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Free form deformation and symmetry constraint‐based multimodal brain image registration using generative adversarial nets
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作者 Xingxing Zhu Mingyue Ding Xuming Zhang 《CAAI Transactions on Intelligence Technology》 SCIE EI 2023年第4期1492-1506,共15页
Multi‐modal brain image registration has been widely applied to functional localisation,neurosurgery and computational anatomy.The existing registration methods based on the dense deformation fields involve too many ... Multi‐modal brain image registration has been widely applied to functional localisation,neurosurgery and computational anatomy.The existing registration methods based on the dense deformation fields involve too many parameters,which is not conducive to the exploration of correct spatial correspondence between the float and reference images.Meanwhile,the unidirectional registration may involve the deformation folding,which will result in the change of topology during registration.To address these issues,this work has presented an unsupervised image registration method using the free form deformation(FFD)and the symmetry constraint‐based generative adversarial networks(FSGAN).The FSGAN utilises the principle component analysis network‐based structural representations of the reference and float images as the inputs and uses the generator to learn the FFD model parameters,thereby producing two deformation fields.Meanwhile,the FSGAN uses two discriminators to decide whether the bilateral registration have been realised simultaneously.Besides,the symmetry constraint is utilised to construct the loss function,thereby avoiding the deformation folding.Experiments on BrainWeb,high grade gliomas,IXI and LPBA40 show that compared with state‐of‐the‐art methods,the FSGAN provides superior performance in terms of visual comparisons and such quantitative indexes as dice value,target registration error and computational efficiency. 展开更多
关键词 Free‐form deformation Generative adversarial nets multimodal brain image registration Structural representation Symmetry constraint
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Multi-modal human-machine interface of a telerobotic system for remote arc welding 被引量:1
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作者 李海超 高洪明 +1 位作者 吴林 张广军 《China Welding》 EI CAS 2008年第3期72-76,共5页
