结合,从而聚合全局上下文信息,并提取不同器官的边界和细节信息;其次,设计了聚焦式注意力模块,通过学习的注意力权重来调节特征图的重要性,从而聚焦感兴趣的多器官区域并捕捉不同器官的关键特征,进一步提高分割性能.在两个公开数据集CHAOS和MS-CMRSeg上进行了大量实验.实验结果表明:MSANet在两个数据集上的分割效果均优于当前主流的多器官分割方法,显著提高了多器官分割精度. 展开更多
关键词 多器官分割 多尺度聚合网络 上下文信息 注意力机制
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集成多种上下文与混合交互的显著性目标检测
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作者 夏晨星 陈欣雨 +4 位作者 孙延光 葛斌 方贤进 高修菊 张艳 《电子与信息学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期2918-2931,共14页
显著性目标检测目的是识别和分割图像中的视觉显著性目标,它是计算机视觉任务及其相关领域的重要研究内容之一。当下基于全卷积网络(FCNs)的显著性目标检测方法已经取得了不错的性能,然而现实场景中的显著性目标类型多变且尺寸不固定,... 显著性目标检测目的是识别和分割图像中的视觉显著性目标,它是计算机视觉任务及其相关领域的重要研究内容之一。当下基于全卷积网络(FCNs)的显著性目标检测方法已经取得了不错的性能,然而现实场景中的显著性目标类型多变且尺寸不固定,这使得准确检测并完整分割出显著性目标仍然是一个巨大的挑战。为此,该文提出集成多种上下文和混合交互的显著性目标检测方法,通过利用密集上下文信息探索模块和多源特征混合交互模块来高效预测显著性目标。密集上下文信息探索模块采用空洞卷积、不对称卷积和密集引导连接渐进地捕获具有强关联性的多尺度和多感受野上下文信息,通过集成这些信息来增强每个初始多层级特征的表达能力。多源特征混合交互模块包含多种特征聚合操作,可以自适应交互来自多层级特征中的互补性信息,以生成用于准确预测显著性图的高质量特征表示。此方法在5个公共数据集上进行了性能测试,实验结果表明,该文方法在不同的评估指标下与19种基于深度学习的显著性目标检测方法相比取得优越的预测性能。 展开更多
关键词 计算机视觉 显著性目标检测 全卷积网络 上下文信息
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基于双阶段特征解耦网络的单幅图像去雨方法
12
作者 汤红忠 熊珮全 +2 位作者 王蔚 王晒雅 陈磊 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第2期273-282,共10页
针对现有的单幅图像去雨方法无法有效地平衡背景图像细节恢复与有雨分量去除问题,提出一种基于双阶段特征解耦网络的单幅图像去雨方法,采用渐进式的学习方式从粗到细分阶段进行单幅图像去雨.首先构建压缩激励残差模块,实现背景图像与有... 针对现有的单幅图像去雨方法无法有效地平衡背景图像细节恢复与有雨分量去除问题,提出一种基于双阶段特征解耦网络的单幅图像去雨方法,采用渐进式的学习方式从粗到细分阶段进行单幅图像去雨.首先构建压缩激励残差模块,实现背景图像与有雨分量的初步分离;然后设计全局特征融合模块,其中特别引入特征解耦模块分离有雨分量和背景图像的特征,实现细粒度的图像去雨;最后利用重构损失、结构相似损失、边缘感知损失和纹理一致性损失构成的复合损失函数训练网络,实现高质量的无雨图像重构.实验结果表明,在Test100合成雨图数据集上,所提方法峰值信噪比为25.57dB,结构相似性为0.89;在100幅真实雨图上,所提方法的自然图像质量评估器为3.53,无参考图像空间质量评估器为20.16;在去雨后的RefineNet目标分割任务中,平均交并比为29.41%,平均像素精度为70.06%;视觉效果上,该方法能保留更多的背景图像特征,有效地辅助下游的目标分割任务的开展. 展开更多
关键词 特征解耦网络 压缩激励残差模块 全局特征融合模块 复合损失函数 单幅图像去雨
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基于深度学习的三维肿瘤及器官分割
