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[期刊] 实验技术与管理
[作者]
王刚 汤宇飞 王晚秋 张晓光
该文设计一个多模态脉搏波采集与分析综合实验。该实验基于Python图形用户界面，将脉搏波的采集、预处理和分析诊断算法等模块集成到虚拟仿真软件中，开发了基于串口通信的脉搏波数据实时采集方法，并结合脉搏信号的时域特点，提出一种基于注意力机制和变尺度因果膨胀卷积的多模态端到端脉搏诊断算法。对比实验表明，该方法诊断准确率达到93%以上。该软件算法不仅使传统中医的“切脉”量化为可视的脉象信号，而且提升了脉枕精度。
[期刊] 情报学报
[作者]
范涛 吴鹏 王昊 凌晨
网民情感对网络舆情的演化和发展具有重要的推动作用,如何精准分析网民情感对于网络舆情管理有着重大的现实意义。现有的网民情感研究主要是基于文本进行分析,鲜有研究从多模态视角出发,结合文本和图片对网民情感进行分析。在多模态情感分析中,现有研究多结合不同模态的全面特征、进行高维融合,容易造成信息冗余、引入噪声,忽略了不同模态之间的交互性和相关性。本文提出基于多模态联合注意力机制的情感分析模型,通过联合词引导的注意力机制和图引导的注意力机制,结合文本和图片分析网民情感,并且在"新冠肺炎疫情"等网络舆情数据中进行实证研究,与相关优异的基线模型进行了对比分析。实验结果表明,本文提出的基于多模态联合注意力机制模型具有一定的优越性,能够有效捕捉不同模态间的交互和相关关系。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
张继东 张慧迪
［目的/意义］突发事件中不同模态之间传递的信息互为补充，为了充分挖掘突发事件中用户的意见，在情感分析中引入注意力机制，对挖掘上下文信息进而实现有效分类具有重大意义。［方法/过程］首先提出融合注意力机制的多模态情感分析模型。其次以“7.20河南特大暴雨”突发事件为例，运用Glove执行词向量嵌入，BiLSTM和VGG16进行文本、图像特征提取。最后融合图文特征进行情感分类。［结果/结论］对比单模态的情感分析效果，多模态模型能够提供更加丰富的信息内容。在多模态情感模型基础上，对比有无注意力机制的分析效果，证实注意力机制能够突出文本中情感信息量的部分，提升了突发事件情感分析的效率和准确性。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
周瑛 刘越 蔡俊
[目的/意义]微博作为人们表达观点的重要平台,已成为文本情感分析的一个研究热点。文章提出一个基于注意力机制的LSTM模型,以华为P10闪存门事件微博相关评论为研究对象,分析网络用户对该事件的情感趋向,以验证该模型的有效性。[方法/过程]引入深度学习理论,使用基于注意力机制的LSTM模型进行情感分析以更好地把握文本中的情感信息,提升情感分类的成功率。[结果/结论]基于注意力机制的LSTM模型是一个有效的模型,在分析较长文本的情感特征时更加准确,比较适合微博这类成段落的文本分析。[局限]对于颜文字、表情包等非
[期刊] 华中师范大学学报(自然科学版)
[作者]
陈宇 邢锐 雷建军
学龄人口是区域教育资源配置的重要依据,对区域内下一年小学入学规模进行准确预测,可以为区域内教育管理部门对教育资源进行调配提供辅助决策支持.该文针对区域内小学入学规模预测问题,考虑区域经济、人口等相关因素和小学入学规模的关联关系,提出了基于注意力机制的循环网络预测模型.该模型以长短时记忆网络模型为基础,引入注意力机制,自动提取小学入学规模与经济、人口等特征之间的关联关系以及进一步增强历史关键时间点的信息表达,提升预测准确率.在采用真实数据集进行试验的结果说明,该模型对比其它模型在多个评价指标上均有提升,具有更准确和更稳定的预测效果.
