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选择置信伪标签的迁移学习
1
作者 滕少华 周德根 +1 位作者 滕璐瑶 张巍 《江西师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2024年第1期31-44,共14页
域适应旨在将标签丰富的源域知识迁移到无标签的目标域.选择性伪标签和标签传播都是域适应的常用方法.然而传统的选择性伪标签以最大类的预测概率标记样本,忽视了其他概率;而且传统的标签传播同等对待不同置信度的标签,这可能导致错误标... 域适应旨在将标签丰富的源域知识迁移到无标签的目标域.选择性伪标签和标签传播都是域适应的常用方法.然而传统的选择性伪标签以最大类的预测概率标记样本,忽视了其他概率;而且传统的标签传播同等对待不同置信度的标签,这可能导致错误标签.因此,该文提出了一种选择置信伪标签(TL-SCP)的迁移学习.首先,在评估伪标签的置信度时兼顾了最大类的预测概率和其他类预测概率;其次,在标签传播过程中尽量保留高置信度标签,并据此指导低置信度标签的更新,借此减少错误标签传播;最后,在4个基准数据集上进行的大量实验验证了提出的模型(TL-SCP)优于现有的模型. 展开更多
关键词 置信伪标签 域适应 伪标签 迁移学习 标签传播
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基于层级图标签表示网络的多标签文本分类 被引量：1
2
作者 徐江玲 陈兴荣 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2024年第2期388-392,407,共6页
多标签文本分类是一项基础而实用的任务,其目的是为文本分配多个可能的标签。近年来,人们提出了许多基于深度学习的标签关联模型,以结合标签的信息来学习文本的语义表示,取得了良好的分类性能。通过改进标签关联的建模和文本语义表示来... 多标签文本分类是一项基础而实用的任务,其目的是为文本分配多个可能的标签。近年来,人们提出了许多基于深度学习的标签关联模型,以结合标签的信息来学习文本的语义表示,取得了良好的分类性能。通过改进标签关联的建模和文本语义表示来推进这一研究方向。一方面,构建的层级图标签表示,除了学习每个标签的局部语义外,还进一步研究多个标签共享的全局语义;另一方面,为了捕捉标签和文本内容间的联系并加以利用,使用标签文本注意机制来引导文本特征的学习过程。在三个多标签基准数据集上的实验表明,该模型与其他方法相比具有更好的分类性能。 展开更多
关键词 多标签文本分类 标签相关性 层级图表示 标签组嵌入 标签文本注意力
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基于脑电信号和瞬时情感强度标签的情感识别方法
3
作者 甘开宇 尹钟 《电子科技》 2024年第11期78-84,共7页
通过机器学习脑电图(Electroencephalogram,EEG)揭示人类大脑活动已成为探索人类内在情感状态的重要方案。由于情感状态变化是动态而非恒定,因此预测情感状态变化是情感识别领域的研究难题。文中提出了一种瞬时情感强度标签生成框架,通... 通过机器学习脑电图(Electroencephalogram,EEG)揭示人类大脑活动已成为探索人类内在情感状态的重要方案。由于情感状态变化是动态而非恒定,因此预测情感状态变化是情感识别领域的研究难题。文中提出了一种瞬时情感强度标签生成框架,通过让受试者观看视频来刺激并采集其瞬时情绪强度从而生成一组有监督标签,结合有监督标签与脑电特征生成3组半监督标签对应受试者的瞬时情感状态变化。使用脑电特征与多种机器学习方法分析4组标签对情感状态变化的适用性。通过支持向量机模型在有监督情感强度标签集上对两类、三类和四类情感强度取得了80.02%,54.76%和56.14%的分类精度。实验结果表明,有监督瞬时情感强度标签对不同受试者的脑电数据和情感状态变化更具普适性。 展开更多
关键词 机器学习 脑电图 情感状态 情感识别 标签生成 瞬时情感强度标签 普适性标签 被试特异性标签
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深层次标签辅助分类任务的层次标签文本分类方法