In telerobotic system for remote welding, human-machine interface is one of the most important factor for enhancing capability and efficiency. This paper presents an architecture design of human-machine interface for ... In telerobotic system for remote welding, human-machine interface is one of the most important factor for enhancing capability and efficiency. This paper presents an architecture design of human-machine interface for welding telerobotic system: welding multi-modal human-machine interface. The human-machine interface integrated several control modes, which are namely shared control, teleteaching, supervisory control and local autonomous control. Space mouse, panoramic vision camera and graphics simulation system are also integrated into the human-machine interface for welding teleoperation. Finally, weld seam tracing and welding experiments of U-shape seam are performed by these control modes respectively. The results show that the system has better performance of human-machine interaction and complexity environment welding. 展开更多
关键词 multi-modal interface control mode telerobotic system remote welding
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Multi-Modal Domain Adaptation Variational Autoencoder for EEG-Based Emotion Recognition 被引量:4
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作者 Yixin Wang Shuang Qiu +3 位作者 Dan Li Changde Du Bao-Liang Lu Huiguang He 《IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica》 SCIE EI CSCD 2022年第9期1612-1626,共15页
Traditional electroencephalograph(EEG)-based emotion recognition requires a large number of calibration samples to build a model for a specific subject,which restricts the application of the affective brain computer i... Traditional electroencephalograph(EEG)-based emotion recognition requires a large number of calibration samples to build a model for a specific subject,which restricts the application of the affective brain computer interface(BCI)in practice.We attempt to use the multi-modal data from the past session to realize emotion recognition in the case of a small amount of calibration samples.To solve this problem,we propose a multimodal domain adaptive variational autoencoder(MMDA-VAE)method,which learns shared cross-domain latent representations of the multi-modal data.Our method builds a multi-modal variational autoencoder(MVAE)to project the data of multiple modalities into a common space.Through adversarial learning and cycle-consistency regularization,our method can reduce the distribution difference of each domain on the shared latent representation layer and realize the transfer of knowledge.Extensive experiments are conducted on two public datasets,SEED and SEED-IV,and the results show the superiority of our proposed method.Our work can effectively improve the performance of emotion recognition with a small amount of labelled multi-modal data. 展开更多
