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DCFNet:An Effective Dual-Branch Cross-Attention Fusion Network for Medical Image Segmentation
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作者 Chengzhang Zhu Renmao Zhang +5 位作者 Yalong Xiao Beiji Zou Xian Chai Zhangzheng Yang Rong Hu Xuanchu Duan 《Computer Modeling in Engineering & Sciences》 SCIE EI 2024年第7期1103-1128,共26页
Automatic segmentation of medical images provides a reliable scientific basis for disease diagnosis and analysis.Notably,most existing methods that combine the strengths of convolutional neural networks(CNNs)and Trans... Automatic segmentation of medical images provides a reliable scientific basis for disease diagnosis and analysis.Notably,most existing methods that combine the strengths of convolutional neural networks(CNNs)and Transformers have made significant progress.However,there are some limitations in the current integration of CNN and Transformer technology in two key aspects.Firstly,most methods either overlook or fail to fully incorporate the complementary nature between local and global features.Secondly,the significance of integrating the multiscale encoder features from the dual-branch network to enhance the decoding features is often disregarded in methods that combine CNN and Transformer.To address this issue,we present a groundbreaking dual-branch cross-attention fusion network(DCFNet),which efficiently combines the power of Swin Transformer and CNN to generate complementary global and local features.We then designed the Feature Cross-Fusion(FCF)module to efficiently fuse local and global features.In the FCF,the utilization of the Channel-wise Cross-fusion Transformer(CCT)serves the purpose of aggregatingmulti-scale features,and the Feature FusionModule(FFM)is employed to effectively aggregate dual-branch prominent feature regions from the spatial perspective.Furthermore,within the decoding phase of the dual-branch network,our proposed Channel Attention Block(CAB)aims to emphasize the significance of the channel features between the up-sampled features and the features generated by the FCFmodule to enhance the details of the decoding.Experimental results demonstrate that DCFNet exhibits enhanced accuracy in segmentation performance.Compared to other state-of-the-art(SOTA)methods,our segmentation framework exhibits a superior level of competitiveness.DCFNet’s accurate segmentation of medical images can greatly assist medical professionals in making crucial diagnoses of lesion areas in advance. 展开更多
关键词 Convolutional neural networks Swin Transformer dual branch medical image segmentation feature cross fusion