13
作者 顾德 王宁 +1 位作者 张寅斌 刘乐 《中国医学物理学杂志》 CSCD 2024年第9期1122-1128,共7页
针对三维医学图像中由于肿瘤或器官的形状、尺度差异较大导致分割精度较低的问题,提出一种端到端的三维全卷积分割模型。首先,设计空洞立方集成模块在不同分辨率阶段实现多尺度集成,增强复杂边界上的识别能力;其次,引入跨阶段上下文融... 针对三维医学图像中由于肿瘤或器官的形状、尺度差异较大导致分割精度较低的问题,提出一种端到端的三维全卷积分割模型。首先,设计空洞立方集成模块在不同分辨率阶段实现多尺度集成,增强复杂边界上的识别能力;其次,引入跨阶段上下文融合模块融合浅层和深层特征,促进收敛并更准确地定位目标对象;最后,解码器对来自编码器的特征进行拼接以实现分割。在脑肿瘤分割数据集上,平均Dice相似性系数值达到85.37%;在腹部器官分割数据集上,平均Dice相似性系数值达到83.99%。实验结果表明所提模型在三维肿瘤和器官的分割上具有较高精度。 展开更多
关键词 肿瘤分割 器官分割 三维卷积神经网络 空洞立方集成模块 跨阶段上下文融合模块
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基于改进YOLO v5算法的道路小目标检测
14
作者 宋存利 柴伟琴 张雪松 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2024年第10期3271-3278,共8页
为解决交通道路小目标检测难度大、精度低,容易出现错检漏检的问题,提出一种基于YOLO v5(you only look once v5)算法的多尺度特征融合目标检测改进算法。首先,增加小目标检测头用于适应小目标尺寸,缓解漏检情况。然后,引入可变形卷积网... 为解决交通道路小目标检测难度大、精度低,容易出现错检漏检的问题,提出一种基于YOLO v5(you only look once v5)算法的多尺度特征融合目标检测改进算法。首先,增加小目标检测头用于适应小目标尺寸,缓解漏检情况。然后,引入可变形卷积网络v2(deformable convolutional networks V2,DCN V2)提高模型对运动中小目标的学习能力;同时,增加上下文增强模块,提升对远距离小目标的识别能力。最后,在替换损失函数、提高边界框定位精度的同时,使用空间金字塔池化和上下文空间金字塔卷积分组模块,提高网络的感受野和特征表达能力。实验结果表明,所提算法在KITTI数据集小目标类别上平均识别精度达到了95.2%,相较于原始YOLO v5,算法总体平均识别精度提升了2.7%,对小目标的检测效果更佳,平均识别精度提升了3.1%,证明所提算法在道路小目标检测方面的有效性。 展开更多
关键词 YOLO v5 小目标检测 上下文增强模块 可变形卷积
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面向模糊医学图像边缘检测的卷积网络 被引量:1
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作者 张陶界 周迪斌 +1 位作者 李金迪 余晨 《计算机系统应用》 2024年第2期198-206,共9页
考虑到传统边缘检测算法难以处理模糊的医学图像,提出一种基于深度学习的边缘检测网络ECENet.首先,本文网络基于CHRNet模型,对其最后两层进行剪枝,使模型更加高效和轻量化.其次,在网络的特征提取阶段加入注意力模块SKSAM,优化图像特征... 考虑到传统边缘检测算法难以处理模糊的医学图像,提出一种基于深度学习的边缘检测网络ECENet.首先,本文网络基于CHRNet模型,对其最后两层进行剪枝,使模型更加高效和轻量化.其次,在网络的特征提取阶段加入注意力模块SKSAM,优化图像特征的自适应提取,并降低噪声的影响.最后,在多尺度的网络输出上采用上下文感知融合块进行连接,帮助模型更好地理解图像的结构和语义信息.此外,综合考虑像素级别的准确性和边界的平滑性,优化了损失函数,为模型训练提供更好的梯度信号.实验结果表明:本文算法在最佳数据集规模(ODS)和最佳图像比例(OIS)指标分别提高到0.816和0.823;相关边缘指标参数显著提高,PSNR提高了16.8%,SSIM提高了37.6%. 展开更多