4
作者 曹渝昆 魏子越 +2 位作者 唐艺嘉 金成坤 李云峰 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第10期105-112,共8页
层次标签文本分类是自然语言处理领域中一项具有挑战性的任务,每个文档需要被正确分类到对应具有层次结构的多个标签中。然而在标签集中,由于标签包含的语义信息不充分,同时被归类到深层次标签的文档数量过少,深层次标签训练不充分,导... 层次标签文本分类是自然语言处理领域中一项具有挑战性的任务,每个文档需要被正确分类到对应具有层次结构的多个标签中。然而在标签集中,由于标签包含的语义信息不充分,同时被归类到深层次标签的文档数量过少,深层次标签训练不充分,导致显著的标签训练不平衡问题。基于此,提出了深层次标签辅助分类任务的层次标签文本分类方法(DLAC)。该方法提出了一种深层次标签辅助分类器,在标签语义增强的基础上有效利用文本特征与深层次标签对应的父标签结点(即浅层次标签的丰富特征)来提升深层次标签的分类性能。与11种算法在三个数据集上的对比实验结果表明,模型能够有效提升深层次标签的分类性能,并取得良好效果。 展开更多
关键词 层次标签文本分类 标签层次结构 全局标签分类通道 深层次标签辅助分类通道
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Corrective-Net:面向多标签文本分类的标签关联学习模块
5
作者 肖新正 黄瑞章 +3 位作者 陈艳平 秦永彬 宋玉梅 周裕林 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2024年第6期1092-1100,共9页
在目前的多标签文本分类任务中,主要面临以下2个问题:(1)侧重文本表示学习,对标签之间的关联信息建模不充分;(2)尽管使用了标签关联信息来改善多标签分类任务,但对标签关联的建模过于依赖人工预定义的外部知识,而外部知识的获取成本高昂... 在目前的多标签文本分类任务中,主要面临以下2个问题:(1)侧重文本表示学习,对标签之间的关联信息建模不充分;(2)尽管使用了标签关联信息来改善多标签分类任务,但对标签关联的建模过于依赖人工预定义的外部知识,而外部知识的获取成本高昂,限制了其实际应用。针对以上问题,提出了一种面向多标签文本分类的标签关联学习模块Corrective-Net。该模块可以在不依赖外部知识的前提下,自动学习数据中的标签关联信息;同时,它还可以利用标签关联信息,对基础分类模块的初始预测结果进行修正,使得最终预测兼顾语义信息和标签关联信息,以获得更精准的多标签预测结果。在AAPD和SO数据集上的大量实验表明,Corrective-Net具有通用性和有效性,通过分析标签修正对各个标签性能的影响,得到了显式的标签关联信息,并进行了可视化。 展开更多
关键词 标签关联 标签修正 多标签 文本分类 可视化
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类不平衡的公共和标签特定特征多标签分类
6
作者 张海翔 李培培 胡学钢 《计算机技术与发展》 2024年第2期46-52,共7页
多标签分类主要解决实例数据对应多个标签问题,现有多标签方法大多利用所有特征组成的相同数据表示来区分所有标签,由于每个标签自身特点不同,统一的特征不能完全区分标签,给模型训练带来负面作用和时间成本增加,如何利用对每个标签而... 多标签分类主要解决实例数据对应多个标签问题,现有多标签方法大多利用所有特征组成的相同数据表示来区分所有标签,由于每个标签自身特点不同,统一的特征不能完全区分标签,给模型训练带来负面作用和时间成本增加,如何利用对每个标签而言最具有辨别力的特征来提高模型分类性能成为一种难题,此外现实中类不平衡问题同样会导致多标签学习模型的性能下降。基于此,提出一种类不平衡的公共和标签特定特征多标签分类方法。首先,找到种子实例的最近邻居,然后通过插值技术得到合成实例的特征来解决类不平衡问题;其次,为了找出对每个标签最具代表性的特征,引入l1,l2,1正则化约束系数矩阵提取标签的特定特征和公共特征;最后,使用标签相关性实现关联标签的模型输出相似,实例相关性保证关联特征共享对应标签分布信息提高分类性能。实验表明所提方法与其他多标签分类方法相比获得了更好的分类精度。 展开更多
