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期刊论文 28

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2017 1

2010 1

2008 2

2007 2

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关键词

长短期记忆网络 2

COVID-19 1

GPS轨迹 1

Spark 1

UniDrop 1

中医；药材推荐；知识图谱；图注意力网络 1

乘客热点预测 1

二氧化碳 1

人与机器人交互；机器人提升疗法；社会交互式机器人；机器人介导干预 1

位置敏感机制深度学习网络 1

低光增强；过滤—群聚注意力；密集连接金字塔；递归网络 1

低碳经济 1

兴趣点推荐 1

化石能源 1

双向门控循环单元（BiGRU） 1

图学习；半监督学习；节点分类；注意力机制 1

时序学习；自注意力机制；图卷积网络；上下文融合；视频摘要 1

时空效应 1

机器人抓取检测；注意力机制；编码器–解码器；神经网络 1

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检索范围：

排序： 展示方式：

Clean air captures attention whereas pollution distracts: evidence from brain activities

《环境科学与工程前沿（英文）》 2023年 第18卷 第4期 doi: 10.1007/s11783-024-1801-x

摘要：

● We find air pollution distracts attention and reveal the neurocognitive mechanisms.

关键词： Air pollution     Attention     Disengagement     Performance     Event-related potential    

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Prediction and cause investigation of ozone based on a double-stage attention mechanism recurrent neural

《环境科学与工程前沿（英文）》 2023年 第17卷 第2期 doi: 10.1007/s11783-023-1621-4

摘要：

● Used a double-stage attention mechanism model to predict ozone.

关键词： Ozone prediction     Deep learning     Time series     Attention     Volatile organic compounds    

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Less attention paid to waterborne SARS-CoV-2 spreading in Beijing urban communities

《环境科学与工程前沿（英文）》 2021年 第15卷 第5期 doi: 10.1007/s11783-021-1398-2

摘要：

• A survey on individual’s perception of SARS-CoV-2 transmission was conducted.

关键词： Environmental dissemination     Risk communication     Individual perception    

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Erratum to: Meter-scale variation within a single transect demands attention to taxon accumulation curves

《环境科学与工程前沿（英文）》 2022年 第16卷 第6期 doi: 10.1007/s11783-022-1560-5

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Meter-scale variation within a single transect demands attention to taxon accumulation curves in riverine

《环境科学与工程前沿（英文）》 2022年 第16卷 第5期 doi: 10.1007/s11783-022-1543-6

摘要：

● Riverine microbiomes exhibited hyperlocal variation within a single transect.

关键词： Microbiome     Freshwater     Taxon accumulation curve     Community assembly    

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Endothelial dysfunction in COVID-19 calls for immediate attention: the emerging roles of the endothelium

Weijian Hang, Chen Chen, Xin A. Zhang, Dao Wen Wang

《医学前沿（英文）》 2021年 第15卷 第4期   页码 638-643 doi: 10.1007/s11684-021-0831-z

摘要： The COVID-19 pandemic has caused numerous deaths around the world. A growing body of evidence points to the important role of overwhelming inflammatory responses in the pathogenesis of COVID-19 and the effectiveness of anti-inflammation therapy against COVID-19 is emerging. In addition to affecting the lungs, COVID-19 can be a severe systemic inflammatory disease that is related to endothelial dysfunction. We are calling for closer attention to endothelial dysfunction in COVID-19 not only for fully revealing the pathogenic mechanism of COVID-19 but also for properly adjusting the strategy of clinical intervention.