关键词 Cycle-consistency domain adaptation electroencephalograph(EEG) multi modality variational autoencoder
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M^(2)LC-Net: A Multi-Modal Multi-Disease Long-Tailed Classification Network for Real Clinical Scenes
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作者 Zhonghong Ou Wenjun Chai +9 位作者 Lifei Wang Ruru Zhang Jiawen He Meina Song Lifei Yuan Shengjuan Zhang Yanhui Wang Huan Li Xin Jia Rujian Huang 《China Communications》 SCIE CSCD 2021年第9期210-220,共11页
Leveraging deep learning-based techniques to classify diseases has attracted extensive research interest in recent years.Nevertheless,most of the current studies only consider single-modal medical images,and the numbe... Leveraging deep learning-based techniques to classify diseases has attracted extensive research interest in recent years.Nevertheless,most of the current studies only consider single-modal medical images,and the number of ophthalmic diseases that can be classified is relatively small.Moreover,imbalanced data distribution of different ophthalmic diseases is not taken into consideration,which limits the application of deep learning techniques in realistic clinical scenes.In this paper,we propose a Multimodal Multi-disease Long-tailed Classification Network(M^(2)LC-Net)in response to the challenges mentioned above.M^(2)LC-Net leverages ResNet18-CBAM to extract features from fundus images and Optical Coherence Tomography(OCT)images,respectively,and conduct feature fusion to classify 11 common ophthalmic diseases.Moreover,Class Activation Mapping(CAM)is employed to visualize each mode to improve interpretability of M^(2)LC-Net.We conduct comprehensive experiments on realistic dataset collected from a Grade III Level A ophthalmology hospital in China,including 34,396 images of 11 disease labels.Experimental results demonstrate effectiveness of our proposed model M^(2)LC-Net.Compared with the stateof-the-art,various performance metrics have been improved significantly.Specifically,Cohen’s kappa coefficient κ has been improved by 3.21%,which is a remarkable improvement. 展开更多
关键词 deep learning multi modal long-tail ophthalmic disease classification
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结构动力学应用中若干基本概念的研究
