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基于改进信息最大化生成对抗网络的风光出力场景可控生成方法
1
作者 陈凡 陈刘明 +2 位作者 王曼 徐鸿琪 周小雨 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2024年第4期1477-1486,I0030,I0031-I0033,共14页
基于深度学习的场景生成方法能够自适应挖掘历史数据中高维非线性特征,在风光出力的不确定性建模中得到了广泛应用。然而,基于深度学习的场景生成方法多为黑盒模型,存在可解释性差、生成不可控等问题。为此,提出了一种基于改进信息最大... 基于深度学习的场景生成方法能够自适应挖掘历史数据中高维非线性特征,在风光出力的不确定性建模中得到了广泛应用。然而,基于深度学习的场景生成方法多为黑盒模型,存在可解释性差、生成不可控等问题。为此,提出了一种基于改进信息最大化生成对抗网络(information maximizing generative adversarial nets,Info GAN)的风光出力场景生成方法。该方法在目标函数中增加了基于互信息的正则化项,最大化控制编码与生成场景之间的互信息,无监督学习控制编码与生成场景统计特征的映射关系,并引入Gumbel-Softmax分布提高了生成场景的质量。结合风电场和光伏电站的真实数据进行了算例分析,算例结果表明,所提方法不仅能准确描述风光出力不确定性,而且具有可解释性,能够可控生成指定风光出力场景。 展开更多
关键词 场景生成 风光出力 可解释性 信息最大化生成对抗网络 Gumbel-Softmax分布 可控生成
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人工智能生成内容的著作权客体性思考——兼论作品判定的独创性标准选择
2
作者 杨利华 王诗童 《北京航空航天大学学报（社会科学版）》 2024年第2期50-62,共13页
以基于转换器的生成式预训练模型(GPT)为代表的高阶人工智能凭借其强大的智能型内容生成机制,使得内容产品生产中的技术占比不断上升,人的直接投入占比相对下降,传统著作权法作品的独创性要求、权利人本原则等基本理论受到冲击。面对人... 以基于转换器的生成式预训练模型(GPT)为代表的高阶人工智能凭借其强大的智能型内容生成机制,使得内容产品生产中的技术占比不断上升,人的直接投入占比相对下降,传统著作权法作品的独创性要求、权利人本原则等基本理论受到冲击。面对人工智能生成内容(AIGC)可作品性问题,基于自然人智力投入的创造性本质理论和闭合性作品概念显得力不从心。在过程视角下(主观标准),人工智能内容生成过程符合人类创作的思维特征;在结果视角下(客观标准),人工智能生成内容具有著作权作品的外观形式和信息消费功能,符合著作权作品的本质属性。如果人为割裂人工智能生成内容与著作权作品在产生过程和实质作用上的同质关系,强行区分人工智能生成内容和自然人创作作品的法律性质,则有悖著作权法因应技术发展调整信息消费品利益的制度旨趣,最终将导致著作权法律秩序的混乱。 展开更多
关键词 基于转换器的生成式预训练模型(GPT) 生成式人工智能 人工智能生成内容(AIGC) 著作权法客体 独创性标准
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生成图水印的前沿研究与展望
3
作者 王金伟 姜晓丽 +1 位作者 谭贵峰 罗向阳 《网络空间安全科学学报》 2024年第1期50-62,共13页
