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基于元学习的甲骨文拓片识别研究
1
作者 卢凡 赵宇明 《自动化仪表》 CAS 2024年第8期74-79,共6页
为提高甲骨文拓片的识别效率,针对甲骨文拓片识别过程中存在的数据集种类繁多但类内样本过少的问题,将元学习引入甲骨文拓片图像的识别,提出一种基于元学习的甲骨文拓片识别算法。首先,选择残差网络(ResNet)18作为基本网络结构,以更好... 为提高甲骨文拓片的识别效率,针对甲骨文拓片识别过程中存在的数据集种类繁多但类内样本过少的问题,将元学习引入甲骨文拓片图像的识别,提出一种基于元学习的甲骨文拓片识别算法。首先,选择残差网络(ResNet)18作为基本网络结构,以更好地提取甲骨文数据集特征。然后,通过元学习方法对初始模型参数进行学习。试验结果表明,该算法学习到的初始模型参数对于学习新类别的识别有着很好的效果,优于与模型无关的元学习(MAML)等其他模型,并且对于少样本的甲骨文数据集的识别十分有效。该研究为其他少样本数据集的处理和识别提供了一种解决的思路。 展开更多
关键词 甲骨文拓片分类 深度学习 元学习 残差网络 卷积神经网络 与模型无关的元学习算法
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数据与技术双轮驱动的生物医学信息学发展与展望 被引量：1
2
作者 范少萍 张志强 《数据与计算发展前沿》 CSCD 2023年第1期41-54,共14页
【目的】生物医学信息学是发展最快的代表性专业信息学之一。梳理生物医学信息学理论体系与最新进展,展望学科未来发展路径尤为重要。【方法】通过文献计量与调研,我们分析了生物医学信息学主要研究内容,并对数据资源体系、数据分析算... 【目的】生物医学信息学是发展最快的代表性专业信息学之一。梳理生物医学信息学理论体系与最新进展,展望学科未来发展路径尤为重要。【方法】通过文献计量与调研,我们分析了生物医学信息学主要研究内容,并对数据资源体系、数据分析算法与模型、数据分析工具与软件等方面的最新进展进行了详细梳理。【结果】该领域逐渐形成了以大数据资源为基础、以技术为手段、以人才为核心、以应用为导向的学科发展路径,预计这一新的范式将有效支撑生物医学信息学的高速、深入发展。【局限】基于篇幅,一些生物医学数据资源与方法等的分析广度有限。【结论】数据与技术是生物医学信息学发展的两个关键环节,通过本文的梳理与展望,以期为我国生物医学信息学学科完善与发展提供参考。 展开更多
关键词 生物医学信息学 知识发现 数据资源 算法与模型 工具与软件
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核设施实物保护系统有效性分析方法研究 被引量：1
3
作者 马亮 王子轩 +2 位作者 苑晨亮 张晓丛 王美璇 《核安全》 2023年第4期81-87,共7页
实物保护系统的有效性分析是检验核材料和核设施是否处于安全受控状态的关键环节,其安全性与合理性至关重要。本文综合考虑了影响实物保护系统的各类因素,分辨实物保护系统的薄弱环节,为改善和提升实物保护系统的可靠性和稳定性提供了... 实物保护系统的有效性分析是检验核材料和核设施是否处于安全受控状态的关键环节,其安全性与合理性至关重要。本文综合考虑了影响实物保护系统的各类因素,分辨实物保护系统的薄弱环节,为改善和提升实物保护系统的可靠性和稳定性提供了技术支持与数据支撑。本文对实物保护系统有效性分析算法与模型展开对比分析,对EASI模型、SAVI模型、HPEP算法(基于A*算法的启发式有效性评估)和河北省核安保技术创新中心-实物保护系统设计薄弱性分析与评价系统各自优缺点进行归纳总结。最后提出面向工程应用的实物保护系统有效性分析算法的研究方向与思路,为后续相关算法优化、研究提供参考。 展开更多
关键词 实物保护系统 有效性分析 算法与模型
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网络RTK技术及其应用 被引量：1
4
作者 顾元平 王德佳 +1 位作者 刘光斌 黄旭东 《露天采矿技术》 CAS 2013年第7期74-77,79,共5页
