基于注意力分布参数回归的遥感图像配准

针对传统的遥感图像配准算法的鲁棒性差,且深度学习的配准算法的精度有待提高的问题,提出了一种基于注意力分布参数回归的遥感图像配准算法。首先,采用卷积神经网络和全局上下文融合获得针对性的特征;其次,进行特征互相关匹配并结合相互最近邻原则过滤错误匹配;然后,提出了一种注意力分布的参数回归网络估计仿射变换参数;最后,利用循环一致性损失函数正则化整体算法的训练过程以提高图像配准的性能。实验结果表明,相比于其他算法,所提算法能够提高遥感图像配准的精度,正确匹配率达到96.3%,同时对于多视角、多时相和多模态的遥感图像具有较强的鲁棒性。

中国农业政策变迁的注意力分布及其逻辑阐释

农业问题历来是党和国家公共政策制定的重点领域。对新中国成立以来的农业政策文本进行考察,可以清晰地描绘农业政策变迁的政策图谱。基于政策文本的量化研究方法,运用文本分析工具Nvivo 11和Rost Content Mining 6.0对新中国成立以来国家层面颁布的669份农业政策进行量化研究,探析农业政策变迁的注意力分布与阶段性特征。通过对农业政策变迁四个阶段的总体趋势、高频议题和注意力分布进行描述性统计和文本分析后发现,农业政策变迁蕴含着以下深层逻辑:国家与农民利益的不断调整,政府主导下的渐进式变迁,以及政策环境、理念和政策主体的合力推进。基于对当代中国农业政策变迁注意力分布及其逻辑的初步阐释,为农业发展乃至乡村振兴的理论与实践提供政策变迁视角的知识积累。

基于注意力机制神经网络的数学教学质量预测

数学教学质量评价是一个多因素、多层次的复杂过程,为提升数学教学质量评估的准确性和效率,文中提出一种基于注意力机制优化的神经网络评估预测方法。在数学教学评价一级指标与二级指标之间构建注意力增强层,提取重要的指标特征,并利用提取的特征构建神经网络评估预测模型。仿真结果表明,所提方法具有模型结构高效、预测准确度高的效果,在教学管理中具有一定的应用价值。

基于驾驶员注意力分布模型的路侧环境安全性研究

为了探究高速公路路侧环境对驾驶员注意力的影响,优化路侧景观和交通标志设置,提高行车安全性,通过量化分析驾驶员的注意力分布确定了路侧环境风险等级区间。根据路侧环境实际状态选择四类典型路段场景,开展实地驾驶试验采集驾驶员的眼动参数、心率等数据,并分析对应路段上驾驶员眼动规律,包括注视行为、扫视行为和眨眼行为,在此基础上确定表征驾驶员的注意力的显著眼动指标为注视参数。根据驾驶员注视点对应的实际景物并结合注视落点在视野平面中的位置,划分驾驶员的视野区域为路侧环境区(S区)、前方道路区(W区)和车身仪表区(C区),构建驾驶员注意力分布模型,确定以路侧环境注意力占比值量化表达路侧环境,建立其与驾驶员心率增长率之间的关系模型并划分风险等级区间。结果显示:路侧环境的复杂程度对驾驶员的眼动行为有明显影响,相对于扫视和眨眼,驾驶员的注视参数可显著表征驾驶员的注意力状态,行车过程中驾驶员的关注点在视野平面内移动,路侧环境注意力占比值为S区的累计注视时间和S区与W区注视总时间的比值,其安全区间为[9.93%,62.10%],风险区间为[6.44%,9.93%)和(62.10%,76.93%],危险区间为[0,6.44%)和(76.93%,100%]。研究结果可以为路侧景观和标志设计的安全性评价和改善决策提供参考依据。

我国专业学位研究生教育政策的注意力变迁及其逻辑理路

专业学位研究生教育是国家研究生教育事业的重要组成部分,专业学位研究生教育政策直接体现了国家在专业学位研究生教育领域的战略布局与改革规划。基于政策注意力分布视角及其分析模型,本研究对1990年以来国家层面颁布的107份专业学位研究生教育政策进行了系统梳理与分析,将我国专业学位研究生教育政策的演变历程划分为初创探索、规范拓展、内涵深化三个阶段,并分阶段描绘了政策变迁的注意力分布图谱。在此基础上,本研究进一步提炼阐释了我国专业学位研究生教育政策变迁的逻辑理路,包括服务社会发展需求的生成逻辑,基于人才培养驱动的发展逻辑,指向实践应用创新的价值逻辑。

主谓句中句首主语对注意力的争夺——以旅游文本中的翻译为例

Talmy的注意力分布系统理论提出句子的句法结构对读者注意力分布产生影响。在探讨主谓句句首主语对注意力争夺的基础上,提出主语具有焦点性,在中英文旅游文本中,汉语原语语义重新整理,将语序调整为英语的主谓句的表达方式,以便于译文读者能够快速准确地把注意力焦点投放于焦点信息。