关键词 多标签分类 类不平衡 公共特征 标签特定特征 标签相关性
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不稳定型心绞痛患者不良结局的多标签预测模型构建
7
作者 王紫芸 张瑜 +2 位作者 韩港飞 闫晶晶 田晶 《中国循证心血管医学杂志》 2024年第6期651-656,共6页
目的不稳定型心绞痛患者不良结局具有多维性的特点,传统统计方法多对不稳定型心绞痛的单维结局进行预测,无法解决多标签数据特征冗余、标签不平衡等问题。本文尝试采用多标签合成少数类过采样技术(MLSMOTE)算法进行处理,并构建多标签预... 目的不稳定型心绞痛患者不良结局具有多维性的特点,传统统计方法多对不稳定型心绞痛的单维结局进行预测,无法解决多标签数据特征冗余、标签不平衡等问题。本文尝试采用多标签合成少数类过采样技术(MLSMOTE)算法进行处理,并构建多标签预测模型,以提高其预测性能。方法收集来自2017年1月~2020年5月于山西医科大学第二医院收治的不稳定型心绞痛患者纳入本研究。采用回顾性和前瞻性相结合的临床队列收集患者信息。以不稳定型心绞痛患者发生心肌梗死、心力衰竭、血运重建、脑卒中、死亡为结局,使用改进Relief F的多标记特征选择(RF-ML)算法选择多标签特征子集,MLSMOTE算法进行多标签不平衡处理,在此基础上构建分类器链(CC)的多标签分类模型,选取随机森林、朴素贝叶斯、支持向量机、K近邻(K-nearest neighbors,KNN)算法等为基分类器进行比较,并评价模型性能。结果采用多标签特征选择方法RF-ML进行变量筛选,最终筛选出18个变量纳入模型,分别为:尿酸、肌酐、血小板、氯、血红蛋白、收缩压、舒张压、心率、钠、血清总胆红素、血清间接胆红素、白蛋白、血清总胆汁酸、体质指数(BMI)、血糖、血清直接胆红素、低密度脂蛋白胆固醇、高密度脂蛋白胆固醇。采用多标签不平衡算法MLSMOTE对此次研究涉及的5个标签:心肌梗死、心力衰竭、血运重建、脑卒中、死亡进行不平衡处理。采用不平衡处理后的数据,选择随机森林、朴素贝叶斯、支持向量机、KNN作为基分类器,建立CC模型,结果显示以朴素贝叶斯为基分类器的CC模型在Ranking loss、Macro_AUC、Micro_AUC、Macro_F1、Micro_F1、Macro_recall六个指标上的表现性能均优于其他模型。结论本研究采用MLSMOTE算法进行不平衡处理,使原始标签的不平衡率得到一定改善。运用均衡化数据建立CC模型,充分考虑了标签的特定特征和标签相关性,以朴素贝叶斯为基分类器的CC模型表现最佳。 展开更多
关键词 不稳定型心绞痛 多标签特征选择 多标签不平衡 标签特定特征
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结合双流形映射的不完备多标签学习
8
作者 许智磊 黄睿 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期104-112,共9页
在多标签学习中,有效利用标签相关性可以提高分类性能。然而,由于人工标注标签的主观性和实际应用中标签语义的相似性,通常只能观察到不完备的标签空间,导致标签相关性的估计不准确,使得算法性能下降。针对该问题,提出一种结合双流形映... 在多标签学习中,有效利用标签相关性可以提高分类性能。然而,由于人工标注标签的主观性和实际应用中标签语义的相似性,通常只能观察到不完备的标签空间,导致标签相关性的估计不准确,使得算法性能下降。针对该问题,提出一种结合双流形映射的不完备多标签学习(ML-DMM)算法。构造两种流形映射,一种是保留实例数据空间局部结构信息的特征流形映射,另一种是基于迭代学习得到的标签相关性的标签流形映射。首先通过拉普拉斯映射构造数据的低维流形,然后通过回归系数矩阵和标签相关性矩阵将初始特征空间和初始标签空间分别映射到该低维流形上,形成一种双流形映射结构来提升算法性能,最后利用迭代学习得到的回归系数矩阵进行多标签分类。在8个多标签数据集及3种标签缺失率情况下的对比实验结果表明,ML-DMM算法性能优于其他针对缺失标签的多标签分类算法。 展开更多
关键词 多标签学习 缺失标签 标签相关性 低维流形 双流形映射