关键词 深度学习 边缘检测 卷积神经网络 注意力机制 上下文感知融合块
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基于HU-Net的高分辨率遥感影像道路提取
16
作者 陈振 张小青 《青海交通科技》 2024年第3期147-152,共6页
针对高分辨率遥感影像背景信息复杂、道路提取干扰因素多的特点,提出一种基于HU-Net的高分辨率遥感影像道路提取方法。该方法首先使用在ImageNet数据集上预训练的ResNet34作为模型的特征编码器,加强模型的特征提取能力,提取更多道路特... 针对高分辨率遥感影像背景信息复杂、道路提取干扰因素多的特点,提出一种基于HU-Net的高分辨率遥感影像道路提取方法。该方法首先使用在ImageNet数据集上预训练的ResNet34作为模型的特征编码器,加强模型的特征提取能力,提取更多道路特征。然后,在模型的中间部分增加混合卷积单元连接编解码器,增强模型提取空间上下文信息的能力,保留更多道路的细节特征。最后,使用转置卷积和普通卷积构建模型的解码器。结果表明:该方法在DeepGlobe道路数据集上的IoU和F1分数分别达到了0.6750和0.8060,可以较完整且准确地从高分辨率遥感影像中提取道路,并减少周围地物和树木遮挡对道路提取的影响。 展开更多
关键词 遥感应用技术 道路提取 深度学习 残差网络 上下文信息
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一种基于结构感知的肝血管分割模型
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作者 贾熹滨 孙馨蕊 +3 位作者 杨正汉 杨大为 王珞 HONG Min 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期61-69,共9页
为了在缺乏大量肝血管标注信息的情况下增强肝血管结构分割,提出了局部-长距离-相邻信息融合模块,并将其嵌入U-Net的编码阶段,得到一种基于结构感知的肝血管分割网络。该模块有3个分支:提取特征图局部信息的残差卷积模块,利用自注意力... 为了在缺乏大量肝血管标注信息的情况下增强肝血管结构分割,提出了局部-长距离-相邻信息融合模块,并将其嵌入U-Net的编码阶段,得到一种基于结构感知的肝血管分割网络。该模块有3个分支:提取特征图局部信息的残差卷积模块,利用自注意力机制提取特征图的全局信息的长距离提取模块,以及利用相邻切片补充上下文信息的相邻信息提取模块。通过将以上3个分支模块的输出特征图进行融合,可以有效提升网络的血管结构感知能力,缓解2D网络无法表征血管立体走向与3D网络训练数据不足的问题。分别在MICCAI十项全能数据集中的肝血管与肿瘤数据集和三甲医院收集标注的自采肝血管数据集上进行了广泛的对比实验。结果表明,与多种主流的分割算法相比,该算法取得了最优的血管分割性能。所提出的方法在MICCAI数据集上Dice值达到64.04%,在自采肝血管数据集上Dice值达到了72.07%。 展开更多
关键词 肝血管分割 语义分割 U型网络 深度学习 切片上下文融合 结构感知
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战略变革情境中的组织多层级悖论网构建--基于经典扎根理论的研究
18
作者 林海芬 曲廷琛 《管理科学学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2024年第7期56-83,共28页
