In the present context of increasing social demands for natural science education,increasing people s awareness of environmental biodiversity protection,and ecological civilization lifting to the state strategy,it is ...In the present context of increasing social demands for natural science education,increasing people s awareness of environmental biodiversity protection,and ecological civilization lifting to the state strategy,it is just the time to explore a new botany field practice model.The attempt of a new task-driven model for botany field practice will greatly enhance students thinking about plants and nature,plants and environment,and plant and ecological civilization,and will inevitably enhance students initiative awareness and practical ability to protect and rationally utilize plant resources.展开更多
光场图像作为一种能够捕获场景每个位置光线信息的图像类型,在电子成像、医学影像和虚拟现实等领域具有广泛的应用前景.光场图像质量评估(Light Field Image Quality Assessment,LFIQA)旨在衡量此类图像的质量,但当前方法面临视觉效果...光场图像作为一种能够捕获场景每个位置光线信息的图像类型,在电子成像、医学影像和虚拟现实等领域具有广泛的应用前景.光场图像质量评估(Light Field Image Quality Assessment,LFIQA)旨在衡量此类图像的质量,但当前方法面临视觉效果与文本模态间异构性的重要挑战.为解决上述问题,本文提出了一种基于文本-视觉的多模态光场图像质量评估模型.具体来说,在视觉模态方面,我们设计了多任务模型,结合边缘自动阈值算法有效丰富了光场图像的关键表示特征.在文本模态方面,基于输入噪声特征与预测噪声特征的对比,准确识别光场图像的噪声类别,并验证了噪声预测对优化视觉表示的重要性.基于上述研究,进一步提出了一种优化的通用噪声文本配置方法,并结合边缘增强策略,显著提升了基线模型在光场图像质量评估中的准确性和泛化能力.此外,通过消融实验,评估了各组件对整体模型性能的贡献,验证了本文方法的有效性和稳健性.实验结果表明,该方法不仅在公开数据集Win5-LID和NBU-LF1.0的实验中表现出色,还在融合数据集中展示出优秀的实验结果,与现有最优算法相比,本文所提方法在两个数据库中的性能分别提升了2%和6%.本文提出的噪声验证策略和配置方法不仅为图像质量评估中的噪声预测任务提供了有价值的参考,也可用于其它噪声预测类型的辅助任务.展开更多
ChatGPT引发了新一轮的科技革命,使得对话系统成为研究热点。口语理解(Spoken Language Understanding,SLU)作为任务型对话系统的第一部分,对系统整体的表现具有重要影响。在最近几年中,得益于大规模语言模型的成功,口语理解任务取得了...ChatGPT引发了新一轮的科技革命,使得对话系统成为研究热点。口语理解(Spoken Language Understanding,SLU)作为任务型对话系统的第一部分,对系统整体的表现具有重要影响。在最近几年中,得益于大规模语言模型的成功,口语理解任务取得了较大的发展。然而,现有工作大多基于书面语数据集完成,无法很好地应对真实口语场景。为此,该文面向与书面语相对的口语,重点关注医疗领域这一应用场景,对现有的医疗领域对话系统口语理解任务进行综述。具体地,该文阐述了医疗口语理解任务的难点与挑战,并从数据集、算法和应用的层面梳理了医疗口语理解的研究现状及不足之处。最后,该文结合生成式大模型的最新进展,给出了医疗口语理解问题新的研究方向。展开更多
基金Supported by Special Fund for Reform of Teaching Model of Huanggang Normal University(2016CK06,2018CE42)
文摘In the present context of increasing social demands for natural science education,increasing people s awareness of environmental biodiversity protection,and ecological civilization lifting to the state strategy,it is just the time to explore a new botany field practice model.The attempt of a new task-driven model for botany field practice will greatly enhance students thinking about plants and nature,plants and environment,and plant and ecological civilization,and will inevitably enhance students initiative awareness and practical ability to protect and rationally utilize plant resources.
文摘光场图像作为一种能够捕获场景每个位置光线信息的图像类型,在电子成像、医学影像和虚拟现实等领域具有广泛的应用前景.光场图像质量评估(Light Field Image Quality Assessment,LFIQA)旨在衡量此类图像的质量,但当前方法面临视觉效果与文本模态间异构性的重要挑战.为解决上述问题,本文提出了一种基于文本-视觉的多模态光场图像质量评估模型.具体来说,在视觉模态方面,我们设计了多任务模型,结合边缘自动阈值算法有效丰富了光场图像的关键表示特征.在文本模态方面,基于输入噪声特征与预测噪声特征的对比,准确识别光场图像的噪声类别,并验证了噪声预测对优化视觉表示的重要性.基于上述研究,进一步提出了一种优化的通用噪声文本配置方法,并结合边缘增强策略,显著提升了基线模型在光场图像质量评估中的准确性和泛化能力.此外,通过消融实验,评估了各组件对整体模型性能的贡献,验证了本文方法的有效性和稳健性.实验结果表明,该方法不仅在公开数据集Win5-LID和NBU-LF1.0的实验中表现出色,还在融合数据集中展示出优秀的实验结果,与现有最优算法相比,本文所提方法在两个数据库中的性能分别提升了2%和6%.本文提出的噪声验证策略和配置方法不仅为图像质量评估中的噪声预测任务提供了有价值的参考,也可用于其它噪声预测类型的辅助任务.
文摘ChatGPT引发了新一轮的科技革命,使得对话系统成为研究热点。口语理解(Spoken Language Understanding,SLU)作为任务型对话系统的第一部分,对系统整体的表现具有重要影响。在最近几年中,得益于大规模语言模型的成功,口语理解任务取得了较大的发展。然而,现有工作大多基于书面语数据集完成,无法很好地应对真实口语场景。为此,该文面向与书面语相对的口语,重点关注医疗领域这一应用场景,对现有的医疗领域对话系统口语理解任务进行综述。具体地,该文阐述了医疗口语理解任务的难点与挑战,并从数据集、算法和应用的层面梳理了医疗口语理解的研究现状及不足之处。最后,该文结合生成式大模型的最新进展,给出了医疗口语理解问题新的研究方向。
