“技术社区问答平台重复问题识别”评阅综述

针对技术问答社区重复问题的识别,讨论对于用户提出的新问题,建立合适的分类模型进行是否重复的识别,将模型预测结果与真实结果进行比较,并输出与目标问题重复概率最大的前10个问题的编号.最后对2021年“华中杯”大学生数学建模挑战赛B题参赛论文的整体情况予以简要评述.

基于同源双线性残差网络实现心音分类

心音信号可以较早表征器质性心脏病,基于深度学习实现心音信号分类有助于临床心脏疾病诊断。为提高基线网络ResNet50心音分类准确率,提出同源双线性残差网络模型。该模型利用CBAM机制改进了ResNet50瓶颈结构,采用F_(1)-score评价标准改进了交叉熵损失函数,运用了标签平滑策略,针对训练数据不平衡问题设置了类间权重,设计心音段类别到心音实例类别映射算法实现了对心音实例分类。通过六组消融实验验证了应用技巧的有效性,提出的模型相比基线网络具有更好的分类效果;与先前学者研究对比分析可知,提出的模型具有一定可行性、先进性。