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作者 张开银 孙齐 +1 位作者 熊驷东 蒋紫玲 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2024年第4期297-302,共6页
结构动力特性被广泛应用于结构振动控制、结构可靠性设计和健康监测,由此涉及到一些动力学基本概念的理解问题尚待深入探讨。采用一简支梁横向振动算例以及分别通过模态位移法和模态加速度法对多自由度系统的响应振幅进行分析计算,探讨... 结构动力特性被广泛应用于结构振动控制、结构可靠性设计和健康监测,由此涉及到一些动力学基本概念的理解问题尚待深入探讨。采用一简支梁横向振动算例以及分别通过模态位移法和模态加速度法对多自由度系统的响应振幅进行分析计算,探讨结构位移响应与第一阶固有频率的关系、结构各阶位移模态的贡献与模态应变能的关系。基于模态正交性,通过分析多自由度振动系统的位移响应,论述了系统共振的必要条件,即在保证系统振动频率(某阶固有频率)等于激励频率的同时,其位移响应还应呈现出相应模态的形态;实现多自由度系统纯模态共振,可用于精确识别结构的模态参数。 展开更多
关键词 结构动力特性 固有频率 模态分析 多自由度系统 共振 纯模态
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新型电力系统中的大模型驱动技术:现状、机遇与挑战
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作者 李刚 方鸿 +3 位作者 刘云鹏 杨强 赵晓林 汪佐宪 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期2864-2878,共15页
建设新型电力系统是实现社会、经济高质量发展的重要基石,以新一代通用人工智能为主导的信息化技术与能源电力科学深度耦合,为新型电力系统的数字化转型工作提供了重要保障。为了探究电力系统在大模型时代潮流下的发展方向,该文首先系... 建设新型电力系统是实现社会、经济高质量发展的重要基石,以新一代通用人工智能为主导的信息化技术与能源电力科学深度耦合,为新型电力系统的数字化转型工作提供了重要保障。为了探究电力系统在大模型时代潮流下的发展方向,该文首先系统梳理了当前电力系统的数智化发展现状以及在新的场景需求下遇到的难点问题。然后重点探讨了以多模态大模型为代表的具备深度场景解析和语言描述能力的大模型技术在电力系统中的应用前景,并分析了其在几个典型场景下的相关应用成果,证明大模型技术可行性的同时,进一步总结了大模型技术在相关电力场景所面临的机遇与挑战性问题。最后对未来大模型技术如何与电力系统实现紧密融合做了展望与建议。该研究成果有望为新型电力系统数字化转型过程中的数智化发展提供参考,助力能源电力领域提质增效。 展开更多
关键词 新型电力系统 人工智能 多模态 大模型 平行智能 可解释性 电力安全
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导向标识系统的无障碍设计:多模式交通系统中的适应性研究
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作者 吴昆 潘晓怡 +2 位作者 王伊菲 袁瑾仪 刘贝贝 《世界建筑导报》 2024年第5期132-136,F0003,共6页
作为现代城市交通体系的关键要素,多模式交通系统的导向标识设计对于增强交通流畅度与用户体验起着决定性作用。该研究着重探讨了各种交通方式间的互连性与广泛需求的满足情况,通过深入剖析受众的行为模式,进而评估视觉导视策略及当代... 作为现代城市交通体系的关键要素,多模式交通系统的导向标识设计对于增强交通流畅度与用户体验起着决定性作用。该研究着重探讨了各种交通方式间的互连性与广泛需求的满足情况,通过深入剖析受众的行为模式,进而评估视觉导视策略及当代技术在导向系统中的整合效果。此外,本研究高度重视无障碍设计理念,确保系统能够全面服务于视力、听力受限及行动不便的人群,体现设计的普适价值。通过融合标准化与个性化的创新设计方法,力图使导向系统能有效适应各类环境,驱使公共空间朝向更智能、更具人文关怀的方向演进,从而全面提升交通体系的服务品质。 展开更多
关键词 多模式交通系统 导视标识设计 无障碍设计 视觉导视策略
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知行合一理念下的多模融合教学在中医耳鼻喉课程中的应用与探讨
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作者 彭桂原 葛丽娟 李松键 《中医眼耳鼻喉杂志》 2024年第2期115-117,共3页
目的基于“知行合一”的教育理念,构建多模融合教学体系,并探究它在中医耳鼻喉科课程中的应用效果。方法课前开展线上视频预习,建立不同学习小组并总结疑难点;课堂互助答疑,发布病例讨论,分配学习小组,并由代表总结汇报;课后布置学习任... 目的基于“知行合一”的教育理念,构建多模融合教学体系,并探究它在中医耳鼻喉科课程中的应用效果。方法课前开展线上视频预习,建立不同学习小组并总结疑难点;课堂互助答疑,发布病例讨论,分配学习小组,并由代表总结汇报;课后布置学习任务并进行线上解疑,安排临床见习与实践;思政教育贯穿始终。结果多模融合教学组在平时成绩、期中成绩、期末成绩以及总评成绩方面均优于传统教学组,且具有统计学意义(P<0.05)。结论基于“知行合一”理念下的多模融合教学符合当下医学教育的新要求,强调立德育人的同时,注重临床实践教学,鼓励学生积极学习思考,并逐步形成临床思维,提高实践操作能力。该体系强调知行并进,直面教学不足,有效提高了耳鼻喉科学的课堂教学质量。 展开更多
关键词 知行合一 多模融合教学 教学体系完善