随着人工智能生成内容(Artificial Intelligence Generated Content,AIGC)带来的深度合成浪潮,数字水印技术作为图像取证领域中的一种主动防御手段,被广泛应用于识别生成内容和模型的版权保护。因此,生成图水印越来越受到研究者的关注... 随着人工智能生成内容(Artificial Intelligence Generated Content,AIGC)带来的深度合成浪潮,数字水印技术作为图像取证领域中的一种主动防御手段,被广泛应用于识别生成内容和模型的版权保护。因此,生成图水印越来越受到研究者的关注。首先,介绍了生成图水印的研究背景,从模型版权保护和AIGC监管两个角度介绍生成图水印的研究动机。接着,基于生成模型和水印技术的发展引出了生成图水印问题,将水印根据是否参与生成过程分为两类,并对这两类生成图水印的现状进行了详细的梳理和介绍。随后,对现有的生成图水印方法进行评估,在传统水印需满足的鲁棒性、不可察觉性和容量基础上,进一步提出了针对生成图水印的新要求。最后,指出生成图水印中有待进一步解决的问题及发展趋势。 展开更多
关键词 版权保护 水印 生成模型 生成图 人工智能生成内容
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元宇宙内容生成技术研究
4
作者 祖航 郎为民 +1 位作者 王帅帅 安海燕 《电信快报》 2024年第1期5-12,共8页
元宇宙是整合多种新技术而产生的新型虚实相融的互联网应用和社会形态,允许每个用户进行内容生成和世界编辑。技术和内容是元宇宙规模化、价值化的两大关键要素,而当下元宇宙发展和部署面临的最大瓶颈问题正是内容生成。文章给出元宇宙... 元宇宙是整合多种新技术而产生的新型虚实相融的互联网应用和社会形态,允许每个用户进行内容生成和世界编辑。技术和内容是元宇宙规模化、价值化的两大关键要素,而当下元宇宙发展和部署面临的最大瓶颈问题正是内容生成。文章给出元宇宙内容生成的基本概念,描述PGC(专业生成内容)、UGC(用户生成内容)和AIGC(人工智能生成内容)等内容生成模式的起源、优缺点、与元宇宙的关系,分析文本生成能力、音频生成能力、图像生成能力、视频生成能力、多模态生成能力的参考定义、技术需求、代表性产品或模型,介绍内容孪生、内容编辑和内容创作的工作原理、技术构成和应用场景。 展开更多
关键词 元宇宙 内容生成 PGC(专业生成内容) UGC(用户生成内容) AIGC(人工智能生成内容)
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基于动态频域分解的乐队指挥动作生成
5
作者 贺鑫 刘凡 +1 位作者 陈德龙 周睿志 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2024年第3期923-927,955,共6页
近年来,音乐与人体动作之间的内在关联一直以来都在被广泛研究。然而,很少有人关注音乐驱动的乐队指挥动作生成这一任务,即以音乐为输入信号,生成与音乐节奏和语义相协调的乐队指挥动作。聚焦于这一任务,针对指挥动作多种语义成分时空... 近年来,音乐与人体动作之间的内在关联一直以来都在被广泛研究。然而,很少有人关注音乐驱动的乐队指挥动作生成这一任务,即以音乐为输入信号,生成与音乐节奏和语义相协调的乐队指挥动作。聚焦于这一任务,针对指挥动作多种语义成分时空重合的特性,提出基于动作动态频域分解(dynamic frequency-domain motion decomposition,DFMD)的指挥动作生成方法。具体地,首先利用节拍信息构建滤波器,将指挥动作分解成高频和低频分量;接着,通过深度卷积神经网络动态地学习这些分量;最后合成最终的指挥动作。在大规模指挥动作数据集ConductorMotion100上进行的实验中,基于DFMD的指挥动作生成方法得到的低频动作分量和高频动作分量的标准差分别达到了4.4579和9.6466,与真实动作十分接近。该方法突破了现有基于时域或空间域动作分解中连贯性与协调性不可兼得的局限,并有效避免了大幅值低频动作对小幅值高频动作的影响。可视化结果证明生成的动作自然、美观、多样,且与音乐信号紧密同步。为音乐与动作之间的关联提供了新的解释,并为音乐表演领域带来了创新的应用前景。 展开更多
关键词 跨模态生成 人体动作生成 频域分解 动作分解 音乐驱动生成
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电针尺泽、上巨虚对急性呼吸窘迫综合征患者血清血管生成素-1、2的影响