关键词： COVID-19     endothelial dysfunction     inflammation reaction     cytokine storm    

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NGAT：基于广度和深度探索注意力机制的半监督图表示学习 Research Articles

胡荐苛,张引

《信息与电子工程前沿（英文）》 2022年 第23卷 第3期   页码 409-421 doi: 10.1631/FITEE.2000657

摘要： 近年来图神经网络（GNN）在图结构数据表示学习方面取得显著成绩。然而，随着网络层数增加，由于过度平滑问题，基于邻域信息聚合策略的GNN性能恶化，这也是GNN应用于真实图的主要瓶颈。研究人员对直连节点的特征信息聚合过程进行了许多改进，即广度探索。然而，这些模型仅在层数为3或更少的情况下才表现最佳，而在深层情况下性能迅速下降。为缓解过度平滑，本文提出一种嵌套的图注意网络，即基于双重注意力机制的多尺度特征融合模型NGAT，该网络可以半监督形式工作。除广度探索，k层NGAT运用注意力机制引导的分层聚合策略，选择性地利用来自k阶邻域的信息特征，即深度探索。即使对于10层或更深的架构，NGAT也能平衡保留局部性（包括根节点特征和局部结构）和从大型邻域聚合信息的需求。本文在公开数据集上对比了现有图神经网络模型，实验表明本文提出的NGAT模型具备更强的节点嵌入学习能力。

关键词： 图学习；半监督学习；节点分类；注意力机制    

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一种端到端语音合成中的高效解码自注意力网络 Research Article

赵伟1,2,许力1,2

《信息与电子工程前沿（英文）》 2022年 第23卷 第7期   页码 1127-1138 doi: 10.1631/FITEE.2100501

摘要： 自注意力网络由于其并行结构和强大的序列建模能力，被广泛应用于语音合成（TTS）领域。然而，当使用自回归解码方法进行端到端语音合成时，由于序列长度的二次复杂性，其推理速度相对较慢。当部署设备未配备图形处理器（GPU）时，该效率问题更加严重。为解决该问题，提出一种高效解码自注意力网络（EDSA）作为替代。通过一个动态规划解码过程，有效加速TTS模型推理，使其具有线性计算复杂度。基于普通话和英文数据集的实验结果表明，所提EDSA模型在中央处理器（CPU）和GPU上的推理速度分别提高720%和50%，而性能几乎相同。因此，在GPU资源有限的情况下，该方法可使此类模型的部署更加容易。此外，所提模型在域外语言处理上可能比基线Transformer TTS性能更好。

关键词： 高效解码；端到端；自注意力网络；语音合成    

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基于注意机制编码解码模型的答案选择方法 Article

Yuan-ping NIE, Yi HAN, Jiu-ming HUANG, Bo JIAO, Ai-ping LI

《信息与电子工程前沿（英文）》 2017年 第18卷 第4期   页码 535-544 doi: 10.1631/FITEE.1601232

摘要： 问答技术的重要挑战之一就是解决问题与答案之间的语义空白。机器翻译模型已经被证明能有效的提升解决问题与答案之间的语义空白的效果。本文提出了一种基于注意机制的深度神经网络模型来解决问答系统中的答案选择任务。该模型采用了基于双向LSTM的编码解码模型，编码解码模型是一个被证明再机器翻译领域取得了突出的成绩。我们还在模型中应用了注意力机制来提升模型的效果。本文在一个公开数据集上验证我们实验的有效性，同时通过结合该模型显著提高了我们的问答系统的性能在TREC liveQA 2015的任务中。

关键词： 问答技术、答案选择、注意机制、深度学习    

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面向自动可视化的可解释数据变换推荐 Research Article

黄志雄1,3,李晋江2,3,华臻1,3,范琳伟4

《信息与电子工程前沿（英文）》 2023年 第24卷 第7期   页码 1028-1044 doi: 10.1631/FITEE.2200344

摘要： 在低光环境下拍摄的图像质量不佳，影响其进一步应用。为提升低光图像可视性，提出一种基于过滤—群聚注意力（FCA）的递归网络，其中主体由3个单元组成：差异关注、门控递归以及迭代残差。该网络对低光图像进行多阶段递归学习，进而提取更深层次特征信息。为算得更加精确的相关性，设计了一种关注特征通道突出性的FCA。FCA与自注意力被用以突出特征的低光区域与重要通道。此外，设计了密集连接金字塔（DenCP）来提取低光反转图的色彩特征，使图像的色彩信息损失得以补偿。在6种公开数据集上的实验结果表明，本文方法在视觉和指标上有着突出表现。

关键词： 低光增强；过滤—群聚注意力；密集连接金字塔；递归网络    

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基于注意力的高效机器人抓取检测网络 Research Article