战略变革情境中充斥着各种悖论问题,这些悖论问题相互交错、影响、撬动、传递,形成复杂、混沌的战略变革情境特征,增加了决策者剥离情境探寻制定新战略根源性依据的难度,使得归纳各悖论之间链接规律并系统性刻画战略变革情境成为迫切需... 战略变革情境中充斥着各种悖论问题,这些悖论问题相互交错、影响、撬动、传递,形成复杂、混沌的战略变革情境特征,增加了决策者剥离情境探寻制定新战略根源性依据的难度,使得归纳各悖论之间链接规律并系统性刻画战略变革情境成为迫切需求.加上悖论在非变革情境下往往呈隐匿状态,不易被识别,而在战略变革情境中呈凸显状态,容易被识别,因此战略变革情境为系统探究悖论及相互链接关系提供了可能.本研究以十家企业的战略变革数据为样本,采用经典扎根理论和认知地图组成的混合研究方法,从多层级悖论视角分析战略变革情境中的悖论问题,构建组织多层级悖论网模型.研究发现:1)战略变革情境中存在“利益-责任”等18个悖论类型,归属于执行悖论等6种悖论类别,符合“政策导向-需求-目标-方向-价值观-过程”的划分逻辑;2)悖论纵向分布于组织个体层、运营层、战略层、制度层,横向跨越规制、运营、研发、生产、市场五个职能部门,纵横交错,构成组织多层级悖论网的位置形态;3)悖论类型内部由构成悖论四个基本条件的因果或顺次关系构成,同一层级悖论类型之间存在“同层链状顺序”和“同层嵌套”两种关系,跨层级悖论类型之间存在“跨层链状顺序”、“跨层链状共存”和“跨层嵌套”三种关系,构成组织多层级悖论网的关系形态;4)整合组织多层级悖论网的位置形态和关系形态构建组织多层级悖论网模型,系统展示战略变革情境中由悖论的关系和位置构成的复杂状态,表明不同悖论类型之间普遍存在引发性和传递性特征.本研究基于多层级悖论视角,将复杂、混沌的战略变革情境具体化清晰化,为决策者正确认知战略变革情境,准确把握组织困境产生的根源,并做出有效战略决策提供理论参考. 展开更多
关键词 组织多层级悖论网 悖论理论 经典扎根理论 认知地图 战略变革情境
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基于网络的Context Aware智能控制系统
19
作者 张平 徐扬生 李嘉强 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2005年第30期211-214,共4页
提出一种基于网络的Context Aware智能控制系统的体系结构、Context任务控制管理模型。系统将机器人作为Context Aware智能系统的智能接口。通过对Java JINI的服务查找机制进行修改,增强了JINI的服务查找、分发机制,使得系统可以通过综... 提出一种基于网络的Context Aware智能控制系统的体系结构、Context任务控制管理模型。系统将机器人作为Context Aware智能系统的智能接口。通过对Java JINI的服务查找机制进行修改,增强了JINI的服务查找、分发机制,使得系统可以通过综合分析服务提供者当前状态、服务申请者的状态、系统当前的性能以及Context感知信息,经模糊决策,通过”Pull”方式,或“Push”方式给服务申请者(或第三方用户)提供所需的服务。最后对系统性能进行分析。一个应用实例说明Context Aware智能控制系统的应用。 展开更多
关键词 智能控制 机器人 计算机网络 context Aware
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基于上下文方面记忆网络的方面级情感分析
20
作者 王亚新 王亮 王军 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第2期443-451,共9页
基于深度记忆网络在方面级情感分析中的优势及针对相关工作中忽略上下文词与方面之间位置信息的不足,提出一种基于上下文方面记忆网络的方面级情感分析方法。不同记忆网络层关注上下文记忆不同部分,获取丰富方面感知上下文信息。为充分... 基于深度记忆网络在方面级情感分析中的优势及针对相关工作中忽略上下文词与方面之间位置信息的不足,提出一种基于上下文方面记忆网络的方面级情感分析方法。不同记忆网络层关注上下文记忆不同部分,获取丰富方面感知上下文信息。为充分利用方面间信息,设计方面记忆网络更新模块,为所需方面生成邻近方面的语义和关系信息,在多计算层中的多头注意力机制输入采用两种策略计算上下文和方面词的相关性。在3个基准数据集上的实验结果表明,所提模型在性能评价指标的准确率和Macro-F1-score上与相关工作比较有一定提升。 展开更多
关键词 细粒度 方面级情感分析 深度记忆网络 双向长短期记忆网络 多注意力机制 上下文 方面记忆网络
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