6
作者 孟建标 刘昊 +1 位作者 赖志珍 张亮 《浙江中西医结合杂志》 2024年第4期331-334,共4页
急性呼吸窘迫综合征(acute respiratory distress syndrome,ARDS)的特征性病理变化为受损的内皮细胞和上皮细胞使肺泡中充满富含蛋白的水肿液^([1])。在炎症、损伤及血管生成的过程中,血管生成素-1(angiopoietin-1,Ang-1)起到稳定内皮... 急性呼吸窘迫综合征(acute respiratory distress syndrome,ARDS)的特征性病理变化为受损的内皮细胞和上皮细胞使肺泡中充满富含蛋白的水肿液^([1])。在炎症、损伤及血管生成的过程中,血管生成素-1(angiopoietin-1,Ang-1)起到稳定内皮细胞的作用^([2])。血管生成素-2(angiopoietin-2,Ang-2)可活化内皮细胞,降低内皮细胞间连接的稳定性,促进血管的炎症性重塑,且与ARDS的发展存在明显的相关性^([3-4])。尺泽穴为肺经“合穴”,电针尺泽有平喘及降低炎症因子的作用^([5])。 展开更多
关键词 急性呼吸窘迫综合征 电针 尺泽 上巨虚 血管生成素-1 血管生成素-2
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生成式人工智能的专利法律问题思考
7
作者 管荣齐 王晶晶 《南京邮电大学学报（社会科学版）》 2024年第2期37-46,共10页
生成式人工智能在发明人主体资格、其生成物的可专利性及审查条件、权利归属、责任承担等方面对传统专利法律制度提出了挑战。生成式人工智能算法与其生成物的区分是讨论生成式人工智能专利法律问题的前提,发明人主体资格并不影响生成... 生成式人工智能在发明人主体资格、其生成物的可专利性及审查条件、权利归属、责任承担等方面对传统专利法律制度提出了挑战。生成式人工智能算法与其生成物的区分是讨论生成式人工智能专利法律问题的前提,发明人主体资格并不影响生成物中的技术方案作为专利法的保护客体。在审查条件方面,可以适当地采用综合对比原则以确保新颖性审查的准确性,调整“本领域技术人员”的拟制以提高创造性的审查标准,同时要坚持实用性的审查标准。在权利归属方面,经人工干预的发明,其专利权应当归属于发明人;未经人工干预的发明,应当参照适用职务发明和委托发明制度来确定其权利归属。在侵权责任方面,由于人工智能本身无法承担责任,应当将侵权责任分配至其背后的相关主体。 展开更多
关键词 生成式人工智能 人工智能生成物 专利法 知识产权
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提示对学习者自我生成教学过程和学习效果的作用
8
作者 王福兴 黄宇 +2 位作者 张洋 祝婉玲 冷晓雪 《心理学报》 CSCD 北大核心 2024年第4期469-481,共13页
研究主要探讨了自我生成教学中不同类型的提示对学习效果和学习感知的影响。实验1发现自我生成教学的学习效果好于重复学习。实验2对比了图片、文字、关键词三种提示和无提示的效果。结果发现图片和关键词提示具有更好的学习效果。实验... 研究主要探讨了自我生成教学中不同类型的提示对学习效果和学习感知的影响。实验1发现自我生成教学的学习效果好于重复学习。实验2对比了图片、文字、关键词三种提示和无提示的效果。结果发现图片和关键词提示具有更好的学习效果。实验3设置了关键词提示组、生成提示组和无提示组。结果发现关键词提示和生成提示的保持成绩好于无提示,生成提示的迁移成绩好于无提示。此外,关键词提示和生成提示可以促进学习者产生更多的概念单元。结论认为:(1)在自我生成教学时获得图片提示能促进知识保持,获得关键词提示能促进知识保持和迁移。(2)相比于被动获得提示,学习者主动生成提示更能促进知识迁移。(3)概念单元数量在提示影响学习效果中起中介作用。 展开更多
关键词 自我生成教学 提示 检索练习 关键词 生成性学习