从方便快捷实时安全地获取地理信息数据的需求出发,从网络RTK技术的基本原理与方法入手,对网络RTK技术的几种常用算法模型进行了深入研究,在此基础上讨论了由各种算法模型形成的各种网络RTK方法的优缺点,并重点对基于单参考站的网络RTK... 从方便快捷实时安全地获取地理信息数据的需求出发,从网络RTK技术的基本原理与方法入手,对网络RTK技术的几种常用算法模型进行了深入研究,在此基础上讨论了由各种算法模型形成的各种网络RTK方法的优缺点,并重点对基于单参考站的网络RTK系统建设进行了理论上的分析和方法上的探讨,同时指出了在应用过程中的优缺点,这些对地理信息数据采集生产作业单位合理选用网络RTK技术提供了具有指导意义的建议。 展开更多
关键词 网络RTK 单参考站 算法与模型 数据采集 多精度
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癌症的异质性表征与深度表型 被引量：2
5
作者 Shahin Alam Adiba Sultana +2 位作者 王姣 何雪飞 沈百荣 《中华医学图书情报杂志》 CAS 2019年第10期1-6,共6页
随着老龄化时代的到来,癌症发病率不断增高,癌症的防治和慢病管理已成为推动社会经济发展的关键因素。生物医学和信息技术的迅猛发展以及主动健康、精准医学和大数据范式的兴起等,为癌症的防治带来新的机遇。从信息学角度探讨了癌症异... 随着老龄化时代的到来,癌症发病率不断增高,癌症的防治和慢病管理已成为推动社会经济发展的关键因素。生物医学和信息技术的迅猛发展以及主动健康、精准医学和大数据范式的兴起等,为癌症的防治带来新的机遇。从信息学角度探讨了癌症异质性的形成与表征,癌症深度表型挖掘,癌症治疗的组合用药算法,癌症的预防与慢病管理的信息模型、系统与平台等方面的最新研究方向,并对癌症医学信息学领域面临的挑战与机会进行了分析和展望。 展开更多
关键词 癌症演化与异质性 深度表型挖掘 协同药物组合 算法与模型
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第二代互联网医学:从数据到价值 被引量：3
6
作者 白晋伟 沈百荣 《中华医学图书情报杂志》 CAS 2018年第11期1-4,共4页
互联网医学是在互联网、云计算、可穿戴设备、社会网络等相关技术的迅猛发展下,尤其是生物医学大数据背景下出现的新医学范式。生物医学数据的收集、存储、信息互联互通、隐私性保护、本体构建和数据共享、相关信息平台的构建等是第一... 互联网医学是在互联网、云计算、可穿戴设备、社会网络等相关技术的迅猛发展下,尤其是生物医学大数据背景下出现的新医学范式。生物医学数据的收集、存储、信息互联互通、隐私性保护、本体构建和数据共享、相关信息平台的构建等是第一代互联网医学的主要关注点和数据层次上的准备。第二代互联网医学将更关注生物医学大数据的深度挖掘、价值实现和精准应用。从互联网医学发展的社会经济生态、技术融合生态、学术交叉生态等视角,探讨了第二代互联网医学的发展趋势,讨论从精准临床治疗到个性化健康管理范式转变的科学挑战和应用前景。 展开更多
关键词 互联网医学 数据挖掘 算法与模型
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小样本条件下的雷达加性复合干扰识别
7
作者 康文威 孙闽红 《杭州电子科技大学学报（自然科学版）》 2023年第6期59-65,共7页
针对目前复合干扰识别中传统特征识别方法泛化性低和深度学习方法需要大量训练样本的问题,提出了一种融合了高效通道注意力机制的密集卷积网络模型(Efficient Channel Attention-Dense Convolutional Network,ECA-DenseNet),并结合与模... 针对目前复合干扰识别中传统特征识别方法泛化性低和深度学习方法需要大量训练样本的问题,提出了一种融合了高效通道注意力机制的密集卷积网络模型(Efficient Channel Attention-Dense Convolutional Network,ECA-DenseNet),并结合与模型无关元学习(Model-Agnostic Meta-Learning,MAML)算法改进网络模型的初始化参数,以此增强模型在少量样本条件下的识别性能。实验结果表明,文中所提算法在各干噪比下对复合干扰平均识别率达到了98.73%,当样本数变为原来的四分之一时,复合干扰平均识别率依然能够达到95.35%,验证了算法的有效性。 展开更多
关键词 雷达抗干扰 复合干扰 与模型无关算法 密集卷积网络 注意力机制
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