警校线上教学中学生的注意特征及教学方法研究

由于新冠疫情以及物理环境的限制,高校中的各类课程都开展了线上教学,并逐渐成为疫情时期主要的教学模式之一。本文通过桌面式眼动仪,探索了学生进行线上学习的眼动特征。以此揭示警校生在进行线上学习时的注意分布特征,为教师对线上授课的教学方法改进提供理论依据和方法支撑。研究结果表明,学生们在线上授课时对文本的关注度高于图片,同时,老师的头像会在一定程度上吸引学生的注意力。

专家型数学教师课堂视觉注意轨迹的眼动研究

视觉注意作为课堂最典型的非言语行为,不仅反映教师的教学意图,同时也是教师教学机智的具体表现。课堂视觉注意力的提升是新手向专家型教师转变的重要成长环节。因此,解码专家型教师课堂视觉注意特征,是理解专家型教师核心特征的重要切入口。新兴眼动追踪技术实时记录教师教学过程中的眼动轨迹,使得在真实课堂情境下打开专家型教师视觉注意过程的“黑箱”成为可能。基于此,本研究采用新手和专家比较范式,利用眼动追踪技术从视觉注意分布和转移两方面揭示专家型数学教师课堂视觉注意轨迹。研究发现:专家型数学教师视觉注意分布主要聚焦于学生,且以中间学生为视觉中心点向左右两边学生来回转移;给予低学业成就水平学生更多的视觉注意,且频繁将视觉注意由学生转移到学习材料;引入阶段重视将视觉注意分配给学生和学习材料,且频繁从左边学生经由学习材料转移到右边学生;讲解阶段增加了对黑板的视觉注意,且频繁将视觉注意由黑板转移到学生。

改进的U-Net网络用于视网膜血管分割

视网膜血管的形态结构信息可以为糖尿病、高血压等疾病提供诊断依据。现有的大部分算法通过融合血管不同阶段的特征信息来提升分割精度,却忽略了融合后浅层信息在采样过程中容易被稀释,且上采样次数越多,稀释越严重的问题。为此提出了一种融合概率分布注意力的提升算法用以解决上述问题。该算法基于U-Net模型,首先利用多个串行提升块学习血管浅层的特征信息,然后在提升块中引入概率分布注意力机制用来改变浅层信息的概率分布,提升浅层信息在最终分割任务中的贡献度,最后利用深度监督非对称聚合补充各提升块的梯度流,以避免模型在训练过程中产生梯度消失的问题。在DRIVE、STARE数据集上与近年来不同算法进行了对比,其中SP值分别为0.9857、0.9917,相较于第二名提升了0.2%、0.25%,均优于目前最新的算法结果。实验证明了提出的提升算法能较好地改善血管前期信息,一定程度上解决了信息稀释问题,提高了对视网膜血管的分割效果。

视频学习中内容难度和字幕类型对学习效果的影响:一项眼动研究

本研究探讨了视频内容难度和字幕类型对学习过程和学习结果的影响。本研究通过操纵两个变量水平,形成了2 (视频难度:简单、困难) ×2 (字幕类型:有或无字幕)的被试间设计。74名大学生被随机分配到四个学习条件中。本研究使用EyeLink 1000 Plus眼动仪记录学习者对内容和字幕兴趣区的注意分配,并且通过保留测试和迁移测试来衡量学习结果。结果表明,视频难度和字幕类型影响了学习者的注意分布,被试在教学视频中表现出明显的字幕偏好。这种注意力分配偏好在学习困难材料时更为明显,提升了保留测试表现,但并不会对迁移测试结果产生影响。

英语写作过程中注意的分布和意识程度的研究

本文通过对两个大学英语专业学生英语写作过程的个案分析，描述了英语水平不同的写作者在英语写作过程中注意的分布和注意的意识程度。结果发现：在注意分布方面，两名被试最注重的都是语言，然后是内容，最后是结构。英语水平不同的被试对语言关注的层面有所不同，在意识程度方面，英语水平影响了被试对语言和内容方面注意的意识程度，她们之间存在着较大的差异。

汉语发展性阅读障碍儿童视觉同时性加工技能子成分的发展及其与阅读的关系

通过分别以高频汉字(实验1)和图形非言语材料(实验2)为刺激的两个联合视觉注意任务,并采用基于Budensen视觉注意理论的参数估计方法,系统地探查小学三~六年级汉语发展性阅读障碍儿童的视觉同时性加工技能缺陷的内在机制。以43名汉语发展性阅读障碍儿童和46名生理年龄匹配典型发展儿童为被试,每类被试均被分为小学中年级组(三、四年级)和高年级组(五、六年级)。两个实验均发现不同年级组的阅读障碍儿童在知觉加工速度参数上显著小于控制组儿童。在空间注意分布权重参数上,实验1的结果显示,不同于控制组儿童向左侧化发展的注意分布模式,两个年级组的阅读障碍儿童均表现为无偏的注意分布;而实验2未发现显著组别差异。且这两种同时性加工子技能分别与不同水平的汉语阅读技能密切相关。结果表明,汉语阅读障碍儿童在同时加工多个视觉刺激时存在持续的知觉加工速度缓慢的问题,在同时加工言语类刺激时还表现出异常的空间注意分布模式。本研究有助于从基础认知层面揭示汉语发展性阅读障碍儿童的缺陷机理,为进一步设计相关的提高阅读效率的干预方案提供理论依据。