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Crossed Intralaminar Screws for Fusion of the Cervicothoracic Junction and the Thoracic Spine: The Experience in an Iberic Service with Case Series and Review of the Current Literature with Technique Description
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作者 Marcel Sincari Margarida Conceição 《Surgical Science》 2023年第3期203-220,共18页
The treatment of pathologies in the thoracic spine is a challenge. The periodic failure of pedicle screw insertion and anatomical variations make the search for an alternative to pedicle screws in thoracic spine surge... The treatment of pathologies in the thoracic spine is a challenge. The periodic failure of pedicle screw insertion and anatomical variations make the search for an alternative to pedicle screws in thoracic spine surgery necessary. The interlaminar crossed screws is a well-known and secure method for fusion in cervical spine, and in thoracic spine there used to be insufficient clinical data to support this technique, until now. We demonstrate in an initial series of 10 cases treated with interlaminar fusion in association of other fusion techniques in the thoracic spine with good results. Objective: Intralaminar screws have been shown to be a biomechanical salvage technique in the thoracic spine, especially in long cervicothoracic, thoracic and thoracolumbar fixation. The goals of this article are to demonstrate our initial experience and the range of indications for thoracic crossed intralaminar screws. Methods: In this article we describe our initial series performed at S&#227o Teot&#243nio Hospital in Viseu, Portugal, and our results, and also provide a comprehensive review of the recent literature in the use of intralaminar crossed fixation. 展开更多
关键词 crossed Intralaminar Spinolaminar Angle THORACIC Imaging Lamina Screws Spinal fusion/Instrumentation/Methods Thoracic Vertebrae
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Theoretical study on fusion dynamics and evaporation residue cross sections for superheavy elements 被引量:1
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作者 WANG Nan ZHAO Enguang ZHOU Shangui 《Nuclear Science and Techniques》 SCIE CAS CSCD 2013年第5期107-112,共6页
The nuclear dynamical deformation,the fusion probability and the evaporation residue(ER) cross sections for the synthesis of superheavy nuclei are studied with the di-nuclear system model and the related dynamical pot... The nuclear dynamical deformation,the fusion probability and the evaporation residue(ER) cross sections for the synthesis of superheavy nuclei are studied with the di-nuclear system model and the related dynamical potential energy surface.The intrinsic energy and the maximum dynamical deformations for48Ca+248Cm are calculated.The effect of dynamical deformation on the potential energy surface and fusion is investigated.It is found that the dynamical deformation influences the potential energy surface and fusion probability significantly.The dependence of the fusion probability on the angular momentum is investigated.The ER cross sections for some superheavy nuclei in48Ca induced reactions are calculated and it is found that the theoretical results are in good agreement with the experimental results. 展开更多