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增强学习标签相关性的多标签特征选择方法
9
作者 滕少华 卢建磊 +1 位作者 滕璐瑶 张巍 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2024年第7期2079-2086,共8页
针对现有多标签特征选择方法存在的两个问题:第一,忽略了学习标签相关性过程中噪声信息的影响;第二,忽略探索每个簇的综合标签信息,提出一种增强学习标签相关性的多标签特征选择方法。首先,对样本进行聚类,并将每个簇中心视为一个综合... 针对现有多标签特征选择方法存在的两个问题:第一,忽略了学习标签相关性过程中噪声信息的影响;第二,忽略探索每个簇的综合标签信息,提出一种增强学习标签相关性的多标签特征选择方法。首先,对样本进行聚类,并将每个簇中心视为一个综合样本语义信息的代表性实例,同时计算其对应的标签向量,而这些标签向量体现了每个簇包含不同标签的重要程度;其次,通过原始样本和每个簇中心的标签级自表示,既捕获了原始标签空间中的标签相关性,又探索了每一个簇内的标签相关性;最后,对自表示系数矩阵进行稀疏处理,以减少噪声的影响,并将原始样本和每个簇代表性实例分别从特征空间映射到重构标签空间进行特征选择。在9个多标签数据集上的实验结果表明,所提算法与其他方法相比具有更好的性能。 展开更多
关键词 多标签学习 特征选择 标签相关性 聚类
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基于自监督的主动标签清洗
10
作者 林晓 张秋阳 +1 位作者 郑晓妹 杨启哲 《图学学报》 CSCD 北大核心 2024年第3期495-504,共10页
主动标签清洗利用主动学习来进行标签噪声处理,以降低人工标注成本。现有的主动标签清洗方法仍然存在人工额外标注成本较高的问题,即挑选出的可疑样本中正确样本所占比例较高。为了缓解这一问题,提出了一种基于核心集的自监督主动标签... 主动标签清洗利用主动学习来进行标签噪声处理,以降低人工标注成本。现有的主动标签清洗方法仍然存在人工额外标注成本较高的问题,即挑选出的可疑样本中正确样本所占比例较高。为了缓解这一问题,提出了一种基于核心集的自监督主动标签清洗方法。首先利用自监督任务进行表征学习,随后将数据映射到特征空间中,并利用贪婪的K-Center集合覆盖方法挑选出可疑样本,最后根据不确定性筛选出标签噪声样本进行重标注。并同时考虑到了样本的代表性与不确定性,能够有效降低可疑样本中正确样本的比例。在含有不同比例标签噪声的公开数据集上的实验结果表明,在各迭代轮次中明显地降低了人工额外标注成本,同时也在一定程度上缓解了冷启动问题。此外,还通过消融实验证明了方法中自监督核心集采样模块和不确定性预测模块的有效性。 展开更多
关键词 主动学习 自监督学习 标签噪声 标签清洗 人工额外标注成本
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SAR ATR中标签噪声不确定性建模与纠正
11
作者 于跃 王琛 +6 位作者 师君 陶重犇 李良 唐欣欣 周黎明 韦顺军 张晓玲 《雷达学报（中英文）》 EI CSCD 北大核心 2024年第5期974-984,共11页
深度监督学习在合成孔径雷达自动目标识别任务中的成功依赖于大量标签样本。但是,在大规模数据集中经常存在错误(噪声)标签,很大程度降低网络训练效果。该文提出一种基于损失曲线拟合的标签噪声不确定性建模和基于噪声不确定度的纠正方... 深度监督学习在合成孔径雷达自动目标识别任务中的成功依赖于大量标签样本。但是,在大规模数据集中经常存在错误(噪声)标签,很大程度降低网络训练效果。该文提出一种基于损失曲线拟合的标签噪声不确定性建模和基于噪声不确定度的纠正方法:以损失曲线作为判别特征,应用无监督模糊聚类算法获得聚类中心和类别隶属度以建模各样本标签噪声不确定度;根据样本标签噪声不确定度将样本集划分为噪声标签样本集、正确标签样本集和模糊标签样本集,以加权训练损失方法分组处理训练集,指导分类网络训练实现纠正噪声标签。在MSTAR数据集上的实验证明,该文所提方法可处理数据集中混有不同比例标签噪声情况下的网络训练问题,有效纠正标签噪声。当训练数据集中标签噪声比例较小(40%)时,该文所提方法可纠正98.6%的标签噪声,并训练网络达到98.7%的分类精度。即使标签噪声比例很大(80%)时,该文方法仍可纠正87.8%的标签噪声,并训练网络达到82.3%的分类精度。 展开更多