国防产业联盟协同创新网络政府治理:基于语义挖掘技术的策略向度研究

国防产业联盟发展的关键在于科学管理协同创新网络。政策注意力聚焦点反映政府治理创新网络的策略向度,不同政府层级间的注意力分布结构差异表明该策略向度的偏向性。通过人工构建主题词袋,计算主题词TF-IDF权值及余弦相似度,对中央和地方共96份政策文件、1926份新闻文章进行规模化语义分析,整体评估政府治理国防产业联盟协同创新网络的策略适应性,并测量其在实施与宣传过程中的偏向性。结果发现,网络拓展是首要策略选择,网络管理方式为引导而非参与,关系耦合度低,网络愿景策略运用有限。地方政府在实施过程中出现了策略偏异和策略调整;政策宣传更接近地方政府的策略向度。

中国农村应急管理政策注意力变迁及逻辑阐释——基于2005—2023年中央政策文本分析

研究农村应急管理政策的演进脉络对优化农村应急管理体系有着重要意义。本文选择2005年10月—2023年5月期间国家出台的36份有关农村应急管理政策作为分析样本,运用Nvivo20.0软件分析我国农村应急管理政策注意力变迁及内在逻辑。研究发现,在此期间,我国农村应急管理政策注意力在整体性、阶段性及内容变化方面有着明显特征,在驱动因素、功能定位、行动模式及变迁轨迹等方面有显著规律。基于此,本文从政策图景、政策场域及政策目标三大方面提出改进我国农村应急管理政策策略。

“A BECAUSE B”构式的“力动态-注意”认知识解模型

本文基于Talmy(2015)认知系统交叉模型为'A BECAUSE B'构式提出了一个'力动态–注意'认知识解模型。根据这一模型,本文将注意系统和力动态系统相结合,动态考察了'A BECAUSE B'构式在语义构建中的三个层级及其互动过程。笔者发现,该构式含有三大语义范畴:(1)力动态作用下对抗或和谐类'致使义',包括三类基本模式:BECAUSE-致使型、 BECAUSE-阻止型以及BECAUSE-使能型;(2)力动态条件下各种'结果义'及其实现状态;(3)整个语义构建过程中注意分布与突显。这一发现解决了以往研究中受因事件和使因事件表征顺序与语义突显问题,澄清了该构式既构建概念框架又表达概念内容的双重作用,阐释了'A BECAUSE B'构式的力动态内涵及其突显意义,并进一步否定了Fodor(1983)提出的'自治模块'说。

基于类人决策与横纵向协同的车辆弯道自适应巡航控制策略

为突破车辆自适应巡航控制系统对行驶速度、道路线形和交通流状态的运行设计域限制,提出一种由类人决策层与协同控制层组成的双层弯道自适应巡航控制(Bilevel Curve Adaptive Cruising Control,B-CACC)策略。首先,根据驾驶人弯道视觉特性构建风险注意分布(Risk Attention Distribution,RAD)模型,模拟预瞄距离伸缩与注意力动态特性。基于中枢能量理论构建驾驶负荷分配(Driving Load Distribution,DLD)模型,以刺激与意愿传递关系解耦人-车-路协同下的横纵向运动。以此为基础,结合智能驾驶人模型提出弯道自适应巡航决策方法。其次,运用三自由度动力学和运动学模型,通过泰勒级数展开与前向欧拉法开发模型预测控制算法。以类人决策约束替代状态量与控制量约束,运用数值求解方法滚动优化转向控制。采用比例积分控制车辆纵向运动,构建车辆横纵向协同的轨迹跟踪控制器。最后,应用Carsim与MATLAB/Simulink搭建模型在环的联合仿真试验,分别在自由与跟驰状态下测试RAD与DLD模型作用效果,检验所提B-CACC策略的有效性。试验结果表明:RAD模型作用下车速和曲率的相对分布符合驾驶人特性,保障了侧向加速度期望与输出的一致性;DLD模型以空间换时间,有效缓减了跟车时的运动冲击,在类人决策作用下,横向轨迹跟踪的最大绝对误差和均方根误差分别降低31.4%和21.4%,提高了B-CACC对曲率变化与前车干扰的稳定性与鲁棒性,改善了巡航安全性与舒适性。