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关键词

原子力显微镜 4

企业竞争力 3

发展战略 3

DX桩 2

HIV感染孕产妇 2

乳液 2

产业竞争力 2

企业 2

分类 2

创新设计 2

创造力支持系统 2

固体废物 2

安全性 2

指标体系 2

智能制造 2

特力阿扎维林 2

竞争力 2

资源化利用 2

360°表征 1

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基于图卷积注意网络的视频摘要方法 Research Articles

李平1,2,唐超1,徐向华1

《信息与电子工程前沿(英文)》 2021年 第22卷 第6期   页码 902-913 doi: 10.1631/FITEE.2000429

摘要: 提出一种基于图卷积注意网络(graph convolutional attention network, GCAN)的视频摘要方法。具体而言,GCAN使用空洞时序卷积对局部线索和时序自注意建模,能有效利用各视频帧的全局线索;同时利用多层图卷积网络学习图嵌入,反映视频帧样本的本征结构。

关键词: 时序学习;自注意机制;图卷积网络;上下文融合;视频摘要    

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: 为提升低光图像可视性,提出一种基于过滤群聚注意(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。FCA与自注意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。

关键词: 低光增强;过滤群聚注意;密集连接金字塔;递归网络    

一种端到端语音合成中的高效解码自注意网络 Research Article

赵伟1,2,许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: 注意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。为解决该问题,提出一种高效解码自注意网络(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。

关键词: 高效解码;端到端;自注意网络;语音合成    

NGAT:基于广度和深度探索注意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: 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。

关键词: 图学习;半监督学习;节点分类;注意机制    

基于注意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。

关键词: 机器人抓取检测;注意机制;编码器–解码器;神经网络    

基于过滤群聚注意的低光增强递归网络 Research Article

Fatma KHALLAF1,2, Walid EL-SHAFAI1,3, El-Sayed M. EL-RABAIE1, Naglaa F. SOLIMAN4, Fathi E. Abd EL-SAMIE4

《信息与电子工程前沿(英文)》 2023年 第24卷 第7期   页码 1045-1061 doi: 10.1631/FITEE.2200372

摘要: 四元数代数已被应用于分数阶傅里叶变换(FrFT),形成了一种彩色图像处理的常用方法。然而,具有充分基本随机性的离散分数阶随机变换(DFRNT)仍有待研究。本文提出一种基于离散四元数分数阶傅里叶变换(DQFrFT)水印和三维混沌逻辑映射(3D-CLM)加密的彩色医学图像多级隐私系统。首先,描述了四元数DFRNT(QDFRNT),其将DFRNT推广用于四元数信号的有效处理,然后将QDFRNT应用于彩色医学图像自适应水印。为有效评估QDFRNT,本文推导了QDFRNT四元数信号与DFRNT信号4个分量之间的关系。利用人眼视觉系统(HVS)对彩色宿主图像边缘、纹理和色调的即时掩蔽性,以及QDFRNT彩色医学图像自适应水印和支持向量机(SVM)技术,自适应调整每个块的水印强度。此外,讨论了水印嵌入的约束条件,保持水印能量。其次,采用3D-CLM加密提高系统安全性和效率,使其可以作为多级隐私系统。仿真结果表明,所提出的安全系统能有效抵御多种类型的信道噪声攻击。

关键词: 彩色医学图像;四元数;自适应水印;加密;分数阶变换;三维混沌逻辑映射(3D-CLM)    

一种基于非线性时空效应的个性化下一个兴趣点推荐方法

孙曦,吕志民

《信息与电子工程前沿(英文)》 2023年 第24卷 第9期   页码 1273-1286 doi: 10.1631/FITEE.2200304

摘要: 该模型使用具有注意机制的长短期记忆网络(LSTM)作为基本框架,并将时空信息以编码形式引入模型。在编码信息过程中,使用指数型衰减因子刻画用户兴趣随时间和距离的非线性漂移特性。