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一种多模态振动系统的位置控制方法
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作者 张志铭 赵璞 岳龙旺 《机电工程技术》 2024年第7期107-111,共5页
以多模态柔性系统为研究对象,针对多模态柔性系统在操作时产生振动,影响操作性能和定位精度的问题,提出了一种基于振动叠加原理和位置控制原理对柔性系统进行主动振动抑制的方法。首先利用振动叠加原理,对系统的振动进行分解,讨论了系... 以多模态柔性系统为研究对象,针对多模态柔性系统在操作时产生振动,影响操作性能和定位精度的问题,提出了一种基于振动叠加原理和位置控制原理对柔性系统进行主动振动抑制的方法。首先利用振动叠加原理,对系统的振动进行分解,讨论了系统的振动状态与能量表达;接着以系统的振动能量为指标,给出了抑制振动的输入位移的一种选择方法;然后为保证多模态系统在减振完成后的定位精度,提出了一种位置控制方法。为了验证所提出的振动抑制方法的有效性,首先在ADAMS中建立了单输入多模态系统的模型,然后导入Simulink中进行联合仿真,讨论此振动抑制方法的有效性以及其抑制特性。仿真结果表明:所提出的方法的减振效果良好,对比传统的控制方法来说,有较高的鲁棒性,有效抑制了系统的振动并且保证了系统的定位精度。 展开更多
关键词 多模态系统 位置控制 振动叠加 振动抑制
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数字孪生多模态视觉推理的神经-符号系统
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作者 郑杭彬 刘天元 +3 位作者 郑汉垚 左戴悦 鲍劲松 王森 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2024年第5期1571-1586,共16页
面对数字孪生在多模态视觉数据融合中的异质性和动态性挑战,提出一种结合深度学习与符号智能的方法。该方法通过深度神经网络对视觉数据进行实时解析,并借助符号系统存储的知识和事件响应规则,实现对复杂推理过程的自主管理。为提高系... 面对数字孪生在多模态视觉数据融合中的异质性和动态性挑战,提出一种结合深度学习与符号智能的方法。该方法通过深度神经网络对视觉数据进行实时解析,并借助符号系统存储的知识和事件响应规则,实现对复杂推理过程的自主管理。为提高系统对物理世界变化的适应性,提出一种融合多模态信息和外部知识的增强推理机制,该机制能有效地整合来自传感器的实时数据和历史知识库中的信息,以支持更加准确和合理的决策制定。以退役锂电池拆解过程为案例验证表明,该方法不仅能够在多模态数据环境中实现高准确率的识别和分析,还能够基于推理机制生成合理且逻辑一致的操作建议,有效提升了拆解效率和安全性。 展开更多
关键词 数字孪生 多模态 视觉推理 神经符号系统 锂电池拆解
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多模态信息增强的短视频推荐模型
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作者 霍育福 金蓓弘 廖肇翊 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期1142-1152,共11页
提出用于短视频点击率预估任务的多模态增强模型(MMa4CTR).模型综合利用用户与短视频交互中的多模态数据,以构建用户的嵌入表示,并学习用户的多模态兴趣.通过组合和交叉不同模态特征,探索各模态间的共同语义.通过引入自动学习率调整和... 提出用于短视频点击率预估任务的多模态增强模型(MMa4CTR).模型综合利用用户与短视频交互中的多模态数据,以构建用户的嵌入表示,并学习用户的多模态兴趣.通过组合和交叉不同模态特征,探索各模态间的共同语义.通过引入自动学习率调整和验证中断这2种训练策略,提升模型整体的推荐性能.为了解决多模态数据量增加带来的计算挑战,采用计算效率较高的多层感知机.在微信视频号和抖音短视频数据集上进行性能比较实验和超参数敏感性实验,结果显示MMa4CTR在保持较低计算开销的同时,实现了超越基线模型的卓越推荐效果.通过在2个数据集上进行的消融实验,进一步证实了短视频模态交叉模块、用户多模态嵌入层以及自动学习率调整策略和验证中断策略在提升推荐性能方面的重要性和有效性. 展开更多
关键词 推荐系统 点击率 多模态 短视频 机器学习
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基于无人机多模态数据的铁路防洪隐患排查系统研发
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作者 陈昱行 高至飞 +1 位作者 胡朝鹏 宋国策 《铁道勘察》 2024年第5期156-162,共7页
随着铁路防洪安全巡检的常态化,传统的现场踏勘方法已无法满足日益增长的防洪隐患排查需求。旨在开发一种集成化的桌面端系统,以提高防洪隐患监测的效率和准确性。通过无人机多模态数据的集成管理和铁路基础地理信息的融合,解决了隐患... 随着铁路防洪安全巡检的常态化,传统的现场踏勘方法已无法满足日益增长的防洪隐患排查需求。旨在开发一种集成化的桌面端系统,以提高防洪隐患监测的效率和准确性。通过无人机多模态数据的集成管理和铁路基础地理信息的融合,解决了隐患定位、概况管理和展示汇报的问题;基于WPF框架,融合Cefsharp和Vue.js技术,可实现三维场景与数据操作的紧密结合;利用OpenGL的3D GIS引擎,可提供实景三维模型、倾斜摄影原片、航飞视频等多模态数据的一体化展示与空间分析能力;系统设计分类的隐患标注功能,并通过离线的Spatialite数据库实现数据的持久化和导入导出。选取总里程300 km,包含148个防洪重点工点,2期无人机航飞数据的防洪隐患排查项目作为应用案例,验证了系统的有效性。研究结果表明,该系统能够通过关系数据库和对象存储的结合,实现无人机多模态数据的集成式管理,形成基于高精度实景三维场景的防洪隐患排查机制。 展开更多