关键词 合成孔径雷达 标签噪声 标签噪声纠正 标签噪声不确定性建模 模糊聚类算法
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融合GAT与头尾标签的多标签文本分类模型
12
作者 杨春霞 黄昱锟 +1 位作者 闫晗 吴亚雷 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第15期150-160,共11页
现有基于神经网络的多标签文本分类主要存在两方面的不足,一是现有的数据中标签-文本频率存在长尾分布,二是很少从图结构中获取全局标签之间的关联性,针对以上问题,提出了一种融合GAT与头尾标签分类器的多标签文本分类模型(GATTN),该模... 现有基于神经网络的多标签文本分类主要存在两方面的不足,一是现有的数据中标签-文本频率存在长尾分布,二是很少从图结构中获取全局标签之间的关联性,针对以上问题,提出了一种融合GAT与头尾标签分类器的多标签文本分类模型(GATTN),该模型利用带有注意力机制的Bi-LSTM得到文本的特征向量表示;同时把不同标签之间的关联性转换为包含了全局信息的边加权图,利用多层的图注意力网络来学习头标签之间的关联性。然后将其与文本上下文语义信息进行点积交互,得到具有文本语义和头标签信息的特征表示提高模型的泛化能力。在AAPD、RCV1-V2和EUR-Lex三个公开英文数据集上的实验结果证明,该模型针对数据长尾分布的多标签文本分类效果优于其他基线模型。 展开更多
关键词 多标签文本分类 图注意力网络 头尾标签 多样本学习
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融合双向注意力和对比增强机制的多标签文本分类
13
作者 李建东 傅佳 李佳琦 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第16期105-115,共11页
现有多标签文本分类模型面对文本序列增长时语义信息缺失,预测特定标签时忽略已有实例中的丰富知识等问题不能很好地解决,由此提出一种融合双向注意力和对比增强机制的多标签文本分类模型。结合BERT词嵌入,利用CTransformer模型分别获... 现有多标签文本分类模型面对文本序列增长时语义信息缺失,预测特定标签时忽略已有实例中的丰富知识等问题不能很好地解决,由此提出一种融合双向注意力和对比增强机制的多标签文本分类模型。结合BERT词嵌入,利用CTransformer模型分别获取序列的全局依赖关系和局部结构信息;使用双向注意力和标签嵌入进一步生成最终文本表示和标签表示,将文本信息与标签信息进行交互,得到更为全面的综合语义信息;利用对比增强机制进行KNN实例检索,设计一个多标签对比学习目标,使模型意识到KNN分类过程,并提高推理过程中检索邻居实例的质量。分类器根据标签表示和文本表示进行文本分类。为了评估模型的性能,在三个公开英文数据集上进行测试,实验结果表明提出的模型在P@K和nDCG@K指标上均优于其他主流基线模型。 展开更多
关键词 多标签文本分类 注意力机制 对比增强机制 CTransformer模型 多标签对比学习
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基于标签增强的细粒度文本分类
14
作者 郭瑞强 杨世龙 +1 位作者 贾晓文 魏谦强 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第21期134-141,共8页
文本分类是自然语言处理的一个重要分支,旨在通过训练给数据标注标签。但现有的方法仅仅考虑了标签和文本之间最浅显的语义关系,并没有考虑标签本身的额外语义信息,导致文本分类的准确率难以提升。针对此问题,提出一种基于标签增强的细... 文本分类是自然语言处理的一个重要分支,旨在通过训练给数据标注标签。但现有的方法仅仅考虑了标签和文本之间最浅显的语义关系,并没有考虑标签本身的额外语义信息,导致文本分类的准确率难以提升。针对此问题,提出一种基于标签增强的细粒度文本分类模型(FGTC),它根据已知信息对标签进行解释,丰富了标签和文档之间的语义联系。此外,FGTC进一步建模标签中短语的序列关系,并采用单词级别的细粒度标签注意力方法,充分挖掘了标签的有效信息。在四个基准数据集上进行了对比实验,结果表明,该模型在文本分类任务上的准确率得到有效提升。 展开更多