关键词 蒸发残渣 超重元素 截面 聚变动力 超重核合成 计算结果 动态变形 势能面
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Theoretical determination of (d, n) and (d, 2n) excitation functions of some structural fusion materials irradiated by deuterons
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作者 Mustafa Yigit Eyyup Tel 《Nuclear Science and Techniques》 SCIE CAS CSCD 2017年第11期242-250,共9页
Nuclear fusion is one of the world's primary energy sources. Studies on the structural fusion materials are very important in terms of the development of fusion technology. Chromium, nickel, zinc, scandium, titani... Nuclear fusion is one of the world's primary energy sources. Studies on the structural fusion materials are very important in terms of the development of fusion technology. Chromium, nickel, zinc, scandium, titanium,and yttrium are important structural fusion materials. In this paper, for use in nuclear science and technology applications, the excitation functions of the ^(50)Cr(d, n)^(51)Mn,^(58)Ni(d, n)^(59)Cu,^(64)Zn(d, n)^(65)Ga,^(66)Zn(d, n)^(67)Ga,^(45)Sc(d,2n)^(45)Ti,^(47)Ti(d, 2n)^(47)V,^(48)Ti(d, 2n)^(48)V, and ^(89)Y(d, 2n)^(89)Zr nuclear reactions were investigated. The calculations that are based on the pre-equilibrium and equilibrium reaction processes were performed using ALICE–ASH computer code. A comparison with geometry-dependent hybrid model has been made using the initial exciton numbers n_0= 4–6 and level density parameters α = A/5; A/8; A/11.Also, the present model-based calculations were compared with the cross sections obtained using the formulae suggested from our previous studies. Furthermore, the cross section results have been compared with TENDL data based on TALYS computer code and the measured data in the literature. 展开更多
关键词 cross SECTION fusion materials Geometrydependent hybrid model
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GLOBAL SOLUTION FOR THE CROSS - DIFFUSION SYSTEM
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作者 林支桂 《苏州大学学报(自然科学版)》 CAS 1995年第2期28-32,共5页
In this paper,the Cross-diffusion system ut-Δu=|↓Δv|,vt-Δv=u is studied and the global existence and uniqueness for the cauchy problem are given.
关键词 柯西问题 全局解 交叉扩散 唯一性
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基于混合特征提取与跨模态特征预测融合的情感识别模型
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作者 李牧 杨宇恒 柯熙政 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第1期86-93,共8页