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
陈远林 贺云涛 李琳琳
针对无人机航拍图像中目标实例存在着遮挡、旋转、尺度变化等情况，该文设计了一种基于注意力机制的旋转目标检测实验设计方案。首先，对开源DOTAv-1.0数据集样本图像进行了图像增强和裁剪，构造二次数据集，使整体实验样本数量提升11.72倍。然后，通过在S~(2)A-Net网络的特征融合网络部分嵌入CBAM注意力机制模块，增强对输入特征空间和通道的有效信息利用率。最后，通过消融实验验证了CBAM模块的有效性，整体性能提升1.3%，对航拍小目标实例small-vehicle的检测精度mAP值由0.402 9提升到0.539 8，提升了34%，检测速率达到24 fps。
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
张仰森 郑佳 黄改娟 蒋玉茹
微博情感分析是获取微博用户观点的基础。该文针对现有大多数情感分析方法将深度学习模型与情感符号相剥离的现状,提出了一种基于双重注意力模型的微博情感分析方法。该方法利用现有的情感知识库构建了一个包含情感词、程度副词、否定词、微博表情符号和常用网络用语的微博情感符号库;采用双向长短记忆网络模型和全连接网络,分别对微博文本和文本中包含的情感符号进行编码;采用注意力模型分别构建微博文本和情感符号的语义表示,并将两者的语义表示进行融合,以构建微博文本的最终语义表示;基于所构建的语义表示对情感分类模型进行训练。该方法通
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
张璐莹 卞雨辰 周立娇 蒋鹏 刘英
该文将管道漏磁缺陷分类任务设计成应用型教学实验。该实验使用迁移学习的方法，调用预训练模型ResNet50，并插入主流的注意力机制（SE、CA、ECA、CBAM）进行对比分析。同时，利用Grad-CAM++可解释算法对模型内部的识别逻辑进行可视化，以便帮助学生更好地理解模型。实验结果显示，插入注意力机制的最优模型准确率达99.7%，能够有效识别管道中的正常情况和分类缺陷情况。该实验依托高性能计算机硬件和最新的Pytorch2.0软件包搭建了深度学习平台，有助于培养学生的创新意识和科研能力，也是对多学科交叉融合人才培养模式的探索和实践。
[期刊] 情报学报
[作者]
朱茂然 王奕磊 高松 王洪伟 郑丽娟
商品在线评论中存在着大量的比较语句,其中蕴涵着用户对不同商品或服务的体验及评价。通过挖掘评论文本中的比较信息,能够帮助企业洞察产品的市场竞争力。本文关注中文评论中的比较句识别任务,摒弃了先前研究中经常采用的模式识别方法,提出基于深度学习方法的层次多注意力网络模型。该模型获得了较好的识别精度,优于传统的分类模型和常见的深度学习文本分类模型,F1分数达到81%。本文提出的层次多注意力网络模型是端到端的,缩减了大量人工干预,有效简化了比较评论识别的工作量。
关键词：
比较评论 文本分类 深度学习 注意力机制
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
崔晓晖 陈民 陈志泊 许福 王新阳
【目的】针对物候期识别传统方法特征提取不充分、未对关键特征进行区分,导致方法泛化能力较差、迁移应用识别精度低的问题,本研究将注意力机制引入残差神经网络,结合基于数字照相的物候观测方式,提出具有较强细粒度特征识别能力且实用性较强的林木物候期识别方法,从而为林木的长期实时物候监测提供技术支撑。【方法】以PhenoCam中的栎林及槭林像片为研究材料,选取2017—2018年的数据作为训练集,以2019年的数据评价模型的泛化能力。研究结合实地观测数据对研究区的林木物候期进行划分,设计数据裁剪公式,在增强数据的同时均衡各个物候期数据的数量。研究基于ResNet50残差神经网络设计了深度学习模型,针对林木物候期差异较小的特性引入了注意力机制,注意力模块在通道及空间维度对神经网络提取的特征进行再处理,提升了模型对细粒度图像差异的识别能力。【结果】注意力机制的引入有效提升了模型的泛化能力,增强了模型对易混淆物候期的识别能力,在未参与训练的19年数据集的栎林物候期识别取得了90.58%的准确率,槭林物候期识别准确率为89.27%,较引入前模型准确率在两个研究区分别提升21.86%与13.15%,优于传统AlexNet和HOG-SVM方法。【结论】基于残差注意力网络的林木物候期识别方法较好解决了原有方法泛化能力较差的问题,该方法具有准确度高、迁移应用能力强等优势,能对易混淆的林木物候期进行精准区分,适用于林木物候的长期观测。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
刘蕾蕾 巴志超 董克 夏义堃