关键词: 兴趣点推荐     时空效应     长短期记忆网络     注意机制    

一种面向机器情感智能的人格引导型情感脑机接口 Research Article

李少杰,李伟,邢泽健,袁文杰,韦香玉,张晓炜,胡斌

《信息与电子工程前沿(英文)》 2022年 第23卷 第8期   页码 1158-1173 doi: 10.1631/FITEE.2100489

摘要: 鉴于此,提出一种人格引导的注意神经网络,其可以利用人格信息学习更为有效的EEG表征以用于情感识别。其次,考虑到不同大脑头皮区域在情绪识别中可能发挥不同的作用,提出一种人格引导的区域注意机制,以进一步探索区域内和区域间EEG导联的贡献。最后,设计一种基于注意的长短期记忆网络(long short-term memory, LSTM)建模EEG信号的时域动态特征。

关键词: 脑电图;情感识别;注意机制;人格特征    

Ldformer:面向长期电力预测的并行神经网络模型

田冉,李新梅,马忠彧,刘颜星,王晶霞,王楚

《信息与电子工程前沿(英文)》 2023年 第24卷 第9期   页码 1287-1301 doi: 10.1631/FITEE.2200540

摘要: 其次,提出并行编码器模块提高模型鲁棒性,并将卷积层与注意机制相结合,以避免注意机制中的值冗余。最后,提出结合UniDrop的概率稀疏注意机制,以减少计算开销并减轻序列中一些关键连接丢失的风险。

关键词: 长期电力预测     长短期记忆网络     UniDrop     注意机制    

一种知识引导的基于中医学信息的药材推荐方法 Research Article

金哲,张引,苗嘉旭,杨易,庄越挺,潘云鹤

《信息与电子工程前沿(英文)》 2023年 第24卷 第10期   页码 1416-1429 doi: 10.1631/FITEE.2200662

摘要: 利用这些信息,基于图注意网络提取症状和药材的特征向量。在此基础上,将处方学等中医学信息加入到预测层中,提高了模型对药材的预测能力。

关键词: 中医;药材推荐;知识图谱;图注意网络    

基于Spark面向分布式EEMDN-SABiGRU模型的乘客热点预测

夏大文,耿建,黄瑞曦,申冰琪,胡杨,李艳涛,李华青

《信息与电子工程前沿(英文)》 2023年 第24卷 第9期   页码 1316-1331 doi: 10.1631/FITEE.2200621

摘要: 针对出租车与乘客之间的供需不平衡问题,本文提出一种基于Spark的分布式归一化集合经验模态分解和面向空间注意机制的双向门控循环单元(EEMDN-SABiGRU)模型,实现乘客热点的精准预测其次,构建一种基于乘客上下车热点的权重和乘客的空间规律性的空间注意机制,捕捉每个网格中的乘客热点特征。

关键词: 乘客热点预测     集合经验模态分解(EEMD)     空间注意机制     双向门控循环单元(BiGRU)     GPS轨迹     Spark    

基于多关系平移图注意网络的需融中小企业挖掘方法 Research Article

梁倩乔1,卫华2,吴亚熙2,韦峰2,赵登3,何建衫3,郑小林1,马国芳4,韩冰2

《信息与电子工程前沿(英文)》 2023年 第24卷 第3期   页码 388-402 doi: 10.1631/FITEE.2200151

摘要: 为了应对这些挑战,本文提出一种基于多关系平移图注意网络的需融企业挖掘方法。

关键词: 需融企业挖掘;图表征学习;传递异构性;行为模型异构性    

长纤维高速过滤器的深层过滤过程与特性

王世和,周飞,鄢璐

《中国工程科学》 2009年 第11卷 第2期   页码 43-47

摘要:

以自行开发的长纤维高速过滤器为对象,通过在净水厂长期的过滤试验,从过滤器床层孔隙分布、 床层内滤液浓度及各层比积泥量和水头损失沿滤层的变化等方面,详细分析了长纤维高速过滤器基于结构 上独特特点而形成的积泥逐层向滤床深处推移,直至整个滤床“衰竭”的典型深层过滤过程与特征,为过滤技 术的深度开发提供了依据。