为从多模态情感分析中有效挖掘单模态表征信息,并实现多模态信息充分融合,提出一种基于混合特征与跨模态预测融合的情感识别模型(H-MGFCT)。首先,利用Mel频率倒谱系数(MFCC)和Gammatone频率倒谱系数(GFCC)及其一阶动态特征融合得到混合... 为从多模态情感分析中有效挖掘单模态表征信息,并实现多模态信息充分融合,提出一种基于混合特征与跨模态预测融合的情感识别模型(H-MGFCT)。首先,利用Mel频率倒谱系数(MFCC)和Gammatone频率倒谱系数(GFCC)及其一阶动态特征融合得到混合特征参数提取算法(H-MGFCC),解决了语音情感特征丢失的问题;其次,利用基于注意力权重的跨模态预测模型,筛选出与语音特征相关性更高的文本特征;随后,加入对比学习的跨模态注意力机制模型对相关性高的文本特征和语音模态情感特征进行跨模态信息融合;最后,将含有文本−语音的跨模态信息特征与筛选出的相关性低的文本特征相融合,以起到信息补充的作用。实验结果表明,该模型在公开IEMOCAP(Interactive EMotional dyadic MOtion CAPture)、CMU-MOSI(CMU-Multimodal Opinion Emotion Intensity)、CMU-MOSEI(CMU-Multimodal Opinion Sentiment Emotion Intensity)数据集上与加权决策层融合的语音文本情感识别(DLFT)模型相比,准确率分别提高了2.83、2.64和3.05个百分点,验证了该模型情感识别的有效性。 展开更多
关键词 特征提取 多模态融合 情感识别 跨模态融合 注意力机制
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农科特色有机化学课程的教学探索与实践
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作者 万福贤 李映 +4 位作者 张元红 朱树华 徐静 王艳芳 张丽丽 《大学化学》 CAS 2024年第2期298-306,共9页
立足高等农林教育,从教学案例、教学方法、教师团队建设等方面对有机化学课程教学进行了探索和实践。教学实践表明,激发了学生的学习兴趣,拓展了学生的视野,助力学生领略了有机化学研究前沿(尤其是与农科交叉融合应用前沿)魅力,培养了... 立足高等农林教育,从教学案例、教学方法、教师团队建设等方面对有机化学课程教学进行了探索和实践。教学实践表明,激发了学生的学习兴趣,拓展了学生的视野,助力学生领略了有机化学研究前沿(尤其是与农科交叉融合应用前沿)魅力,培养了学生的文化素养、职业素养和科学素养,塑造了学生“知农爱农”的情怀,厚植了学生的家国情怀;实现了知识传授、能力培养与价值引领的同向同行和交相辉映,有效解决了公共基础课与专业教育需求不能完全匹配的问题,充分发挥了课程在农科人才培养中的作用。 展开更多
关键词 有机化学 农科 案例教学 课程思政 交叉融合创新
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AF-CenterNet:基于交叉注意力机制的毫米波雷达和相机融合的目标检测
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作者 车俐 吕连辉 蒋留兵 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2024年第4期1258-1263,共6页
对于自动驾驶领域而言,确保在各种天气和光照条件下精确检测其他车辆目标是至关重要的。针对单个传感器获取信息的局限性,提出一种基于cross-attention注意力机制的融合方法(AF),用于在特征层面上融合毫米波雷达和相机信息。首先,将毫... 对于自动驾驶领域而言,确保在各种天气和光照条件下精确检测其他车辆目标是至关重要的。针对单个传感器获取信息的局限性,提出一种基于cross-attention注意力机制的融合方法(AF),用于在特征层面上融合毫米波雷达和相机信息。首先,将毫米波雷达和相机进行空间对齐,并将对齐后的点云信息投影成点云图像。然后,将点云图像在高度和宽度方向上进行扩展,以提高相机图像和点云图像之间的匹配度。最后,将点云图像和相机图像送入包含AF结构的CenterNet目标检测网络中进行训练,并生成一个空间注意力权重,以增强相机中的关键特征。实验结果表明,AF结构可以提高原网络检测各种大小目标的性能,特别是对小目标的检测提升更为明显,且对系统的实时性影响不大,是提高车辆在多种场景下检测精度的理想选择。 展开更多
关键词 自动驾驶 目标检测 毫米波雷达 交叉注意力融合
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基于结构功能交叉神经网络的多模态医学图像融合
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作者 邸敬 郭文庆 +2 位作者 任莉 杨燕 廉敬 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期252-267,共16页
针对多模态医学图像融合中存在纹理细节模糊和对比度低的问题,提出了一种结构功能交叉神经网络的多模态医学图像融合方法。首先,根据医学图像的结构信息和功能信息设计了结构功能交叉神经网络模型,不仅有效地提取解剖学和功能学医学图... 针对多模态医学图像融合中存在纹理细节模糊和对比度低的问题,提出了一种结构功能交叉神经网络的多模态医学图像融合方法。首先,根据医学图像的结构信息和功能信息设计了结构功能交叉神经网络模型,不仅有效地提取解剖学和功能学医学图像的结构信息和功能信息,而且能够实现这两种信息之间的交互,从而很好地提取医学图像的纹理细节信息。其次,利用交叉网络通道和空间特征变化构造了一种新的注意力机制,通过不断调整结构信息和功能信息权重来融合图像,提高了融合图像的对比度和轮廓信息。最后,设计了一个从融合图像到源图像的分解过程,由于分解图像的质量直接取决于融合结果,因此分解过程可以使融合图像包含更多的细节信息。通过与近年来提出的7种高水平方法相比,本文方法的AG,EN,SF,MI,QAB/F和CC客观评价指标分别平均提高了22.87%,19.64%,23.02%,12.70%,6.79%,30.35%,说明本文方法能够获得纹理细节更清晰、对比度更好的融合结果,在主观视觉和客观指标上都优于其他对比算法。 展开更多