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体育的生成历史——“体育史”基于教材编写的学科反思
9
作者 王广虎 《成都体育学院学报》 北大核心 2024年第1期1-9,16,共10页
“体育史”的教材编写,应在历史唯物主义的指导下,把握体育生成的历史进程和历史脉络,厘清体育生成的历史动因和历史条件,辨析体育生成的历史作用和历史意义,进而编写出与学科性质相符的生成历史。但审视现有的“体育史”教材,存在一种... “体育史”的教材编写,应在历史唯物主义的指导下,把握体育生成的历史进程和历史脉络,厘清体育生成的历史动因和历史条件,辨析体育生成的历史作用和历史意义,进而编写出与学科性质相符的生成历史。但审视现有的“体育史”教材,存在一种不容忽视的倾向,即片面强化“体育史”的体育学属性,以先入为主的体育概念挖掘和整理历史上表征凸显的身体活动或身体行为,一定程度上弱化了“体育史”的历史学属性。因而应自觉突显史学取向,并基于新史学思想和理论,从教材体例与历史脉络、历史时间与关键节点、历史空间与世界历史、新史学观与历史诘问等维度,检讨体育史编写中存在的不足或缺失。 展开更多
关键词 体育史 生成历史 历史生成 教材编写 史学取向
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“助”与“替”:生成式AI对学术研究的双重效应
10
作者 黄时进 《上海师范大学学报（哲学社会科学版）》 北大核心 2024年第2期65-74,共10页
生成式AI应用于学术研究,揭开了知识生产的新篇章,它可以通过“助”读、“助”知、“助”写和“助”思来助力人的学术研究,自动化一些准备性或辅助性的工作,减轻人的认知负荷,使人将主要精力集中学术创新的关键环节,提高学术知识生产的... 生成式AI应用于学术研究,揭开了知识生产的新篇章,它可以通过“助”读、“助”知、“助”写和“助”思来助力人的学术研究,自动化一些准备性或辅助性的工作,减轻人的认知负荷,使人将主要精力集中学术创新的关键环节,提高学术知识生产的效率。但对于生成式AI辅助功能的过度使用,可能导致“替”读、“替”知、“替”写、“替”思等负面效应,带来人的学术能力多向度退化。如何“助而不替”地合理使用生成式AI,是智能时代人机合作进行学术知识生产的新课题。 展开更多
关键词 生成式AI 大模型 文本生成 学术研究 知识生产 人机结合
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生成叙事学原理
11
作者 葛红兵 冯雁 《当代文坛》 北大核心 2024年第3期147-154,共8页
乔姆斯基生成-转换语法学解释了人类语言的习得和生成原理,促生了计算机自然语义理解和自然语言生成研究。尽管生成-转换语法学主要焦点在句法,重点在句段的合法性,但依据其思路,形成一种生成叙事学,聚焦章法,重点在篇章叙事的合理性,... 乔姆斯基生成-转换语法学解释了人类语言的习得和生成原理,促生了计算机自然语义理解和自然语言生成研究。尽管生成-转换语法学主要焦点在句法,重点在句段的合法性,但依据其思路,形成一种生成叙事学,聚焦章法,重点在篇章叙事的合理性,揭示人类故事叙事的深层生成原理,为计算机人工智能叙事提供基础理论支撑是有可能的。对世界欠缺的认识和设定原理、脱胎于世界的人设生成原理、人物的行动序列生成原理构成了生成叙事学意义上的基础生成语法,在此基本框架下,不同类型叙事又可以形成转换叙事,是为生成-转换叙事学原理。在“叙事生成-转换语法学”视角看来,每个故事叙事都可以看作是一个主谓宾结构的句子,这是基于人物行动序列的基础叙事生成语法,而所有的具体故事则是这一基础语法的转换生成,对叙事生成-转换语法的研究不仅有助于对既有小说作品的理解和解释,更重要的是它还能为文学创作提供有益的叙事生成启示,为计算机人工智能叙事生成研究和实践提供理论指南。 展开更多
关键词 创意写作 叙事生成-转换语法 生成叙事 转换叙事
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人工智能生成内容赋能创新产品设计流程的机遇与挑战
