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[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] 华中农业大学学报
[作者]
刘志 翟瑞芳 彭万伟 陈珂屹 杨万能
为解决测报灯采集图像中害虫依赖人工识别及统计结果可靠性低和准确性差的问题，本研究提出一种改进型Cascade R-CNN田间害虫检测算法。该算法以Cascade R-CNN为基础框架，采用ResNeSt-50作为主干网络，融合了跨通道注意力机制；使用统一目标检测头（unifying object detection heads with attentions,DyHead），并融合尺度感知、空间位置感知和任务感知。此外，采用简单复制-粘贴（simple copy-paste,SCP）方法进行了数据增强。研究共采集到20类害虫总计1 500张图像，制作了符合MS COCO格式（microsoft common objects in context 2017, MS COCO 2017）的测报灯田间害虫数据集。结果显示，本研究提出的方法的F1分数（F1-score）达到了86.2%。当交并比（intersection over union,IoU）为0.5时，其F1-分数与经典Cascade R-CNN、Faster R-CNN和YOLOv4相比，分别提升了2.8、5.8和8.2个百分点。表明该方法满足测报灯害虫检测任务对判别能力和实时性的要求，实现了害虫的高精度自动识别与计数，可直接应用于田间害虫检测。
[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] 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] 南京农业大学学报
[作者]
唐伯青 赵大勇 熊锋 李德强
[目的] 识别作物和杂草是农业智能化中自动除草的关键步骤之一。本文旨在解决作物与杂草识别精度低、检测模型实时性和鲁棒性差等问题。以叶年龄处于3～8叶期的玉米及其伴生杂草为研究对象，提出一种高效准确的玉米苗与杂草的检测方法。[方法] 该方法以实时目标检测视觉自注意力模型为基础框架，用小尺度卷积等效替代大尺度深度卷积的思想，以较小的精度损失降低推理耗时。引入一种包含上下文信息的自顶向下注意力机制强化模型对小目标的检测效果。应用组合图像增强策略，提升模型精度与泛化能力。[结果] 改进后模型的平均检测精度为90.11%，推理阶段单张图片耗时33.67 ms，模型参数量44.86 MB。改进后的模型比主流目标检测模型总体精度更高，且推理速度处于前列。[结论] 所提方法对于玉米苗与伴生杂草的整体检测性能优秀，能够提高杂草识别的准确性和效率。
[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] 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] 云南财经大学学报
[作者]
张敖春
在信息处理的非完全条件下,分析了政府决策的注意力机制及其影响因素,并提出了改善政府决策注意力机制的建议。结果表明,政府决策是政府配置组织注意力资源的过程,且包含政府决策领域的扫描机制、政府决策主题的聚焦机制、政府决策议题的情景机制与政府决策资源的配置机制。为提高政府决策的有效性,必须围绕政府决策过程,分别在决策注意力机制的四个维度上优化制度设计,重构注意力机制要素之间的良性关系,方可增强政府有效配置决策注意力资源的能力。
关键词：
政府决策 注意力机制 理论框架 制度设计
[期刊] 云南财经大学学报
[作者]
张敖春
在信息处理的非完全条件下,分析了政府决策的注意力机制及其影响因素,并提出了改善政府决策注意力机制的建议。结果表明,政府决策是政府配置组织注意力资源的过程,且包含政府决策领域的扫描机制、政府决策主题的聚焦机制、政府决策议题的情景机制与政府决策资源的配置机制。为提高政府决策的有效性,必须围绕政府决策过程,分别在决策注意力机制的四个维度上优化制度设计,重构注意力机制要素之间的良性关系,方可增强政府有效配置决策注意力资源的能力。
关键词：
政府决策 注意力机制 理论框架 制度设计
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
叶涛 赵宗扬 张晞
文章以列车行驶前方障碍物检测为例,介绍了根据所搭建的轨道目标智能检测实验平台设计和改进深度神经网络模型,并将其应用于实际场景的做法。选择了ResNeXt主干特征提取网络,使模型的特征提取能力更强;采用了自适应特征融合优化方法和注意力机制,大幅度提升了算法在铁路环境中的检测性能。
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
李彦甫 范习健 杨绪兵 徐新洲
【目的】遥感图像分类技术在森林资源调查、生态工程规划以及森林病虫害防控等林业监测业务中,扮演着至关重要的角色。通过引入自注意力模块增强卷积网络对遥感图像的特征刻画能力,以期提高遥感图像的分类效果。【方法】该文提出了一种融合自注意力机制和残差卷积网络的遥感图像分类方法,首先利用卷积神经网络提取丰富的深度纹理语义特征,然后在卷积网络的最后3个瓶颈层嵌入多头自注意力模块,挖掘遥感图像复杂的全局结构信息。嵌入自注意力模块的卷积分类网络,能够有效提升遥感图像的分类精确度。该研究使用RSSCN7、EuroSAT与PatternNet 3个公开的遥感图像数据集,基于Pytorch深度学习库训练与测试该方法,并增加与已有分类框架算法精度和性能的对比试验。同时,使用不同批次、不同数量大小的数据训练改进研究提出的方法,并测试分类效果。【结果】试验得出,该研究提出的方法在3个遥感分类数据集上的平均识别率分别达到了91.30%、97.88%和97.37%,其中在前两个数据集上较现有的基于深度卷积网络的算法分别提升了2.26%和3.73%。同时,该算法的总参数量为2.08×10~7,较现有参数量最低的方法减少了5.2×10~6。【结论】相比已有的遥感图像分类框架,该研究提出的方法能够在图形处理器(GPU)加速的环境中,取得更为准确的分类效果。同时有效减少了模型的参数量,提高了算法执行的效率,便于后续的实际应用部署。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
孟凡会 王玉亮 汪卫霞
[目的/意义] 在用户痛点信息破碎化的背景下，及时准确了解客户对特定产品和服务的要求和体验诉求，把握用户对产品和服务主要关注度和问题所在，对企业克服产品和服务缺陷，改善用户产品体验，满足用户客观需求具有重要的现实意义。[方法/过程] 利用条件随机场CRF序列标注和GloVe词向量编码，注意力机制和VGG-19构建基于文本、图像及双特征融合的用户痛点提取和分析模型，建立用户痛点量化与计算，实现基于注意力机制的在线用户痛点信息挖掘。[结果/结论] 对OPPO Find X5 Pro手机在线评论用户痛点信息进行挖掘，该模型有效提取了文本、语音和图像中的用户情感特征，建立了用户情感词三个类别的分类和量化，得到用户痛点计算得分，构建了OPPO Find X5 Pro手机用户痛点五个等级划分。该模型计算准确度比现有典型模型平均高13.49%。
[期刊] 职教论坛
[作者]
董申 王松 马莉萍
在线学习的效果一直是学界关注的热点问题，学生的注意力是教学内容得以传达的基本保证之一。在职学生的学情与一般学生存在明显差异，有必要专门探讨。基于针对教师、学生的访谈和课堂录像，运用扎根理论对在职学生在直播、录播、慕课、微课中的注意力现象开展实证研究，提出在职学生在线学习的注意力驱动机制模型。学习动机是在线学习注意力的主要内驱力，任务机制下的师生互动和“自组织”同伴学习等策略是提高学生注意力的核心手段，课程安排、技术平台、教学团队对在线教学有支撑作用。在线学习注意力提升的关键在于对学习动机的激发、对“距离感”的消解、对课程情境的建构。建议参照这些注意力驱动机制，多策并举提升在职学生在线学习的效果。
[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。
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