关键词 多模态医学图像融合 结构功能信息交叉网络 注意力机制 分解网络
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基于CLIP和交叉注意力的多模态情感分析模型
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作者 陈燕 赖宇斌 +2 位作者 肖澳 廖宇翔 陈宁江 《郑州大学学报(工学版)》 CAS 北大核心 2024年第2期42-50,共9页
针对多模态情感分析中存在的标注数据量少、模态间融合不充分以及信息冗余等问题,提出了一种基于对比语言-图片训练(CLIP)和交叉注意力(CA)的多模态情感分析(MSA)模型CLIP-CA-MSA。首先,该模型使用CLIP预训练的BERT模型、PIFT模型来提... 针对多模态情感分析中存在的标注数据量少、模态间融合不充分以及信息冗余等问题,提出了一种基于对比语言-图片训练(CLIP)和交叉注意力(CA)的多模态情感分析(MSA)模型CLIP-CA-MSA。首先,该模型使用CLIP预训练的BERT模型、PIFT模型来提取视频特征向量与文本特征;其次,使用交叉注意力机制将图像特征向量和文本特征向量进行交互,以加强不同模态之间的信息传递;最后,利用不确定性损失特征融合后计算输出最终的情感分类结果。实验结果表明:该模型比其他多模态模型准确率提高5百分点至14百分点,F1值提高3百分点至12百分点,验证了该模型的优越性,并使用消融实验验证该模型各模块的有效性。该模型能够有效地利用多模态数据的互补性和相关性,同时利用不确定性损失来提高模型的鲁棒性和泛化能力。 展开更多
关键词 情感分析 多模态学习 交叉注意力 CLIP模型 TRANSFORMER 特征融合
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基于复合跨模态交互网络的时序多模态情感分析
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作者 杨力 钟俊弘 +1 位作者 张赟 宋欣渝 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2024年第5期1318-1327,共10页
针对多模态情感分析中存在的不同模态间语义特征差异性导致模态融合不充分、交互性弱等问题,通过研究分析不同模态之间存在的潜在关联性,搭建一种基于复合跨模态交互网络的时序多模态情感分析(CCIN-SA)模型。该模型首先使用双向门控循... 针对多模态情感分析中存在的不同模态间语义特征差异性导致模态融合不充分、交互性弱等问题,通过研究分析不同模态之间存在的潜在关联性,搭建一种基于复合跨模态交互网络的时序多模态情感分析(CCIN-SA)模型。该模型首先使用双向门控循环单元和多头注意力机制提取具有上下文语义信息的文本、视觉和语音模态时序特征;然后,设计跨模态注意力交互层,利用辅助模态的低阶信号不断强化目标模态,使得目标模态学习到辅助模态的信息,捕获模态间的潜在适应性;再将增强后的特征输入到复合特征融合层,通过条件向量进一步捕获不同模态间的相似性,增强重要特征的关联程度,挖掘模态间更深层次的交互性;最后,利用多头注意力机制将复合跨模态强化后的特征与低阶信号做拼接融合,提高模态内部重要特征的权重,保留初始模态独有的特征信息,将得到的多模态融合特征进行最终的情感分类任务。在CMU-MOSI和CMUMOSEI数据集上进行模型评估,结果表明,CCIN-SA模型相比其他现有模型在准确率和F1指标上均有提高,能够有效挖掘不同模态间的关联性,做出更加准确的情感判断。 展开更多
关键词 跨模态交互 注意力机制 特征融合 复合融合层 多模态情感分析
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构建“跨情境融合”的大学物理立体化教学体系的探索与实践
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作者 杨先卫 陈秋紫 +1 位作者 赵小云 杨雄波 《物理通报》 CAS 2024年第1期2-6,共5页
高等院校开设的大学物理课程是培养现代高端工科人才的强大支撑和理论基石,针对学生在学习过程中存在的“3个不足”,以及教学过程中存在的“3个矛盾”,秉持“学生中心、产研教融合”的教学理念,构建了“跨情境融合”的大学物理立体化教... 高等院校开设的大学物理课程是培养现代高端工科人才的强大支撑和理论基石,针对学生在学习过程中存在的“3个不足”,以及教学过程中存在的“3个矛盾”,秉持“学生中心、产研教融合”的教学理念,构建了“跨情境融合”的大学物理立体化教学体系,实施全立体化的学习情境与学习过程,并以此为基础,创建了“三阶递进”的教学内容体系和“三维三结合”的课程评价体系.籍此培养具有创新思维和科学研究能力的创新型工科人才. 展开更多
关键词 跨情境融合 大学物理 立体化教学体系
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特征融合的装修案例跨模态检索方法
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作者 亢洁 刘威 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2024年第2期429-437,共9页
目前家装客服系统中主要依靠人工方式进行装修案例检索,导致该系统不能满足用户对咨询服务快捷、及时的需求而且人力成本高,故提出一种基于特征融合的装修案例跨模态检索算法。针对多模态数据的语义信息挖掘不充分,模型检索精度低等问题... 目前家装客服系统中主要依靠人工方式进行装修案例检索,导致该系统不能满足用户对咨询服务快捷、及时的需求而且人力成本高,故提出一种基于特征融合的装修案例跨模态检索算法。针对多模态数据的语义信息挖掘不充分,模型检索精度低等问题,对现有的风格聚合模块进行改进,在原始模块中引入通道注意力机制,以此来为每组装修案例中不同图片的特征向量添加合适的权重,从而增强包含更多有用信息的重要特征并削弱其他不重要的特征。同时,为充分利用多模态信息,设计一种适用于检索场景下的多模态特征融合模块,该模块能够自适应地控制2种不同模态的特征向量进行一系列的融合操作,以实现跨模态数据间的知识流动与共享,从而生成语义更丰富、表达能力更强的特征向量,进一步提升模型的检索性能。在自建的装修案例多模态数据集上将该方法与其他方法进行比较,试验结果表明本文方法在装修案例检索上具有更优越的性能。 展开更多