关键词 铁路 防洪 无人机 多模态数据 地理信息系统
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基于n值关系语义的命题模态逻辑系统研究
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作者 周张泉 杨成彪 刘军 《计算机技术与发展》 2024年第2期71-77,共7页
传统的多值模态逻辑系统将关系语义中的状态及状态间的关系进行了多值化处理。然而,实际应用中状态间的关系往往是确定的,无需多值化。针对这种情况,基于?ukasiewicz代数系统提出了一种新的命题模态逻辑n值关系语义。在所提出的n值关系... 传统的多值模态逻辑系统将关系语义中的状态及状态间的关系进行了多值化处理。然而,实际应用中状态间的关系往往是确定的,无需多值化。针对这种情况,基于?ukasiewicz代数系统提出了一种新的命题模态逻辑n值关系语义。在所提出的n值关系语义中,针对状态进行了多值化处理,同时保持了状态间关系的确定性。通过对逻辑公式的形式化定义以及可满足性和有效性的分析,证明了n值关系语义下经典命题模态逻辑系统K,T,S4和S5的正确性。进一步地,给出了极大一致集与典范模型在n值关系语义下的定义,并完成了上述经典命题模态逻辑系统的完备性证明。上述结论表明基于n值关系语义的命题模态逻辑系统能够涵盖并捕捉到经典逻辑系统中的所有有效命题。综上所述,所提出的基于?ukasiewicz代数系统的n值关系语义提供了一种在实际应用中处理多值状态及确定的状态间关系的方法。这种方法在扩展命题模态逻辑系统的形式化定义与关系语义是可行且有效的。 展开更多
关键词 模态逻辑 多值逻辑 关系语义 ?ukasiewicz系统 正确性和完备性
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考虑城市交通环境的多模式自适应巡航控制策略
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作者 邓高攀 程前 《机械制造与自动化》 2024年第4期276-280,共5页
为了适应城市交通环境,提出多模式自适应巡航控制策略。在上层控制器中,设计恒速巡航、稳态跟随、接近/变道、强加速、强减速和避免碰撞6种模式策略;下层控制器采用PID控制结合查找表方法,设计油门控制器与制动控制器之间的过渡区。仿... 为了适应城市交通环境,提出多模式自适应巡航控制策略。在上层控制器中,设计恒速巡航、稳态跟随、接近/变道、强加速、强减速和避免碰撞6种模式策略;下层控制器采用PID控制结合查找表方法,设计油门控制器与制动控制器之间的过渡区。仿真结果表明:上层控制器能够在复杂工况下选择合适的行车模式,下层控制器能够满足下坡/上坡加速度控制的预期要求,符合车辆驱动系统特性,可以应用于实车驾驶辅助系统,提高车辆的行驶安全性。 展开更多
关键词 高级驾驶辅助系统 自适应巡航控制 多模式设计 城市交通
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基于多模态感知技术的隧道巡检机器人系统设计
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作者 杨怀锋 《智能物联技术》 2024年第5期66-71,共6页
随着城市化进程的加速,地下隧道和地铁网络建设日益增多,对隧道结构的健康监测和维护提出了更高要求。基于此,设计并实现一套基于多模态感知技术的隧道巡检机器人系统。该系统集成了视觉、声学、振动及气体检测等多种传感器,能够全天候... 随着城市化进程的加速,地下隧道和地铁网络建设日益增多,对隧道结构的健康监测和维护提出了更高要求。基于此,设计并实现一套基于多模态感知技术的隧道巡检机器人系统。该系统集成了视觉、声学、振动及气体检测等多种传感器,能够全天候、高精度地对隧道环境和结构进行监测,不仅能提升巡检效率和安全性,还能为隧道的安全运营和智能化管理提供有力支持。 展开更多
关键词 多模态感知技术 隧道巡检 机器人系统 环境监测 结构检测
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团体心理辅导结合多模式导师制在新入职护士培训中的应用效果分析 被引量:1
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作者 葛芳 邹霞 侯宪红 《中国社区医师》 2023年第13期155-157,160,共4页
目的:探讨团体心理辅导结合多模式导师制在新入职护士培训中的应用效果。方法:选取2019年1—12月山东省泰安市肿瘤防治院新入职的58名护士作为对照组,2020年1—12月新入职的58名护士作为研究组。对照组采用常规临床轮转和培训方法,研究... 目的:探讨团体心理辅导结合多模式导师制在新入职护士培训中的应用效果。方法:选取2019年1—12月山东省泰安市肿瘤防治院新入职的58名护士作为对照组,2020年1—12月新入职的58名护士作为研究组。对照组采用常规临床轮转和培训方法,研究组采用团体心理辅导结合多模式导师制培训方法。比较两组培训效果。结果:培训后,研究组认知评价、社会支持、社交技巧、挫折应对、自我反思评分均高于对照组,差异有统计学意义(P<0.001)。培训后,研究组自我效能、希望、韧性、乐观评分均高于对照组,差异有统计学意义(P<0.001)。培训后,研究组解决问题、求助评分均高于对照组,幻想、退避评分低于对照组,差异有统计学意义(P<0.001)。结论:团体心理辅导结合多模式导师制培养可以提高新入职护士职业认同感,改善其心理状态及应对方式。 展开更多