12
作者 吕杰锋 孙荦 《中国艺术》 2024年第1期28-37,共10页
随着人工智能技术的飞速进步,特别是人工智能生成内容在各个领域的广泛应用,产品设计创新流程正经历着深刻的智能化变革。本文通过回顾传统并行式产品设计流程的各个阶段以及AIGC(Artificial Intelligence-Generated Content,人工智能... 随着人工智能技术的飞速进步,特别是人工智能生成内容在各个领域的广泛应用,产品设计创新流程正经历着深刻的智能化变革。本文通过回顾传统并行式产品设计流程的各个阶段以及AIGC(Artificial Intelligence-Generated Content,人工智能生成内容)融合设计领域案例研究,提出AIGC赋能的创新产品设计流程模型,并剖析了当下产品设计领域需要把握的机遇和即将面对的挑战。 展开更多
关键词 人工智能生成内容 生成式人工智能 产品设计 设计流程
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实例级全局—局部联合语义标签引导图像生成
13
作者 胡新荣 王生辉 +1 位作者 蔡浩 罗瑞奇 《软件导刊》 2024年第2期135-145,共11页
针对语义引导图像生成任务中局部图像空间组合搭配合理性欠佳、生成图像清晰度较低、生成图像与语义标签不匹配等问题,提出结合局部—全局网络与实例级优化的语义引导图像生成方法。首先,在全局网络中使用实例级自适应归一化方法,对网... 针对语义引导图像生成任务中局部图像空间组合搭配合理性欠佳、生成图像清晰度较低、生成图像与语义标签不匹配等问题,提出结合局部—全局网络与实例级优化的语义引导图像生成方法。首先,在全局网络中使用实例级自适应归一化方法,对网络中的相同实例进行自适应随机采样,并为每个实例进行独立的参数调制,提高全局实例级空间布局相关性;其次,构建局部生成网络,根据实例类标签分别为每个实例构建子生成器,从而提取更多精细特征;再次,采用实例特征分类,对生成的实例图像进行分类反馈,确保具有相同语义标签实例图像的一致性;最后,联合局部—全局网络,将细粒度局部实例图像融合到全局图像中,实现全局尺度上实例级清晰展现。优化后的模型在COCO-stuff、ADE20K、Cityscapes上进行了测试,实验结果表明,整体视觉效果更加细腻逼真,MIoU平均提升2.7,FID平均下降5.1。 展开更多
关键词 图像生成 图像翻译 生成对抗网络 语义标签 局部生成器 实例自适应
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文本生成图像研究综述
14
作者 曹寅 秦俊平 +4 位作者 马千里 孙昊 闫凯 王磊 任家琪 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期219-238,共20页
对文本生成图像任务进行综合评估和整理,根据生成图像的理念,将文本生成图像任务分为3大类:基于生成对抗网络架构生成图像、基于自回归模型架构生成图像、基于扩散模型架构生成图像.针对基于生成对抗网络架构的文本生成图像方法,按照改... 对文本生成图像任务进行综合评估和整理,根据生成图像的理念,将文本生成图像任务分为3大类:基于生成对抗网络架构生成图像、基于自回归模型架构生成图像、基于扩散模型架构生成图像.针对基于生成对抗网络架构的文本生成图像方法,按照改进的不同技术点归纳为6小类:采用多层次体系嵌套架构、注意力机制的应用、应用孪生网络、采用循环一致方法、深度融合文本特征和改进无条件模型.通过对不同方法的分析,总结并讨论了现有的文本生成图像方法通用评估指标和数据集. 展开更多
关键词 人工智能生成内容 文本生成图像 生成对抗网络 自回归模型 扩散模型
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从深度学习到生成课堂——生成式人工智能赋能课堂创新探析
15