关键词 家装客服系统 装修案例检索 跨模态检索 风格聚合 多模态 特征融合 通道注意力机制 语义信息
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基于视觉注意力的图文跨模态情感分析
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作者 王法玉 郝攀征 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第2期601-607,共7页
针对单模态情感分析无法完全捕获情感信息的问题,提出一种图像和文本跨模态情感分析模型(BERT-VistaNet),该模型没有直接使用视觉信息作为特征,而是利用视觉信息作为对齐方式,使用注意力机制指出文本中重要的句子,得到基于视觉注意力的... 针对单模态情感分析无法完全捕获情感信息的问题,提出一种图像和文本跨模态情感分析模型(BERT-VistaNet),该模型没有直接使用视觉信息作为特征,而是利用视觉信息作为对齐方式,使用注意力机制指出文本中重要的句子,得到基于视觉注意力的文档表示。对于视觉注意力无法完全覆盖的文本内容,使用BERT模型对文本进行情感分析,得到基于文本的文档表示,将特征进行融合应用于情感分类任务。在Yelp公开餐厅数据集上,该模型相比基线模型TFN-aVGG,准确率提高了43%,相比VistaNet模型准确率提高了1.4%。 展开更多
关键词 情感分析 视觉注意力机制 跨模态 深度学习 特征融合 预训练模型 双向门控单元
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基于复杂纹理特征融合的材料图像分割方法
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作者 韩越兴 杨珅 +1 位作者 陈侨川 王冰 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第1期220-227,共8页
为解决材料图像分割中存在小样本、纹理复杂和数据分布不平衡的问题,抓住材料图像同相像素具有高度相似性的特性,提出一种基于复杂纹理特征融合的材料图像分割方法。在编码阶段,使用全卷积神经网络(FCN)作为基础网络,VGG16作为骨干网络... 为解决材料图像分割中存在小样本、纹理复杂和数据分布不平衡的问题,抓住材料图像同相像素具有高度相似性的特性,提出一种基于复杂纹理特征融合的材料图像分割方法。在编码阶段,使用全卷积神经网络(FCN)作为基础网络,VGG16作为骨干网络;将改进的FCN的每层的特征图放入设计的级联的特征融合模块(CFF block),融合高低层语义信息;将融合的特征图放入多尺度学习模块(multi-scale block)进一步提取纹理特征。在解码阶段,对特征图施加注意力机制(Attention block),保留关键的特征图;针对材料图像中数据不平衡问题,采用并改进Dice损失,优化分割结果。通过对比实验和消融实验验证该方法的mIoU在多个数据集上均优于经典的深度学习方法。 展开更多
关键词 材料图像分割 全卷积神经网络 特征融合 Dice损失 交叉熵损失 注意力机制 小样本
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基于跨模态注意力融合的煤炭异物检测方法
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作者 曹现刚 李虎 +3 位作者 王鹏 吴旭东 向敬芳 丁文韬 《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2024年第1期57-65,共9页
为解决原煤智能化洗选过程中煤流中夹杂的异物对比度低、相互遮挡导致异物图像检测时特征提取不充分的问题,提出了一种基于跨模态注意力融合的煤炭异物检测方法。通过引入Depth图像构建RGB图像与Depth图像的双特征金字塔网络(DFPN),采... 为解决原煤智能化洗选过程中煤流中夹杂的异物对比度低、相互遮挡导致异物图像检测时特征提取不充分的问题,提出了一种基于跨模态注意力融合的煤炭异物检测方法。通过引入Depth图像构建RGB图像与Depth图像的双特征金字塔网络(DFPN),采用浅层的特征提取策略提取Depth图像的低级特征,用深度边缘与深度纹理等基础特征辅助RGB图像深层特征,以有效获得2种特征的互补信息,从而丰富异物特征的空间与边缘信息,提高检测精度;构建了基于坐标注意力与改进空间注意力的跨模态注意力融合模块(CAFM),以协同优化并融合RGB特征与Depth特征,增强网络对特征图中被遮挡异物可见部分的关注度,提高被遮挡异物检测精度;使用区域卷积神经网络(R-CNN)输出煤炭异物的分类、回归与分割结果。实验结果表明:在检测精度方面,该方法的AP相较两阶段模型中较优的Mask transfiner高3.9%;在检测效率方面,该方法的单帧检测时间为110.5 ms,能够满足异物检测实时性需求。基于跨模态注意力融合的煤炭异物检测方法能够以空间特征辅助色彩、形状与纹理等特征,准确识别煤炭异物之间及煤炭异物与输送带之间的差异,从而有效提高对复杂特征异物的检测精度,减少误检、漏检现象,实现复杂特征下煤炭异物的精确检测与像素级分割。 展开更多
关键词 煤炭异物检测 实例分割 双特征金字塔网络 跨模态注意力融合 Depth图像 坐标注意力 改进空间注意力
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改进的跨模态关联歧义学习的虚假信息检测方法研究
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作者 段钰潇 胡艳丽 +2 位作者 郭浩 谭真 肖卫东 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第4期307-313,共7页