关键词 团体心理辅导 多模式教学 导师制
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基于宽度学习系统的仓储粮情风险点预测模型
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作者 廉飞宇 秦瑶 付麦霞 《河南工业大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2023年第3期104-112,共9页
及时的仓储粮情预测是保证储粮安全的必要手段。目前,传统预测方法多从某一侧面对仓储粮情进行预测,无法实现对仓储粮情风险的精准综合评估,而深度学习方法则存在着所需训练样本数量巨大、训练难度高、时间长等瓶颈问题。针对这一现状,... 及时的仓储粮情预测是保证储粮安全的必要手段。目前,传统预测方法多从某一侧面对仓储粮情进行预测,无法实现对仓储粮情风险的精准综合评估,而深度学习方法则存在着所需训练样本数量巨大、训练难度高、时间长等瓶颈问题。针对这一现状,采用基于宽度学习的特征提取与融合方法,以及基于增量学习的训练方法(增强节点和输入数据增量算法),结合粮情数据的多模态特征,在宽度学习系统现有框架的基础上,提出了基于宽度学习系统的粮情风险预测模型。结果表明,与现有深度学习模型相比,在不降低预测准确度的前提下,预测模型大大节省了模型训练时间,降低了训练难度。预测模型成为深度学习模型的一种有效替代方案。 展开更多
关键词 粮情风险点 宽度学习系统 多模态数据 增量学习 典型相关性分析
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数字孪生农业中的多模态数据融合研究现状和展望 被引量:1
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作者 钱育蓉 秦雨刚 公维军 《信息与电脑》 2023年第15期27-29,共3页
为进一步提高我国的农业生产智能化水平,文章系统总结了农业大数据驱动下的数字孪生农业及国内外数字孪生农业中多模态数据融合研究现状,并基于此展望了综合运用卫星遥感、无人机航拍、地面传感网多模态数据开展农业生产全过程、多要素... 为进一步提高我国的农业生产智能化水平,文章系统总结了农业大数据驱动下的数字孪生农业及国内外数字孪生农业中多模态数据融合研究现状,并基于此展望了综合运用卫星遥感、无人机航拍、地面传感网多模态数据开展农业生产全过程、多要素动态映射的研究中面临的挑战和未来发展趋势。 展开更多
关键词 农业大数据 数字孪生农业 农业多模态数据 体系标准 数据融合
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互动视域下国际中文专业直播课教学模式探究——以国际学生“现代汉语”课为例 被引量:2
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作者 孙雁雁 《北京邮电大学学报(社会科学版)》 2023年第5期100-111,共12页
以互动语言学理论为指导,基于直播课教学实践,提出“适选平台,变通资源,动态呈现,互动贯通”的教学模式。抽取依据这一教学模式开展的直播课教学中以理论知识讲授为代表的教学实践,从课堂时间分布、师生课堂言语行为进行统计分析。研究... 以互动语言学理论为指导,基于直播课教学实践,提出“适选平台,变通资源,动态呈现,互动贯通”的教学模式。抽取依据这一教学模式开展的直播课教学中以理论知识讲授为代表的教学实践,从课堂时间分布、师生课堂言语行为进行统计分析。研究认为,选择合适的直播教学平台是开展国际中文专业多模态互动教学的基础保障;将线下教学资源转换成适合线上教学使用的形式,可以降低理论知识的抽象度;以动画等多种模态形式动态呈现、凸显正在进行的教学内容,可以使国际学生隔屏紧跟教师授课节奏;设计问题启发学生思考,与学生在不断地相互认同过程中,激发学生的互动欲,提高学习效果。 展开更多
关键词 国际中文 多模态互动 直播教学模式 弗兰德斯互动系统
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基于大语言模型的教育问答系统研究 被引量:4
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作者 张春红 杜龙飞 +1 位作者 朱新宁 赵慧 《北京邮电大学学报(社会科学版)》 2023年第6期79-88,共10页
基于大语言模型在教育问答系统的应用,探讨其在教育领域的优化方案。近年来,基于预训练模型的方法在自然语言处理领域受到广泛关注。大语言模型作为一种预训练的语言生成模型,在降低教育问答系统开发成本、提高准确性方面具备潜力。从... 基于大语言模型在教育问答系统的应用,探讨其在教育领域的优化方案。近年来,基于预训练模型的方法在自然语言处理领域受到广泛关注。大语言模型作为一种预训练的语言生成模型,在降低教育问答系统开发成本、提高准确性方面具备潜力。从大语言模型在教育问答系统的实际应用、对教育领域的影响以及优化方案三个方面展开深入分析。在教育领域实际应用方面,考察多轮问答效果、无样本(少样本)学习以及多模态问题处理,并对其进行定量分析。同时,探讨基于硬提示的方案,旨在提升大语言模型在教育问答系统中的性能和应用范围。通过对其优势和问题的综合分析,为教育领域的智能化教学提供了实质性的参考和指导。 展开更多
关键词 大语言模型 教育问答系统 多轮问答 无样本学习 多模态
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