作者 张渝江 王晓波 +1 位作者 戴海军 罗太亮 《中小学信息技术教育》 2024年第2期11-16,共6页
本文通过对深度学习和生成课堂相关研究的梳理,厘清了深度学习和生成课堂的关系:生成课堂是深度学习的教学表现形式,构建了生成课堂的教学流程,并探索通过在教学中借助生成式人工智能技术的支撑来开展生成课堂,帮助学生实现深度学习。... 本文通过对深度学习和生成课堂相关研究的梳理,厘清了深度学习和生成课堂的关系:生成课堂是深度学习的教学表现形式,构建了生成课堂的教学流程,并探索通过在教学中借助生成式人工智能技术的支撑来开展生成课堂,帮助学生实现深度学习。形成了以核心素养为目标导向、以深度学习为内在机理、以生成课堂来表征推动、以生成式人工智能为辅助支撑的教学理念。 展开更多
关键词 深度学习 生成课堂 生成式课堂 生成式人工智能
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生成式人工智能时代的课堂教学创新
16
作者 黎加厚 《中小学信息技术教育》 2024年第2期6-10,共5页
文章介绍了生成式人工智能在课堂教学中应用带来的新变化,介绍了生成课堂和生成式课堂的基本概念,讨论了在教学中应用生成式人工智能的问题和解决办法,为生成式人工智能在教学中的应用做好教师准备。
关键词 生成式人工智能 生成课堂 生成式课堂 课堂教学 教育数字化转型
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基于上下文生成对抗网络的时间序列异常检测方法
17
作者 胡智超 余翔湛 +2 位作者 刘立坤 张宇 于海宁 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期1-11,共11页
时间序列的异常检测是网络服务保障、数据安全检测、系统监控分析等应用中所依赖的一项关键技术。为解决在实际场景的时间序列异常检测中由于时间序列上下文的模糊性、数据分布的复杂性以及异常检测模型的不确定性所带来的异常检测结果... 时间序列的异常检测是网络服务保障、数据安全检测、系统监控分析等应用中所依赖的一项关键技术。为解决在实际场景的时间序列异常检测中由于时间序列上下文的模糊性、数据分布的复杂性以及异常检测模型的不确定性所带来的异常检测结果的有效性、合理性、稳定性等不足的问题,本文提出了一种新的基于上下文生成对抗网络的时间序列异常检测方法AdcGAN。首先,通过处理历史数据,提取用于生成时序数据的条件上下文;然后,采用条件生成对抗网络的设计策略,使用条件上下文,构建上下文生成对抗网络,实现对任意时刻数据的条件分布预测,同时AdcGAN采用Dropout近似模型不确定性,使用概率分布代替点估计作为预测结果;接着,从观测的差异(用期望偏差表示)和模型的不确定性(用预测方差表示)两个方面来衡量异常;最后,提出基于数据统计信息的异常阈值自动设置方法,减少手动调节的参数量。实验结果表明,与同类基准算法进行对比,在NAB数据集中的47个真实时序数据上,本文提出的AdcGAN可以有效地检测出时序数据中的异常,在大多数评价指标上都优于其他基准方法,并且具有更好的稳定性。 展开更多
关键词 时间序列异常检测 生成对抗网络 模型不确定性 生成模型 深度学习
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基于分层生成对抗网络的短临降水预报方法研究
18
作者 曾强胜 郭敬天 +2 位作者 任鹏 黄文华 王宁 《中国海洋大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期23-32,共10页