关键词 文本分类 标签增强 细粒度标签注意力
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基于标签语义匹配融合的多标签文本分类方法
15
作者 文勇军 刘随缘 崔志豪 《湘潭大学学报（自然科学版）》 CAS 2024年第3期82-93,共12页
针对当前多标签文本分类研究中存在的文本有效信息提取不充分、标签间的相关性被忽略、文本对标签的语义关注挖掘、利用不足的问题,该文提出了一种基于标签语义匹配融合的多标签文本分类方法.首先,利用DeBERTa模型来计算细粒度为单词级... 针对当前多标签文本分类研究中存在的文本有效信息提取不充分、标签间的相关性被忽略、文本对标签的语义关注挖掘、利用不足的问题,该文提出了一种基于标签语义匹配融合的多标签文本分类方法.首先,利用DeBERTa模型来计算细粒度为单词级的文本表示;同时,根据标签全局共现构建标签图数据,利用图注意力网络自动学习不同标签之间的关联程度,生成捕获了标签间结构信息与深层相关性的标签特征嵌入;然后,提出了一种基于标签语义匹配的嵌入融合机制建模文本对标签的语义关注,体现了两者的语义关联,并将获得的基于标签语义匹配嵌入的单词融合表示送入CNN中进行特征交互,最终实现标签预测.在AAPD与RCV1-V2这两个公开英文数据集上的实验结果表明,该文所提出的模型性能明显优于其他主流基线模型. 展开更多
关键词 多标签文本分类 DeBERTa 图注意力网络GAT 标签语义嵌入
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基于浅层网络预测的元标签校正方法
16
作者 黄雨鑫 黄贻望 黄辉 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第11期3364-3370,共7页
针对深度神经网络(DNN)对含有噪声标签的图像数据具有记忆行为而导致的过拟合问题,提出一种基于浅层神经网络预测的元标签校正方法。该方法采用弱监督训练方式,通过设置标签重加权网络对噪声数据进行加权操作,利用元学习方法使模型动态... 针对深度神经网络(DNN)对含有噪声标签的图像数据具有记忆行为而导致的过拟合问题,提出一种基于浅层神经网络预测的元标签校正方法。该方法采用弱监督训练方式,通过设置标签重加权网络对噪声数据进行加权操作,利用元学习方法使模型动态地学习噪声数据,并将模型中深层与浅层网络的预测输出作为伪标签训练模型,同时利用知识蒸馏算法使深层网络指导浅层网络训练,以有效缓解模型的记忆行为并提升模型鲁棒性。在CIFAR10/100、Clothing1M数据集上的实验结果表明,相较于元标签校正(MLC)方法,所提方法在对称噪声比例为60%与80%的CIFAR10数据集上的准确率分别提升了3.49、1.56个百分点;此外,在CIFAR100数据集的消融实验中,非对称噪声比例为40%时,所提方法比无预测标签训练的模型准确率最高提升了5.32个百分点,验证了所提方法的可行性与有效性。 展开更多
关键词 噪声标签 元学习 标签校正 标签重加权 知识蒸馏
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农产品碳标签体系:构成要素、国际经验与政策启示 被引量：2
17
作者 丁斐 窦晓铭 宋杰 《环境保护》 CAS CSSCI 2024年第3期42-47,共6页