秦晓飞1,胡文凯1,肖晨2,何常香2,裴颂文1,3,4,张学典1,3,4,5

《信息与电子工程前沿（英文）》 2023年 第24卷 第10期   页码 1430-1444 doi: 10.1631/FITEE.2200502

摘要： 为平衡抓取检测算法的推理速度和检测精度，本文提出一种编码器–解码器结构的像素级抓取检测神经网络，称为基于注意力的高效机器人抓取检测网络（AE-GDN）。在编码器阶段引入3个空间注意模块以增强细节信息，在解码器阶段引入3个通道注意模块以提取更多语义信息。采用多个轻量高效的DenseBlocks连接编码器和解码器，提高AE-GDN的特征建模能力。预测得到的抓取矩形框与标签抓取框之间的高交并比（IoU）值并不意味着高质量的抓取配置，但可能会导致碰撞。这是因为传统IoU损失计算方法将预测抓取框中心部分像素与夹爪附近像素视为同等重要。本文设计了一种新的基于沙漏形匹配机制的IoU损失计算方法，该方法可在高IoU和高质量抓取配置之间建立良好对应关系。AE-GDN在Cornell和Jacquard数据集上的准确率分别达到98.9%和96.6%。推理速度达到每秒43.5帧，参数仅约1.2×106。本文提出的AE-GDN已实际部署在机械臂抓取系统中，并实现良好抓取性能。代码可在https://github.com/robvincen/robot_gradet获得。

关键词： 机器人抓取检测；注意力机制；编码器–解码器；神经网络    

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EDVAM：用于虚拟博物馆视觉注意建模的三维眼动数据集 Research Article

周赟湛1,冯天2,帅世辉3,厉向东4,孙凌云5,杜本麟2

《信息与电子工程前沿（英文）》 2022年 第23卷 第1期   页码 101-112 doi: 10.1631/FITEE.2000318

摘要： 视觉注意预测能帮助建立适应性虚拟博物馆环境，提供上下文感知和交互式用户体验。目前，利用眼动数据探究视觉注意机制的研究仍限于二维场景。研究者尚未能从时间和空间的角度出发，在三维虚拟场景里研究这一问题。为此，我们构建了第一个用于虚拟博物馆视觉注意建模的三维眼动数据集，命名为EDVAM。我们还建立了一个深度学习模型，通过历史眼动轨迹预测用户未来的视觉注意区域，用于测试EDVAM。这项研究能为虚拟博物馆的视觉注意建模和上下文感知交互提供参考。

关键词： 视觉注意；虚拟博物馆；眼动数据集；注视检测；深度学习    

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Progress in the research and development of p-xylene liquid phase oxidation process

WANG Lijun, CHENG Youwei, WANG Qinbo, LI Xi

《化学科学与工程前沿（英文）》 2007年 第1卷 第3期   页码 317-326 doi: 10.1007/s11705-007-0058-9

摘要： The process of -xylene liquid phase oxidation to produce purified terephthalic acid (PTA) involves a series of liquid phase radical reactions, chemical absorption, reactive crystallization, and evaporation. A commercial PTA production flow sheet includes a number of unit operations, which construct a complex process system. In this paper, a review of research and development (R&D) works on PTA process carried out in Zhejiang University during recent years is introduced. The works cover the oxidation and crystallization kinetics, gas-liquid mass transfer and evaporation, reactor modeling, database development, novel reactor design, process modeling, simulation, and optimization. The author emphasizes the viewpoint through this case study that chemical reaction engineering should be developed to process system engineering to extend its scope, and particular attention should be paid on reactor and process modeling.