本文使用深度学习方法中的生成对抗网络(GAN)来提升短临降水预报的准确率,提出了一个基于历史雷达回波图序列预测未来雷达回波图序列的分层生成对抗网络(HGAN)方法。HGAN方法由全局生成器和局部鉴别器两部分组成,全局生成器以多子网的... 本文使用深度学习方法中的生成对抗网络(GAN)来提升短临降水预报的准确率,提出了一个基于历史雷达回波图序列预测未来雷达回波图序列的分层生成对抗网络(HGAN)方法。HGAN方法由全局生成器和局部鉴别器两部分组成,全局生成器以多子网的层次结构构建,采用上采样过程训练模型,捕捉雷达回波的演变趋势,有利于生成清晰的未来雷达回波图。局部鉴别器根据局部区域将预测的雷达回波图与观测的雷达回波图区分开,并引入缓冲区机制,保存历史预测序列,使最终预测的结果更加符合时序性。两者以对抗的方式加以训练,得到的模型能够生成足够清晰且接近真实的未来雷达回波序列,对于回波强度极值和范围的刻画更为准确。对HGAN和GAN进行测试集检验及个例分析,分析结果验证了HGAN对雷达回波预测的有效性。同时在检验反射率阈值相同的情况下,HGAN的临界成功指数命中率高于GAN,而虚警率低于GAN,且在相同预测时长下,HGAN结构相似性指数(SSIM)优于GAN。 展开更多
关键词 短临降水 雷达回波 分层生成对抗网络 全局生成器 局部鉴别器
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双目标优化与生成对抗网络结合的框架结构阻尼器布置方案智能设计方法 被引量：1
19
作者 潘毅 陈齐 +1 位作者 王腾 周祎 《土木与环境工程学报（中英文）》 CSCD 北大核心 2024年第1期58-70,共13页
为实现框架结构的阻尼器智能化布置,结合减震设计原理和智能算法,采用双目标优化算法和生成对抗网络算法分别进行阻尼器竖向和水平智能布置研究,并将该方法应用到两个框架结构减震设计工程案例中。在框架结构减震设计中,采用双目标优化... 为实现框架结构的阻尼器智能化布置,结合减震设计原理和智能算法,采用双目标优化算法和生成对抗网络算法分别进行阻尼器竖向和水平智能布置研究,并将该方法应用到两个框架结构减震设计工程案例中。在框架结构减震设计中,采用双目标优化算法进行阻尼器竖向布置,并与逐层逼近法、工程师设计和非减震设计进行对比,结果表明,采用该优化算法得到的阻尼器竖向布置方案能有效降低层间位移角和楼层加速度,提高结构的抗震性能。在确定各楼层的阻尼器数量后,利用训练好的生成对抗网络生成模型,可快速、自动地选择和确定各楼层阻尼器的平面安装位置,生成的平面布置与工程师设计的平面布置在相似性差异度综合评价指标上小于临界值0.1,说明两者相似度较高,且有利于提高原结构的抗扭能力。将双目标优化算法与生成对抗网络相结合,不仅能满足框架结构的减震性能目标,而且可实现阻尼器布置方案的智能设计,提升减震工程设计效率。 展开更多
关键词 优化算法 生成对抗网络 框架结构 阻尼器布置 智能设计
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人工智能技术驱动视觉传达作品生成研究综述
20
作者 王瑶 陈登凯 余隋怀 《包装工程》 CAS 北大核心 2024年第6期188-196,共9页
目的为改进人工智能技术驱动视觉传达作品的生成方式,提升视觉传达作品的生成质量并为视觉传达设计效率提供理论支撑。方法基于Scopus和中国知网数据库下载并整理相关文献,分析现有人工智能技术驱动视觉传达作品生成的关键技术、研究方... 目的为改进人工智能技术驱动视觉传达作品的生成方式,提升视觉传达作品的生成质量并为视觉传达设计效率提供理论支撑。方法基于Scopus和中国知网数据库下载并整理相关文献,分析现有人工智能技术驱动视觉传达作品生成的关键技术、研究方向,以及研究方法。结论通过精读文献划分出目前人工智能技术驱动视觉传达作品生成的研究方向,包含以文字生成图像、以图像生成图像,以及视频生成。提取各研究方向中所采用的研究方法,涵盖生成对抗网络、知识推理、空间自适应等。通过分析人工智能技术驱动视觉作品生成的研究现状及方向,进一步总结和归纳研究方向和方法,为未来设计师应对复杂设计挑战开辟了新路径,同时为未来人工智能技术赋能视觉传达作品生成提供了参考和依据。 展开更多
关键词 人工智能技术 视觉传达作品 图像生成 视频生成
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