农产品碳标签是披露农产品生产环节或生命周期内温室气体排放情况的重要工具,也是回应利益相关者环境关切的重要载体。我国现有农产品碳标签体系面临碳足迹核算标准不统一、审核签发制度不规范、场景应用尚不明确等问题,其进一步应用和... 农产品碳标签是披露农产品生产环节或生命周期内温室气体排放情况的重要工具,也是回应利益相关者环境关切的重要载体。我国现有农产品碳标签体系面临碳足迹核算标准不统一、审核签发制度不规范、场景应用尚不明确等问题,其进一步应用和推广受到制约。本文系统梳理了农产品碳标签体系的构成要素,包括碳足迹核算技术规范、审定和核查制度、碳标签认证认可制度、碳标签应用指南;对农产品碳标签体系的基本内容、管理制度等进行了介绍;深入总结了英国、欧盟、日本等国家或地区在农产品碳标签体系构建方面的典型经验。作为小农户生产占主导地位的发展中国家,我国在构建农产品碳标签体系时要结合具体国情、农情,在明确各部门的管理职能、挖掘农产品碳标签的应用场景、引导小农户农业绿色低碳转型等方面加强制度设计,更好地服务于加快推进农业农村现代化的政策目标。 展开更多
关键词 农产品碳标签 碳标签体系 碳足迹 农业绿色低碳转型
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结合多标签共现关系的深度哈希胸部X光影像检索 被引量：1
18
作者 王嘉豪 徐敏 周修庄 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2024年第7期1679-1685,共7页
为使哈希检索模型兼具强判别力和小量化误差,现有方法通常需要优化多个损失函数,导致模型训练存在困难.通过最大化连续哈希码与对应正交化二值码之间相似性,尽管只需优化单个损失函数就能实现这一目标,然而在多标签图像检索任务中,这类... 为使哈希检索模型兼具强判别力和小量化误差,现有方法通常需要优化多个损失函数,导致模型训练存在困难.通过最大化连续哈希码与对应正交化二值码之间相似性,尽管只需优化单个损失函数就能实现这一目标,然而在多标签图像检索任务中,这类方法忽视了标签间的语义相关性,导致检索性能下降.本文提出一种基于标签共现的深度哈希检索算法.首先通过挖掘阳性疾病标签的共现信息,利用图卷积神经网络建模多标签共现关系,动态生成哈希目标.其次,通过引入标签平滑交叉熵损失函数,进一步增强图像哈希码与标签哈希目标的一致性.在胸片数据集上的实验结果表明,方法在关键性能指标上优于同类算法,验证了建模多标签共现关系对提升模型性能的重要性. 展开更多
关键词 哈希检索 深度哈希 多标签 标签共现 胸部X光影像
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技术领先的物流标签
19
作者 Reinhard Irrgang 《现代制造》 2024年第9期30-32,共3页
“标签”不仅有助于人们识别不同产品而且(稍加修改的)标签也非常适合于在企业内部物流和交货过程中使用,为每一件物品、托盘、周转箱和包裹做成“唯一性”的标识,无论是条形码、二维矩阵码还是RFID射频识别标签。本文介绍了如何满足多... “标签”不仅有助于人们识别不同产品而且(稍加修改的)标签也非常适合于在企业内部物流和交货过程中使用,为每一件物品、托盘、周转箱和包裹做成“唯一性”的标识,无论是条形码、二维矩阵码还是RFID射频识别标签。本文介绍了如何满足多功能的标签打印机和标签要求。出于可持续发展的原因,没有背纸的发货标签和物流标签是一个非常有价值的想法——国际包装组织WPO也是这样看的。现在,它已荣获爱马仕InNo-Liner世界之星大奖中著名的“包装材料和零部件”类别大奖。 展开更多
关键词 标签打印机 条形码 物流标签 周转箱 标签要求 包装材料 国际包装 爱马仕
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防伪技术在不干胶标签上的应用取得进一步突破
20
作者 王红国 《标签技术》 2024年第1期9-9,共1页
随着消费者品牌意识的崛起,防伪标签的重要性愈发凸显,目前防伪标签已成为打击假冒伪劣产品的有力“武器”,随着科技的不断进步,防伪标签也在不断地更新换代。首先,更加复杂的组合式防伪技术被应用到不干胶标签之中。早期国内标签印刷... 随着消费者品牌意识的崛起,防伪标签的重要性愈发凸显,目前防伪标签已成为打击假冒伪劣产品的有力“武器”,随着科技的不断进步,防伪标签也在不断地更新换代。首先,更加复杂的组合式防伪技术被应用到不干胶标签之中。早期国内标签印刷采用的防伪技术多数源自与人民币相关的防伪技术。 展开更多
关键词 不干胶标签 防伪技术 标签印刷 防伪标签 品牌意识 假冒伪劣产品 组合式 更新换代
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