关键词: 长纤维高速过滤    深层过滤     过程机理    

公共场所人群聚集社会风险的研究

李剑峰,刘茂,隋晓琳

《中国工程科学》 2007年 第9卷 第6期   页码 88-93

摘要:

城市化进程的加快导致公共场所人群聚集事故时有发生,试图用泊松分布来描述一段时间内事故发 生次数及其对应的概率,进而推导出事故灾害频率的定量模型运用F-N图就可以分析公共场所人群聚集的社会风险。以公共场所 部分事故统计为参考数据,描述使用该模型的步骤,结果表明该模型具有一定的合理性和准确性。

关键词: 群聚集风险     社会风险     F-N图     定量风险分析    

儿童与机器人交互过程中的注意转移:对孤独症谱系障碍儿童的初步临床研究 Special Feature on Intelligent Robats

Guo-bin WAN, Fu-hao DENG, Zi-jian JIANG, Sheng-zhao LIN, Cheng-lian ZHAO, Bo-xun LIU, Gong CHEN, Shen-hong CHEN, Xiao-hong CAI, Hao-bo WANG, Li-ping LI, Ting YAN, Jia-ming ZHANG

《信息与电子工程前沿(英文)》 2019年 第20卷 第3期   页码 374-387 doi: 10.1631/FITEE.1800555

摘要: 其次,采用类似视频中儿童注视方向和头部姿势分析注意,定量测量儿童亲社会行为和动作(如注意从一个特定机器人转移到其他机器人)。

关键词: 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    

标题 作者 时间 类型 操作

基于图卷积注意网络的视频摘要方法

李平1,2,唐超1,徐向华1

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

一种端到端语音合成中的高效解码自注意网络

赵伟1,2,许1,2

期刊论文

NGAT:基于广度和深度探索注意机制的半监督图表示学习

胡荐苛,张引

期刊论文

基于注意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

基于过滤群聚注意的低光增强递归网络

Fatma KHALLAF1,2, Walid EL-SHAFAI1,3, El-Sayed M. EL-RABAIE1, Naglaa F. SOLIMAN4, Fathi E. Abd EL-SAMIE4

期刊论文

一种基于非线性时空效应的个性化下一个兴趣点推荐方法

孙曦,吕志民

期刊论文

一种面向机器情感智能的人格引导型情感脑机接口

李少杰,李伟,邢泽健,袁文杰,韦香玉,张晓炜,胡斌

期刊论文

Ldformer:面向长期电力预测的并行神经网络模型

田冉,李新梅,马忠彧,刘颜星,王晶霞,王楚

期刊论文

一种知识引导的基于中医学信息的药材推荐方法

金哲,张引,苗嘉旭,杨易,庄越挺,潘云鹤

期刊论文

基于Spark面向分布式EEMDN-SABiGRU模型的乘客热点预测

夏大文,耿建,黄瑞曦,申冰琪,胡杨,李艳涛,李华青

期刊论文

基于多关系平移图注意网络的需融中小企业挖掘方法

梁倩乔1,卫华2,吴亚熙2,韦峰2,赵登3,何建衫3,郑小林1,马国芳4,韩冰2

期刊论文

长纤维高速过滤器的深层过滤过程与特性

王世和,周飞,鄢璐

期刊论文

公共场所人群聚集社会风险的研究

李剑峰,刘茂,隋晓琳

期刊论文

儿童与机器人交互过程中的注意转移:对孤独症谱系障碍儿童的初步临床研究

Guo-bin WAN, Fu-hao DENG, Zi-jian JIANG, Sheng-zhao LIN, Cheng-lian ZHAO, Bo-xun LIU, Gong CHEN, Shen-hong CHEN, Xiao-hong CAI, Hao-bo WANG, Li-ping LI, Ting YAN, Jia-ming ZHANG

期刊论文