近年来,随着互联网及多媒体技术的迅猛发展,人们获取信息更加方便快捷,然而虚假信息在网络上的传播也日益严重,负面影响不断扩大。为了增强信息的可信度和欺骗性,虚假信息呈现多模态发展趋势,使得检测工作面临更大挑战。现有的多模态虚... 近年来,随着互联网及多媒体技术的迅猛发展,人们获取信息更加方便快捷,然而虚假信息在网络上的传播也日益严重,负面影响不断扩大。为了增强信息的可信度和欺骗性,虚假信息呈现多模态发展趋势,使得检测工作面临更大挑战。现有的多模态虚假信息检测方法大多关注多模态特征的形成,对于跨模态歧义和不同模态特征在检测中的贡献率的研究尚不完善,忽略了不同模态特征间固有差异性对虚假信息检测的影响。为解决该问题,提出了构建改进的跨模态关联歧义学习的虚假信息检测模型,通过对文本和图像特征进行跨模态歧义学习,利用歧义得分更新单模态与融合特征的权重,自适应地拼接单模态与融合特征;同时采用网格搜索动态分配文本、图像特征权重,提高检测准确率。在Twitter数据集上对该模型的有效性进行验证,其相比基线模型准确率提高了6%,相比未进行动态权重分配的检测方法性能提升了1.6%。 展开更多
关键词 虚假信息检测 多模态 跨模态关联 歧义学习 融合特征
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基于多模态融合和自适应剪枝Transformer的脑肿瘤图像分割算法
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作者 姚宗亮 黄荣 +2 位作者 董爱华 韩芳 王青云 《宁夏大学学报(自然科学版)》 CAS 2024年第1期16-24,共9页
脑肿瘤是目前世界上最致命的肿瘤之一,所以脑肿瘤图像的自动分割在临床诊疗中变得日益重要.近年来,基于CNN和Transformer的脑肿瘤分割方法在医学图像分割领域取得了令人欣喜的成就.然而,大多数方法没有充分利用脑肿瘤多模态间的互补性... 脑肿瘤是目前世界上最致命的肿瘤之一,所以脑肿瘤图像的自动分割在临床诊疗中变得日益重要.近年来,基于CNN和Transformer的脑肿瘤分割方法在医学图像分割领域取得了令人欣喜的成就.然而,大多数方法没有充分利用脑肿瘤多模态间的互补性和差异性,并且模型中的Transformer在捕获远程依赖性的同时,忽略了其较大的计算复杂性、冗余依赖性等问题.针对此问题,提出一种基于多模态融合和自适应剪枝Transformer的脑肿瘤图像分割方法(MF-MAPT Swin UNETR),其中多模态融合模块可以充分学习性质相近的模态间信息和不同模态不同尺度的特征变化,为后续分割提供了充分的准备;基于多模态的自适应剪枝Transformer可以降低计算复杂度,对提升性能有一定的帮助,将MF-MAPT Swin UNETR模型在两个公共数据集上进行了实验验证,结果表明,该模型较最先进的方法整体具有突出的分割性能. 展开更多
关键词 脑肿瘤分割 TRANSFORMER 模态交叉连接 多尺度特征融合 token融合 自适应剪枝
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农业4.0背景下基于学科形态的农业工程学科建设研究
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作者 王亚娜 金玉成 +1 位作者 戴韵卿 毛罕平 《中国农机化学报》 北大核心 2024年第3期331-336,共6页
农业4.0的新背景下,农业工程学科依赖于农学、工程、生物、信息等的互相渗透与融合,基于农业工程学科知识形态,探索学科组织形态和活动形态:建立“农业工程+X”的知识组织新模式,构建跨学院深融合的资源统筹平台,构建对接需求链的有组... 农业4.0的新背景下,农业工程学科依赖于农学、工程、生物、信息等的互相渗透与融合,基于农业工程学科知识形态,探索学科组织形态和活动形态:建立“农业工程+X”的知识组织新模式,构建跨学院深融合的资源统筹平台,构建对接需求链的有组织科研模式,内培外引构建跨学科创新团队,依托学术氛围深度赋能学科成员,从根源上撬动学科建设的底层逻辑,为农业工程学科发展注入生机与活力。江苏大学通过建立农业工程学科特区,提高学科知识的协同生产力,形成强大的农业装备创新链,建立项目牵引的团队驱动模式等实现农业工程学科高质量发展。 展开更多
关键词 农业工程学科 知识形态 组织形态 活动形态 交叉融合
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基于预训练和多模态融合的假新闻检测
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作者 周昊玮 刘勇 玄萍 《计算机工程》 CSCD 北大核心 2024年第1期289-295,共7页
现有的多模态检测模型通常对每个模态的特征进行简单拼接,不能对模态之间的相关性进行有效建模,而且很难迁移到标签稀少的领域。提出一种基于预训练和多模态融合的假新闻检测模型PMFD。提取新闻附带图像不同区域的特征作为图像原始向量... 现有的多模态检测模型通常对每个模态的特征进行简单拼接,不能对模态之间的相关性进行有效建模,而且很难迁移到标签稀少的领域。提出一种基于预训练和多模态融合的假新闻检测模型PMFD。提取新闻附带图像不同区域的特征作为图像原始向量,合并图像原始向量作为图像引导向量,设计早期融合、中期融合、后期融合3种不同的多模态融合方式。在早期融合阶段,通过图像引导向量初始化文本特征提取器,获取文本原始向量,合并文本原始向量作为文本引导向量。在中期融合阶段,使用模态的原始向量集合与其他模态的引导向量构造模态的特征表示。在后期融合阶段,融合不同模态的特征表示,构造新闻的特征表示。为提高模型的泛化能力,在标签丰富的数据上对PMFD进行预训练,然后再在标签稀少的数据上对PMFD进行微调。在公开数据集上的实验结果表明,PMFD能有效检测假新闻结果,相对传统模型CNN、LSTM、BERT等有10%以上的提升,相对EANN、M_model多模态假新闻检测模型有2%~3%的提升。 展开更多
关键词 假新闻检测 预训练 多模态融合 引导向量 跨模态共享特征 阶段融合
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