关键词： development     -xylene     Zhejiang University     particular attention     viewpoint    

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Fast detection algorithm for cracks on tunnel linings based on deep semantic segmentation

《结构与土木工程前沿（英文）》 2023年 第17卷 第5期   页码 732-744 doi: 10.1007/s11709-023-0965-y

摘要： An algorithm based on deep semantic segmentation called LC-DeepLab is proposed for detecting the trends and geometries of cracks on tunnel linings at the pixel level. The proposed method addresses the low accuracy of tunnel crack segmentation and the slow detection speed of conventional models in complex backgrounds. The novel algorithm is based on the DeepLabv3+ network framework. A lighter backbone network was used for feature extraction. Next, an efficient shallow feature fusion module that extracts crack features across pixels is designed to improve the edges of crack segmentation. Finally, an efficient attention module that significantly improves the anti-interference ability of the model in complex backgrounds is validated. Four classic semantic segmentation algorithms (fully convolutional network, pyramid scene parsing network, U-Net, and DeepLabv3+) are selected for comparative analysis to verify the effectiveness of the proposed algorithm. The experimental results show that LC-DeepLab can accurately segment and highlight cracks from tunnel linings in complex backgrounds, and the accuracy (mean intersection over union) is 78.26%. The LC-DeepLab can achieve a real-time segmentation of 416 × 416 × 3 defect images with 46.98 f/s and 21.85 Mb parameters.

关键词： tunnel engineering     crack segmentation     fast detection     DeepLabv3+     feature fusion     attention mechanism    

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Dynamic response of a long span suspension bridge and running safety of a train under wind action

GUO Weiwei, XIA He, XU You-lin

《结构与土木工程前沿（英文）》 2007年 第1卷 第1期   页码 71-79 doi: 10.1007/s11709-007-0007-1

摘要： A dynamic analysis model of a wind-train-bridge system is established. The wind excitations of the system are the buffeting and self-excited forces simulated in time domain using measured aerodynamic coefficients and flutter derivatives. The proposed formulations are then applied to a long rail-cum-road suspension bridge. The dynamic responses of the bridge and the train under wind action are analyzed. The results show that the lateral and rotational displacements of the bridge are dominated by wind, while the vertical by the gravity loading of the moving train. The running safeties of the train vehicles are much affected by wind. Under wind conditions of 30 40 m/s, the offload factors, derail factors and overturn factors of the train vehicles exceed the safety allowances, to which great attention should be paid.

关键词： rotational     offload     vertical     m/s     attention    

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标题 作者 时间 类型 操作

Clean air captures attention whereas pollution distracts: evidence from brain activities

期刊论文

Prediction and cause investigation of ozone based on a double-stage attention mechanism recurrent neural

期刊论文

Less attention paid to waterborne SARS-CoV-2 spreading in Beijing urban communities

期刊论文

Erratum to: Meter-scale variation within a single transect demands attention to taxon accumulation curves

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Meter-scale variation within a single transect demands attention to taxon accumulation curves in riverine

期刊论文

Endothelial dysfunction in COVID-19 calls for immediate attention: the emerging roles of the endothelium

Weijian Hang, Chen Chen, Xin A. Zhang, Dao Wen Wang

期刊论文

NGAT：基于广度和深度探索注意力机制的半监督图表示学习

胡荐苛,张引

期刊论文

一种端到端语音合成中的高效解码自注意力网络

赵伟1,2,许力1,2

期刊论文

基于注意机制编码解码模型的答案选择方法

Yuan-ping NIE, Yi HAN, Jiu-ming HUANG, Bo JIAO, Ai-ping LI

期刊论文

面向自动可视化的可解释数据变换推荐

黄志雄1,3,李晋江2,3,华臻1,3,范琳伟4

期刊论文

基于注意力的高效机器人抓取检测网络

秦晓飞1,胡文凯1,肖晨2,何常香2,裴颂文1,3,4,张学典1,3,4,5

期刊论文

EDVAM：用于虚拟博物馆视觉注意建模的三维眼动数据集

周赟湛1,冯天2,帅世辉3,厉向东4,孙凌云5,杜本麟2

期刊论文

Progress in the research and development of p-xylene liquid phase oxidation process

WANG Lijun, CHENG Youwei, WANG Qinbo, LI Xi

期刊论文

Fast detection algorithm for cracks on tunnel linings based on deep semantic segmentation

期刊论文

Dynamic response of a long span suspension bridge and running safety of a train under wind action

GUO Weiwei, XIA He, XU You-lin

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