[目的/意义]信息通信技术（ICT）政策是引领社会经济转型发展、提升政府治理能力与公共服务的重要战略工具。识别并理解不同地区各级政府对ICT政策采纳与关注的异质性，对于缩小数字鸿沟和促进经济均衡发展至关重要。[方法/过程]以1994—2021年中国政府发布的ICT政策为研究样本，文章基于社会表征理论中动态化、成因化和结构化三维视角探索中央和八大经济区域政府在ICT政策注意力分配的时空差异与影响机制。首先，利用结构化主题模型识别大规模ICT政策中的重要议题，从注意力强度、核心内容和主题协同性三方面量化区域政府在不同ICT政策议题上的注意力分配差异；其次，从动态化视角分析各区域政府对ICT政策注意力分配的演进过程；再次，从成因化视角考察地理位置、发布时间、政策被引次数等因素对ICT政策注意力分配的作用机理；最后，从结构化视角探讨政策类型、政策效力等级、政府行政级别三个因素对不同经济区域对ICT政策注意力分配的调节效用。[结果/结论]中央政府表现出注意力多样性和相对稳定性的特征，而地方政府对议题的关注具有显著优先级和短时热度现象；地理位置、发布时间和政策被引次数显著影响政策议题的注意力分配，其作用机制与议题属性相关；政策类型、效力等级和行政级别从执政理念、政府权力以及制度水平三个方面调节决策群体的注意力分配表征。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
王永 刘岽 杜锡为 肖玲
为充分获取用户的个性化信息，提高推荐算法的准确性，提出一种融合注意力机制的自编码器推荐算法。算法首先针对数据中蕴含的低阶特征和高阶特征，针对性地设计了特征提取模块，以增强传统编码器的泛化能力和记忆能力，然后利用注意力机制对特征进行融合，得到关于用户偏好信息的向量表示，最后通过解码器预测用户对物品的购买意愿，实现个性化推荐任务。在Movilens100k、Movielens1m和Yahoo Music三个数据集上进行实验，并与主流个性化推荐算法进行对比，本文算法在F1值和归一化折损累计增益(NDCG)上均有较大的提升。在互联网推荐场景下，本文算法能够充分挖掘出用户的偏好信息，为用户提供高质量的推荐结果即给出最合理的物品购买决策建议，从而最大化满足用户需求。
关键词：
推荐算法 自编码器 注意力机制 协同过滤
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
曾忠禄
文章以注意力理论为基础,提出了基于竞争对手注意力的竞争对手分析模型。利用该模型,企业可以通过分析竞争对手的注意力聚焦来预测竞争对手的行为。竞争对手分析可从3个层次进行:①直接分析竞争对手的注意力聚焦;②分析影响注意力聚焦的3个因素;③分析影响竞争对手决策者假设的两个因素。本模型部分弥补了现有竞争对手分析理论的不足,为竞争对手分析提供了新的视角。
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
梁妮 陈妮 张琥石 黄代政
以STC51单片机为核心,设计了一套可以检测和传输3种脉搏传感器信号的实验系统。系统包括3种脉搏传感器及信号调理电路、单片机最小系统模块、无线蓝牙传输模块、PC端显示模块。传感器输出的脉搏信号经信号调理电路处理后,传送到单片机的AD输入端,对脉搏信号进行AD处理后,由无线蓝牙模块将数据传输至PC端进行显示。测试结果表明:该系统可完成压电式、透射式、反射式三种脉搏信号的采集及无线传输。系统的单元模块简单、可扩展性好,能更好满足生物医学工程专业创新实践教学的需求。
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
赵兴旺 侯哲栋 姚凯旋 梁吉业
多视图图聚类旨在挖掘多视图图数据中蕴含的簇结构，近年来得到了研究者的广泛研究。然而，现有大多数方法在不同视图信息的融合过程中同等对待各个视图，未能根据视图质量分配相应权重，而且处理具有属性和图的数据时面临一定困难。该文提出了一种基于注意力机制的两阶段融合多视图图聚类算法。首先，应用图滤波器过滤高频噪声，各个视图获得更适用于下游聚类任务的节点平滑表示；其次，基于注意力机制融合各个视图特征滤波后的平滑表示，并为拓扑融合阶段提供初始化权重；然后，在拓扑融合阶段，将不同视图加权融合的Laplace矩阵与融合的特征表示输入编码器得到嵌入表示，并构造优化函数对权重和嵌入表示进行优化，可以为质量较好的视图分配较大权重，同时产生更加紧凑的嵌入表示；最后，通过对嵌入表示执行谱聚类得到最终的聚类结果。将该算法和已有的相关聚类算法在真实数据集上进行了实验分析。结果表明，相比已有算法，所提出的算法在处理多视图图数据方面更加有效。
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